- •Оглавление
- •Этап1 «Спецификация факторной регрессионной модели. Обоснование выбора идентификации параметров линейной регрессии»
- •Логический анализ взаимосвязи между результативной и факторными переменными.
- •Этап 2. «Оценка коэффициентов конкурирующих моделей»
- •Этап 3. «Верификация моделей и идентификация ошибок спецификации»
- •Этап 4. Обоснование выбора базовой модели генератора прогноза
- •Этап 5. Прогнозирование на основе факторной регрессионной модели.
Федеральное агентство по образованию
Государственное образовательное учреждение
высшего профессионального образования
«Государственный Университет Управления»
Институт информационных систем управления
Домашняя работа №1
по дисциплине «Методы социально-экономического прогнозирования и эконометрика»
на тему «Прогнозирование на основе факторных регрессионных моделей»
Выполнила студентка
дневной формы обучения
специальности
курса группы
Иванова И.И.
Руководитель работы
Сидоров С. С.
Москва 2012
Оглавление
Этап1 3
Этап 2. 14
Этап 3. 16
Этап 4. 55
Этап 5. 61
Этап1 «Спецификация факторной регрессионной модели. Обоснование выбора идентификации параметров линейной регрессии»
Исходные данные:
Номер компании |
Продажи (млн,) X1 |
Количество работников (тыс,) X2 |
Издержки по проданным товарам (млн,) X3 |
Затраты на оплату труда (млн,) Y |
1 |
2 |
3 |
6 |
7 |
11 |
3802,558 |
39,600 |
2997,270 |
518,000 |
12 |
2576,046 |
22,600 |
1885,905 |
349,491 |
13 |
106,016 |
28,000 |
84,659 |
35,555 |
14 |
5669,895 |
46,881 |
4424,301 |
785,000 |
15 |
319,657 |
2,894 |
246,698 |
42,837 |
16 |
511,722 |
10,100 |
286,229 |
48,999 |
17 |
884,619 |
22,801 |
467,444 |
36,500 |
18 |
166,375 |
2,300 |
111,031 |
31,000 |
19 |
59,131 |
18,000 |
43,743 |
26,321 |
20 |
136,697 |
3,100 |
105,330 |
15,888 |
21 |
767,880 |
8,100 |
519,395 |
112,135 |
22 |
61,328 |
1,139 |
35,202 |
17,314 |
23 |
445,639 |
5,800 |
213,288 |
12,100 |
24 |
2259,632 |
16,027 |
1696,377 |
421,806 |
25 |
624,804 |
8,700 |
408,471 |
168,020 |
26 |
329,958 |
4,000 |
225,041 |
20,985 |
27 |
308,733 |
2,107 |
239,130 |
36,500 |
28 |
598,951 |
5,000 |
481,944 |
45,000 |
29 |
172,792 |
1,576 |
118,709 |
48,200 |
30 |
910,841 |
7,000 |
677,253 |
7,000 |
31 |
142,183 |
1,600 |
126,966 |
1,600 |
32 |
425,083 |
6,833 |
256,284 |
6,833 |
33 |
4337,914 |
36,100 |
2344,163 |
36,100 |
34 |
209,452 |
2,998 |
176,489 |
2,078 |
35 |
62,418 |
3,800 |
34,470 |
2,998 |
36 |
4300,000 |
95,500 |
2108,550 |
5,100 |
37 |
390,683 |
5,100 |
225,108 |
6,300 |
38 |
270,013 |
6,300 |
189,800 |
2,000 |
39 |
97,966 |
2,000 |
64,592 |
31,970 |
40 |
66,409 |
12,526 |
57,231 |
33,200 |
41 |
56,555 |
3,900 |
44,055 |
53,500 |
42 |
3267,955 |
31,979 |
2517,757 |
754,898 |
43 |
2745,744 |
43,968 |
1638,797 |
45,000 |
44 |
2609,000 |
33,200 |
1874,000 |
564,000 |
45 |
1677,602 |
11,644 |
1185,972 |
24,453 |
46 |
6887,621 |
53,500 |
4721,957 |
1375,800 |
47 |
10584,199 |
132,140 |
7353,500 |
3204,269 |
48 |
2912,764 |
45,854 |
2189,529 |
879,655 |
49 |
4309,582 |
66,800 |
2913,904 |
993,400 |
50 |
1946,477 |
24,453 |
1403,498 |
546,051 |