- •Институт информационных систем управления Домашняя работа №2
- •Исходные данные
- •Анализ взаимосвязей между элементами
- •Корреляционный анализ для It
- •Построение уравнений функционирования
- •Оценка коэффициентов модели 2 мнк
- •Анализируя полученную таблицу, можно видеть, что
- •Построение моделей тренда экзогенных переменных
- •Проверка прогностических свойств моделей
- •Построение прогноза
МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ РОССИИ
ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ УПРАВЛЕНИЯ
Институт информационных систем управления Домашняя работа №2
по дисциплине
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКОГО РАЗВИТИЯ
Студента: Голуба А.А.
Специальность: Математические методы и исследование операций в экономике
Курс: IV
Группа: I
Преподаватель: Писарева О.М.
Москва 2001
Исходные данные
№ |
C |
I |
X |
G |
K |
P |
T |
W1 |
W2 |
3 |
15,3 |
2,2 |
20,4 |
2,9 |
49,3 |
5,5 |
9,7 |
5,2 |
3,9 |
4 |
14,78 |
2,7 |
19,7 |
2,225 |
52 |
5,3 |
9,4 |
5 |
4,1 |
5 |
16,13 |
4,4 |
21,5 |
0,975 |
56,4 |
5,4 |
9,7 |
6,4 |
4,5 |
6 |
18,6 |
1,2 |
24,8 |
5 |
57,6 |
7,8 |
10,2 |
6,8 |
4,9 |
7 |
19,73 |
0,9 |
26,3 |
5,675 |
58,5 |
8,5 |
10,5 |
7,3 |
5,1 |
8 |
19,13 |
1,9 |
25,5 |
4,475 |
60,4 |
8,3 |
10,1 |
7,1 |
5,0 |
9 |
21,08 |
4 |
28,1 |
3,045 |
64,4 |
8,8 |
11,6 |
7,7 |
5,1 |
10 |
23,7 |
1,4 |
31,6 |
6,5 |
65,8 |
10,3 |
12,8 |
8,5 |
5,2 |
11 |
22,05 |
2,3 |
29,4 |
5,05 |
68,1 |
9,3 |
11,6 |
8,5 |
5,3 |
12 |
25,43 |
2,3 |
33,9 |
6,175 |
70,4 |
11,4 |
12,9 |
9,6 |
4,9 |
13 |
25,05 |
3,2 |
33,4 |
5,15 |
73,6 |
11,3 |
12,5 |
9,6 |
5,2 |
14 |
27,9 |
4,1 |
37,2 |
5,2 |
77,7 |
13,3 |
13,6 |
10,3 |
5,6 |
15 |
29,33 |
1,2 |
39,1 |
8,575 |
78,9 |
11,6 |
14,7 |
12,8 |
5,5 |
16 |
31,2 |
4,5 |
41,6 |
5,9 |
83,4 |
11,8 |
14,7 |
15,1 |
5,7 |
17 |
34,43 |
2,1 |
45,9 |
9,375 |
85,5 |
14,5 |
16,2 |
15,2 |
5,9 |
18 |
36,53 |
4,6 |
48,7 |
7,575 |
90,1 |
15,1 |
16,9 |
16,7 |
6,2 |
19 |
37,65 |
0,5 |
49,4 |
11,85 |
90,6 |
15,5 |
17,0 |
16,9 |
6,5 |
20 |
37,35 |
0,7 |
49,8 |
11,75 |
91,3 |
15,4 |
17,2 |
17,2 |
6,8 |
21 |
37,58 |
1,2 |
50,1 |
11,33 |
92,5 |
15,1 |
17,5 |
17,5 |
6,8 |
22 |
38,4 |
1,6 |
51,2 |
11,2 |
94,1 |
15,4 |
18,1 |
17,7 |
6,8 |
23 |
38,78 |
0,7 |
51,7 |
12,23 |
94,8 |
15,3 |
18,5 |
17,9 |
7,1 |
24 |
39,45 |
1,1 |
52,6 |
12,05 |
95,9 |
15,6 |
18,9 |
18,1 |
7,2 |
25 |
39,53 |
1,3 |
52,7 |
11,88 |
97,2 |
15,6 |
18,8 |
18,3 |
7,2 |
26 |
39,98 |
1,2 |
53,3 |
12,13 |
98,4 |
17,1 |
18,1 |
18,1 |
7,1 |
27 |
40,43 |
0,8 |
53,9 |
12,68 |
99,2 |
17,1 |
18,6 |
18,2 |
7,0 |
Анализ взаимосвязей между элементами
Необходимо провести корреляционный анализ функциональных уравнений модели.
Корреляционный анализ для Сt
Как видно из матрицы корреляции существует очень сильная связь между экзогенными переменными. Это свидетельствует о наличии свойства мультиколлениарности, от которого хорошо было бы избавиться.
Разумно предположить, что наибольшее воздействие на потребление Сt оказывает именно текущая прибыль Pt . Однако для последующего прогнозирования по модели Клейна текущую прибыль использовать нельзя, поэтому целесообразно использовать прибыль предыдущего периода Pt-1. Линейная связь между суммарной заработной платой (W1t+W2t) и прибылью прошлого периода также представляется существенной. Однако для сохранения экономической сущности данного уравнения избавляться от Pt-1 не целесообразно.
Окончательно имеем следующее уравнение:
Ct = a0 + a1*( W1t + W2t) + a2* Pt-1 + Ct