- •Введение
- •1. Краткая характеристика оао «Сургутнефтегаз»
- •2. Основные производственные и финансовые показатели деятельности компании
- •2.1 Расчет показателей динамики стоимости имущества оао «Сургутнефтегаз» в 2009 – 2013 годах
- •Базисные показатели ряда динамики
- •2.2 Построение линейного уравнения тренда роста балансовой стоимости имущества оао «Сургутнефтега»
- •Однофакторный дисперсионный анализ
- •Коэффициент эластичности
- •Эмпирическое корреляционное отношение
- •Коэффициент детерминации
- •2.3 Анализ точности определения оценок параметров уравнения тренда.
- •2.4 Прогноз роста источников формирования имущества оао «Сургутнефтегаз»
- •Проверка гипотез относительно коэффициентов линейного уравнения тренда
- •2.5 Статистический анализ Отчета о финансовых результатах оао «Сургутнефтегаз» Исходные данные представлены в таблице 5.
- •Базисные показатели ряда динамики
- •Расчет средних характеристик рядов
- •Однофакторный дисперсионный анализ
- •Коэффициент эластичности
- •Эмпирическое корреляционное отношение
- •2. Анализ точности определения оценок параметров уравнения тренда.
- •Интервальный прогноз
- •3. Проверка гипотез относительно коэффициентов линейного уравнения тренда.
- •2.6 Статистический анализ финансово – производственных показателей
- •Расчет показателей динамики добычи нефти в период с 2003 по 2012 годы
- •Цепные показатели ряда динамики
- •Базисные показатели ряда динамики
- •Расчет средних характеристик рядов
- •Расчет параметров уравнения тренда
- •2.7 Однофакторный дисперсионный анализ
- •2.8 Анализ точности определения оценок параметров уравнения тренда,
- •2.9 Интервальный прогноз
- •2013 Год: (52,58;72,52) тыс. Тонн
- •2014 Год: (52,24;73,24) тыс. Тонн
- •2015 Год: (51,87;74,01) тыс. Тонн
- •2.10 Проверка гипотез относительно коэффициентов линейного уравнения тренда
- •2.11 Проверка гипотезы о зависимости объемов добычи (тыс. Тонн) от количества среднедействующих скважин в оао «Сургутнефтегаз» Корреляционный анализ. Уравнение парной регрессии.
- •1. Параметры уравнения регрессии.
- •1.1. Коэффициент корреляции
- •3.9 Уравнение регрессии (оценка уравнения регрессии). Коэффициент эластичности
- •Бета – коэффициент
- •Эмпирическое корреляционное отношение.
- •2.12 Оценка параметров уравнения регрессии. Анализ точности определения оценок коэффициентов регрессии.
- •2.13 Доверительные интервалы для зависимой переменной.
- •2.14 Проверка гипотез относительно коэффициентов линейного уравнения регрессии.
- •2.15 Дисперсионный анализ
- •2) При помощи теста ранговой корреляции Спирмена.
- •3. Проверка зависимости добычи нефти от объема капиталовложений
- •3.1 Корреляционный анализ. Уравнение парной регрессии.
- •1. Параметры уравнения регрессии
- •3.2 Коэффициент корреляции
- •3.3 Уравнение регрессии (оценка уравнения регрессии).
- •3.4 Коэффициент детерминации.
- •3.5 Оценка параметров уравнения регрессии. Значимость коэффициента корреляции
- •3.6 Интервальная оценка для коэффициента корреляции (доверительный интервал).
- •3.7 Анализ точности определения оценок коэффициентов регрессии.
- •3.8 Доверительные интервалы для зависимой переменной (добыча нефти)
- •3.9 Проверка гипотез относительно коэффициентов линейного уравнения регрессии.
- •Доверительный интервал для коэффициентов уравнения регрессии
- •Дисперсионный анализ
- •Список литературы
Эмпирическое корреляционное отношение.
Эмпирическое корреляционное отношение вычисляется для всех форм связи и служит для измерение тесноты зависимости. Изменяется в пределах [0;1].
где
Индекс корреляции.
Для линейной регрессии индекс корреляции равен коэффициенту корреляции rxy = -0.00446.
Полученная величина свидетельствует о том, что фактор количества среднействующего фонда скважин не существенно влияет на объем добычи.
Для любой формы зависимости теснота связи определяется с помощью множественного коэффициента корреляции:
Данный коэффициент является универсальным, так как отражает тесноту связи и точность модели, а также может использоваться при любой форме связи переменных. При построении однофакторной корреляционной модели коэффициент множественной корреляции равен коэффициенту парной корреляции rxy.
В отличие от линейного коэффициента корреляции он характеризует тесноту нелинейной связи и не характеризует ее направление. Изменяется в пределах [0;1].
Теоретическое корреляционное отношение для линейной связи равно коэффициенту корреляции rxy.
Коэффициент детерминации.
Квадрат (множественного) коэффициента корреляции называется коэффициентом детерминации, который показывает долю вариации результативного признака, объясненную вариацией факторного признака.
Чаще всего, давая интерпретацию коэффициента детерминации, его выражают в процентах.
R2= -0.004462 = 2.0E-5
т.е. в 0 % случаев изменения х приводят к изменению y. Другими словами - точность подбора уравнения регрессии - низкая. Остальные 100 % изменения Y объясняются факторами, не учтенными в модели (а также ошибками спецификации).
Для оценки качества параметров регрессии построим расчетную таблицу (табл. 2)
x |
y |
y(x) |
(yi-ycp)2 |
(y-y(x))2 |
(xi-xcp)2 |
|y - yx|:y |
15387 |
54 |
61.06 |
49.7 |
49.9 |
2161194.01 |
0.13 |
15325 |
59.5 |
61.06 |
2.4 |
2.45 |
2347330.41 |
0.0263 |
15340 |
63.9 |
61.06 |
8.12 |
8.04 |
2301592.41 |
0.0444 |
15813 |
65.6 |
61.06 |
20.7 |
20.61 |
1090144.81 |
0.0692 |
16308 |
64.5 |
61.06 |
11.9 |
11.87 |
301510.81 |
0.0534 |
16727 |
61.7 |
61.05 |
0.42 |
0.42 |
16926.01 |
0.0105 |
17262 |
59.6 |
61.05 |
2.1 |
2.09 |
163944.01 |
0.0243 |
17950 |
59.5 |
61.04 |
2.4 |
2.37 |
1194430.41 |
0.0259 |
18969 |
60.8 |
61.03 |
0.0625 |
0.0527 |
4460121.61 |
0.00378 |
19490 |
61.4 |
61.02 |
0.12 |
0.14 |
6932162.41 |
0.00611 |
168571 |
610.5 |
610.5 |
97.95 |
97.94 |
20969356.9 |
0.39 |