Вход

Многофакторные модели прогнозирования и их основные виды

Рекомендуемая категория для самостоятельной подготовки:
Курсовая работа*
Код 128926
Дата создания 2010
Страниц 27
Источников 23
Мы сможем обработать ваш заказ (!) 29 марта в 12:00 [мск]
Файлы будут доступны для скачивания только после обработки заказа.
2 000руб.
КУПИТЬ

Содержание

Содержание
Введение
Многофакторные модели
Проверка качества модели
Проверка качества всего уравнения регрессии
Проверка значимости модели регрессии
Анализ статистической значимости параметров модели
Предпосылки метода наименьших квадратов
Случайный характер остатков
Нулевая средняя величина остатков, не зависящая от
Гомоскедастичность
Отсутствие автокорреляции остатков
Применение многофакторных моделей
Примеры
Задача 1
Задача 2
Заключение
Литература

Фрагмент работы для ознакомления

Коэффициент корреляции равен 0,89.
Коэффициент детерминации указан на графике и равен квадрату коэффициента корреляции:
Для проверки значимости коэффициента корреляции сформулируем статистическую гипотезу Н0: ρ=0. Для проверки гипотезы Н0: ρ=0 находят rтабл(α, ν=n-2) и сравнивают его с rнабл, рассчитанным по выборочным данным. Если | rнабл |≥ rтабл, то гипотеза Н0 отвергается на уровне значимости α, если | rнабл | ≤ rтабл, то гипотеза не отвергается.
По таблице Фишера-Йейтса находим rтабл (α=0,05; υ=n-2=9)=0,811. Сравнение rнабл =0,997 с rтабл =0,666 свидетельствует о том , что нулевая гипотеза отвергается и, следовательно, коэффициент корреляции значим. (так как rнабл > rтабл)
Построим доверительный интервал для выборочного среднего (обозначенного буквой m). Для этого воспользуемся формулой: , где - выборочная дисперсия, γ - доверительная вероятность (возьмем γ=0,95), n=10, с помощью таблицы интегральной функции вероятностей Ф(t) можно определить значение tγ по заданному γ=0,95. По таблице интегральной функции Лапласа Ф(t) из условия γ = 0,95 найдем tγ= 1,96
Задача 2
Имеются следующие данные о выработке продукции на одного работника (х1) в тоннах, браке (х2) в процентах и себестоимости одной тонны продукции (у) в тыс, рублей для 10 цехов завода А и 10 цехов завода В:
Завод А
  1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 x1 14,8 16,5 23,5 18,6 42,8 9,9 20,1 25,1 20,3 24,6 x2 13,8 6,7 5,5 7,6 1,2 2,2 8,2 6,4 4,2 7,2 y 225 220 195 211 218 145 246 240 194 181
Завод В
  1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 x1 11,2 17,6 33,4 15,6 23,1 20,1 40,5 22,6 20,4 28 x2 4,2 6,6 2,3 14,6 3,3 3,5 1,1 5,2 4,3 2,2 y 125 251 195 241 196 186 205 238 204 179
Необходимо:
1. Найти уравнения регрессии у по х1 и х2 для обоих заводов.
2. Для завода А:
— Сравнить раздельное влияние на зависимую переменную каждой из объясняющих, используя стандартизированные коэффициенты регрессии и коэффициенты эластичности.
— Оценить значимость уравнения регрессии и его коэффициентов на уровне 0,05.
— Найти множественный коэффициент детерминации.
— Построить 95%-ые доверительные интервалы для коэффициентов регрессии, а также для среднего и индивидуального значений себестоимости у в цехах с х1=100т и х2=5%.
3. По критерию Чоу проверить, можно ли объединить выборки с двух заводов.
РЕШЕНИЕ
Первый завод
,
, ,
,
Вычислим выборочный коэффициент корреляции по формуле , то есть связь заметная. Получим выборочное уравнение линейной регрессии Y на X: , , .
Коэффициенты корреляции между остальными величинами ищутся аналогично:
  x1 x2 y x1 1 x2 -0,41721 1 y 0,308309 0,460209 1 Коэффициент множественной корреляции вычислим по формуле:
Второй завод рассчитывается аналогично.
ИТОГИ Группы Сумма Среднее Дисперсия x1 232,5 23,25 75,25389 x2 47,3 4,73 14,51567 y 2020 202 1336,667
Коэффициенты корреляции
  x1 x2 y x1 1 x2 -0,58487 1 y 0,086287 0,499346 1 Заключение
На уровне отдельных товаров и отраслей результативность анализа и прогнозирования зависит от правильной диагностики переживаемой фазы жизненного цикла и оценки возможных сроков перехода к следующей фазе.
В прогнозировании импорта методологически корректно опираться на факторы и тенденции, в динамике которых проявляется определенная регулярность. В случае, если происходят качественные изменения, которые кардинально меняют общую картину, начиная с некоторого момента времени, целесообразно вводить фиктивные переменные в качестве регрессоров модели.
Таким образом, методологически правильная структуризация факторов прогнозного фона позволит осуществить всесторонний анализ развития товарного импорта, что подготовит условия для спецификации связей эконометрической модели.
Статистика экспорта импорта – один из самых востребованных объектов на рынке информационных услуг для компаний, занимающихся ввозом и вывозом самых различных товаров – как потребительских, так и бизнес-продукции. На основе этих данных можно проводить самые разные маркетинговые исследования, касающиеся и структуры рынка в целом, и целесообразности ведения внешнеэкономической деятельности на рынке той или иной страны. Фактически, статистика экспорта импорта является краеугольным камнем для полного и исчерпывающего маркетингового исследования, необходимым (а зачастую – и достаточным) фактором для получения гарантированно достоверных результатов.
Литература
Бокун Н.Ч., Чернышева Т.М. Методы выборочных обследований: Учебно-справочное пособие. – Минск: НИИ статистики, 1997.
Венецкий И.Г. Теоретические и практические основы выборочного метода: Учебное пособие. – М.: Изд-во МЭСИ, 1975.
Венецкий И.Г., Венецкая В.Н. Основные математико-статистические формулы в экономическом анализе: Справочник. – М.: Статистика,1979.
Вопросы статистики: Ежемесячный научно-информационный журнал Росстата. – М.: 1990-2006 гг.
Гаскаров Д.В., Шаповалов В.И. Малая выборка. – М.: Статистика, 1978.
Гозулов А.И. Очерки истории отечественной статистики, - М.: Статистика, 1972.
Гусынин А.Б. Теория выборочных обследований: Учебно-практическое пособие. – М.: МЭСИ, 1999.
Деев Г., Мухин П. Методы несплошного статистического наблюдения и их классификация // Вопросы статистики. – 1996. - №11. - С. 3 – 11.
Деев Г.И. Организация и анализ результатов выборочного обследования: Учебное пособие. – М.: МИПК учета и статистики, 1997.
Джессен Р. Дж. Методы статистических обследований / Перевод с англ., под ред. и с предисловие Е.М. Четыркина. – М.: Финансы и статистика, 1985.
Дружинин Н.К. Выборочное наблюдение и эксперимент: (Общие логич. принципы организации). – М.: Статистика, 1977.
Кокрен У. Методы выборочного исследования/Пер. с англ. – М.: Статистика, 1976.
Комбинированные методы наблюдения в обследованиях предприятий. – М.: МИПК учета и статистики, 2000.
Методологические положения по статистике. Выпуск 3/Госкомстат России. – М, 2000.
Моргенштерн О. О точности экономико-статистических наблюдений. М.: Статистика, 1968.
Общая теория статистики: Учеб. для вузов по направлению и спец. «Статистика» / И.И. Елисеева, М.М. Юзбашев; под ред. И.И. Елисеевой. – 5-е изд., перераб. доп. – М.: Финансы и статистика, 2005.
Рейхман У. Дж. Применение статистики. М.: Статистика, 1969.
Статистика: Учеб. пособие / [Л.П. Харченко, В.Г. Долженкова, В.Г. Ионин и др.]; НГАЭиУ. - 2-е изд., перераб. и доп. - М.: ИНФРА-М, 2006.
Статистика: учебно-метод. комплекс для всех экон. спец. [В.В. Глинский и др.]; НГУЭУ, каф. статистики. – Новосибирск, 2005.
Суслов И.П. Основы теории достоверности статистических показателей. Новосибирск: Наука, СО, 1979.
Харченко Л.П. История статистики. Развитие методологии статистической науки: Учебное пособие. – Новосибирск: НГУЭУ, 2005.
Шварц Г. Выборочный метод. Руководство по применению статистических методов оценивания / Пер. с нем. – М.: Статистика, 1978.
Эдельгауз Г.Е. Достоверность статистических показателей. – М.: Статистика, 1977.
Драйпер Н., Смит Г. «Прикладной регрессионный анализ: в 2 - х книгах» — М., 1987
Замков О. О., Толстопятенко А. В., Черемных Ю. Н. «Математические методы в экономике» — М., 1997
Драйпер Н., Смит Г. «Прикладной регрессионный анализ: в 2 - х книгах» — М., 1987
3

Список литературы [ всего 23]

Литература
1.Бокун Н.Ч., Чернышева Т.М. Методы выборочных обследований: Учебно-справочное пособие. – Минск: НИИ статистики, 1997.
2.Венецкий И.Г. Теоретические и практические основы выборочного метода: Учебное пособие. – М.: Изд-во МЭСИ, 1975.
3.Венецкий И.Г., Венецкая В.Н. Основные математико-статистические формулы в экономическом анализе: Справочник. – М.: Статистика,1979.
4.Вопросы статистики: Ежемесячный научно-информационный журнал Росстата. – М.: 1990-2006 гг.
5.Гаскаров Д.В., Шаповалов В.И. Малая выборка. – М.: Статистика, 1978.
6.Гозулов А.И. Очерки истории отечественной статистики, - М.: Статистика, 1972.
7.Гусынин А.Б. Теория выборочных обследований: Учебно-практическое пособие. – М.: МЭСИ, 1999.
8.Деев Г., Мухин П. Методы несплошного статистического наблюдения и их классификация // Вопросы статистики. – 1996. - №11. - С. 3 – 11.
9.Деев Г.И. Организация и анализ результатов выборочного обследования: Учебное пособие. – М.: МИПК учета и статистики, 1997.
10.Джессен Р. Дж. Методы статистических обследований / Перевод с англ., под ред. и с предисловие Е.М. Четыркина. – М.: Финансы и статистика, 1985.
11.Дружинин Н.К. Выборочное наблюдение и эксперимент: (Общие логич. принципы организации). – М.: Статистика, 1977.
12.Кокрен У. Методы выборочного исследования/Пер. с англ. – М.: Статистика, 1976.
13.Комбинированные методы наблюдения в обследованиях предприятий. – М.: МИПК учета и статистики, 2000.
14.Методологические положения по статистике. Выпуск 3/Госкомстат России. – М, 2000.
15.Моргенштерн О. О точности экономико-статистических наблюдений. М.: Статистика, 1968.
16.Общая теория статистики: Учеб. для вузов по направлению и спец. «Статистика» / И.И. Елисеева, М.М. Юзбашев; под ред. И.И. Елисеевой. – 5-е изд., перераб. доп. – М.: Финансы и статистика, 2005.
17.Рейхман У. Дж. Применение статистики. М.: Статистика, 1969.
18.Статистика: Учеб. пособие / [Л.П. Харченко, В.Г. Долженкова, В.Г. Ионин и др.]; НГАЭиУ. - 2-е изд., перераб. и доп. - М.: ИНФРА-М, 2006.
19.Статистика: учебно-метод. комплекс для всех экон. спец. [В.В. Глинский и др.]; НГУЭУ, каф. статистики. – Новосибирск, 2005.
20.Суслов И.П. Основы теории достоверности статистических показателей. Новосибирск: Наука, СО, 1979.
21.Харченко Л.П. История статистики. Развитие методологии статистической науки: Учебное пособие. – Новосибирск: НГУЭУ, 2005.
22.Шварц Г. Выборочный метод. Руководство по применению статистических методов оценивания / Пер. с нем. – М.: Статистика, 1978.
23.Эдельгауз Г.Е. Достоверность статистических показателей. – М.: Статистика, 1977.
Очень похожие работы
Пожалуйста, внимательно изучайте содержание и фрагменты работы. Деньги за приобретённые готовые работы по причине несоответствия данной работы вашим требованиям или её уникальности не возвращаются.
* Категория работы носит оценочный характер в соответствии с качественными и количественными параметрами предоставляемого материала. Данный материал ни целиком, ни любая из его частей не является готовым научным трудом, выпускной квалификационной работой, научным докладом или иной работой, предусмотренной государственной системой научной аттестации или необходимой для прохождения промежуточной или итоговой аттестации. Данный материал представляет собой субъективный результат обработки, структурирования и форматирования собранной его автором информации и предназначен, прежде всего, для использования в качестве источника для самостоятельной подготовки работы указанной тематики.
bmt: 0.00462
© Рефератбанк, 2002 - 2024