
- •«Оценка и прогноз добычи меди»
- •Содержание
- •Глава 1. Мировой рынок меди: добыча руды, производство, потребление, мировые цены на медь.
- •Мировое производство меди в 1960-2006 годах.
- •1.2 Мировое потребление меди в 1960-2006 годах
- •Мировые цены на медь и биржевые запасы.
- •Перспективы развития рынка меди.
- •Вариационный анализ.
- •Абсолютные показатели вариации.
- •Относительные показатели вариации.
- •Структурные показатели вариации.
- •Вариационный анализ по объему добываемой меди.
- •Выводы.
- •3. Корреляционно-регрессионный анализ.
- •3.1. Корреляционно-регрессионный анализ между объемом добычи меди и экспортом медис 1998 по 2010 года.
- •Многофакторный анализ.
3.1. Корреляционно-регрессионный анализ между объемом добычи меди и экспортом медис 1998 по 2010 года.
Нам даны два столбика значений - по добыче меди и экспорту за границу с 1998 по 2010 гг. Наша задача:
- определить форму связи между этими признаками;
- найти уравнение регрессии, т. е. теоретическое уравнение зависимости экспорта меди за границу от общей добычи меди;
- измерить тесноту связи между этими признаками.
Год |
Добыча меди, т. |
Экспорт меди, т. |
1998 |
394 |
334 |
1999 |
411 |
374 |
2000 |
413 |
397 |
2001 |
421 |
421 |
2002 |
450 |
391 |
2003 |
451 |
356 |
2004 |
447 |
291 |
2005 |
452 |
431 |
2006 |
425 |
424 |
2007 |
423 |
420 |
2008 |
419 |
398 |
2009 |
402 |
394 |
2010 |
395 |
390 |
x
=
= 423,308
y
=
= 386,231
b
=
= -0,088
a = 386,231 +0,088*423,308 = 423,482
= a + bx = 423,482 - 0,088x
MAPE =
*0,98*100% = 7,5%
MAPE< 33%, значит модель пригодна для дальнейшего исследования.
x =
= 20,12
y =
= 38,22
r = -0,088*
= - 0,046
Коэффициент корреляции близок к нулю, значит наблюдается низкая теснота связи между объемом добычи меди и ценами на медь.
e = S =
= 38,182
=
= 0,045
стремится к нулю, значит корреляционная связь отсутствует.
r=
= 0,277
8)
=
= 0,0056
<= 2,6, значит коэффициент корреляции ненадёжен.
9)
=
-0,088
= - 0,096
10)
ta
= 423,482*
= 36,785
tb=
0,088*
= 0,154
При уровне значимости =0,01 tкр= 9,924
tb<tкр<ta
Значит параметры уравнения подобраны верно, ошибки нет.
Выводы:
В
рассмотренном уравнении
,
характеризующем зависимость экспорта
от размера объемов добываемой меди,
параметр b<0.
Следовательно, с возрастанием объема
добычи уменьшаетсяэкспорт.
Для удобства интерпретации параметра b используют коэффициент эластичности. В нашем случаеЭ= - 0,096. Это означает, что с увеличением объема меди на 1% следует ожидать уменьшения экспорта в среднем на 0,096%
Исходя из расчетов мы можем сказать, что наша модель пригодна для дальнейшего использования, так как МАРЕ = < 33%
Коэффициент
корреляции r
= -0,046 близок к нулю, значит наблюдается
низкая теснота связи между объемом
добычи меди и экспортом меди. Коэффициент
корреляции ненадежен, так как
<=2,6.
Мы можем быть уверены, что параметры уравнения подобраны верно, ошибки нет, так как tb = 0,154<tкр = 9,924<ta= 36,785.
Многофакторный анализ.
Год |
Добыча меди, т. (z) |
Цена меди $ за т. (x) |
Экспорт меди, т. (y) |
1998 |
394 |
1650 |
334 |
1999 |
411 |
1436 |
374 |
2000 |
413 |
1825 |
397 |
2001 |
421 |
1678 |
421 |
2002 |
450 |
1515 |
391 |
2003 |
451 |
1634 |
356 |
2004 |
447 |
2450 |
291 |
2005 |
452 |
3129 |
431 |
2006 |
425 |
4689 |
424 |
2007 |
423 |
5652 |
420 |
2008 |
419 |
6948 |
398 |
2009 |
402 |
5187 |
394 |
2010 |
395 |
7558 |
390 |
В таблице приведены данные. При изучении трех переменных одну будем рассматривать как функцию (z) - показатель объема добычи меди, а две другие как аргументы - цена меди за 1т. (x) и экспорт меди за границу (y).
Для систематизации данных построим трехмерную корреляционную таблицу.
Находим средние арифметические величины:
Линейное уравнение зависимости от двух факторных переменных определяется по формуле:
Zxy = a + bx + cy
Найдем уравнение связи Z с факторами x, y.
;
;
;
;
;
;
;
;
;
Коэффициент множественной корреляции Rвсегда положителен и находится в пределах от 0 до 1.
;
Следовательно, связь между величинами не очень тесная.
Исследуем парные зависимости множественной корреляции при линейной зависимости.
Получим следующие уравнения регрессии:
,
где
;
;
;
где х2- это х, х3 - это у.
- уравнение регрессии при линейной зависимости между объемом добываемой меди и ценами на медь.
- уравнение регрессии при линейной зависимости между объемом добываемой меди и экспортом меди за границу.
Построим график функции уравнения регрессии
Исследуем парные зависимости множественной корреляции при линейной зависимости.
Получим следующие уравнения регрессии:
График 1. Линейная зависимость между объемами добытой меди и ценой на медь.
Построим график функции уравнения регрессии
График 2. Линейная зависимость между объемами добытой меди и экспортом меди.
Коэффициенты корреляции объема добываемой меди с каждым фактором оказались:
- с ценами на медь r1.2 = -0,363;
- с экспортом r1.3 = - 0,046.
Обнаружены следующие пропорции в изменении интересующих нас показателей:
С увеличением цены на медь на 1 тысячу рублей средний объем добычи будет уменьшаться на 0,003т.; в то же время существует постоянная часть среднего объема добычи меди, не изменяющаяся с изменением цены, которая выражается числом 433,773 т.
С увеличением экспорта меди на 1т. средний объем добычи увеличится на 810,38 т. постоянная часть среднего объема добытой меди составляет 313416,998т.
Однако в этих пропорциях отражено неявное влияние не только тех факторов, которые включены в уравнения, но и тех, которые им неявно сопутствуют.
Для выявления явного влияния всех факторов на результативный используют методы множественной корреляции.
Переходим к соотношениям между факторами, которые важно установить для получения в дальнейшем множественных связей.
где
- экспорт меди за границу, x
- цены на медь.
0,029*3488,538
= 285,063;
;
;
Построим график для уравнения регрессии:
График 3. Линейная зависимость величины экспорта меди и цены на медь.
Коэффициент между парой факторов 2 и 3:
;
Этот коэффициент свидетельствует о менее тесной зависимости между факторами. Составим таблицу 2:
|
y |
x2 |
x3 |
y |
1 |
|
|
x2 |
|
1 |
|
x3 |
|
|
1 |
Подставляя коэффициенты корреляции между переменными x2,x3и yв уравнение множественной регрессии
;
с применением стандартизированного масштаба по формуле
;
уравнение имеет следующий вид:
;
где
параметры
находят из системы линейных уравнений:
;
В стандартизированные уравнения подставляем коэффициенты корреляции и получаем систему уравнений:
;
;
-0,046
=0,1211968 + 0,112896*
+
;
1,112896* = -0,167968;
;
;
В стандартизированном виде имеем:
;
;
R Є (0;1)
Преобразуем переменные по формуле:
,
получим коэффициенты
;
;
и уравнение в натуральном масштабе:
.
Вывод:
Согласно полученному уравнению, при постоянном экспорте х3 увеличение цен на медь на $1 влечет уменьшение добычи меди х2 в среднем на 0,003 т.Если сопоставить эту величину в уравнении парной регрессии: с величиной аналогичного показателя в 0,003т., то станет очевидным, что резкое сокращение объемов добываемой меди не зависит от увеличения цены.
При постоянной цене меди х2, увеличение экспорта на 1 т. влечет увеличение добычи меди х3 в среднем на 0,079 т.Если сопоставить эту величину в уравнении парной регрессии: с величиной аналогичного показателя в 810 т., то станет очевидным, что резкое сокращение объемов добываемой меди на 1 т. вызвано закреплением цен на медь.
Эти величины меньше, чем аналогичные показатели в уравнениях парной регрессии, так как изменения учитываются в других уравнениях, и сопровождается неявным изменением; поэтому в уравнениях парной регрессии изменение добычи меди больше, чем в уравнениях множественной регрессии.
Заметим также, что каждое уравнение регрессии определяет постоянную часть средней себестоимости, не зависящую от изменения факторов, включаемых в уравнение.
Так
по уравнению
постоянная часть среднего объема, не
изменяющаяся с увеличением цены на медь
и экспорта меди, составляет 0,207 т.
Вывод: все линии регрессии несущественно различаются между собой, имеют в основе одну и ту же линию регрессии и, закономерность, выражаемая уравнением , сохраняется на протяжении тринадцати лет. Учитывая это обстоятельство, объединяют материала различных лет для совместной статистической обработки.