КУРСОВОЙ ПРОЕКТ "Комплексный анализ взаимосвязи финансово-экономических показателей деятельности предприятий" Вариант-10

КУРСОВОЙ ПРОЕКТ
"Комплексный анализ взаимосвязи финансово-экономических показателей деятельности предприятий"
Вариант-10



Корреляционный анализ данных.
Y2- индекс снижения себестоимости продукции
В качестве независимых, объясняющих переменных выбраны:
Х8- премии и вознаграждения на одного работника;
Х9 - удельный вес потерь от брака;
Х13 - среднегодовой фонд заработной платы ППП;
Х15 - оборачиваемость нормируемых оборотных средств;
Х17 - непроизводственные расходы.
В этом примере количество наблюдений n = 53, количество объясняющих переменных m = 5.
Для проведения корреляционного анализа используем инструмент Корреляция (надстройка Анализ данных Excel).
В результате будет получена матрица коэффициентов парной корреляции :
Y2 Х8- Х9 Х13 Х15 Х17
Y2- индекс снижения себе ...

Задание для курсовой работы. 3
Решение: 6
1. Выбор факторных признаков для построения регрессионной модели. Корреляционный анализ данных. 6
2.Построение уравнения множественной линейной регрессии. Интерпретация параметров уравнения 9
3.Коэффициент детерминации, множественный коэффициент корреляции 11
4.Оценка качества уравнения множественной линейной регрессии 13
4.1Средняя относительная ошибка аппроксимации 13
4.2Проверка статистической значимости уравнения множественной регрессии в целом с помощью F-критерия Фишера 13
4.3Проверка статистической значимости параметров уравнения 14
Вывод: 16
5Применение регрессионной модели 17
5.1Точечный прогноз 17
5.2Частные коэффициенты эластичности и средние частные коэффициенты эластичности 18
6Анализ остатков регрессионной модели (проверка предпосылоктеоремы Гаусса-Маркова) 21
6.1Оценки математического ожидания остатков 21
6.2Проверка наличия автокорреляции в остатках 21
7Критерий Грегори Чоу. 23
Приложение: 25
Использованные источники: 27

-

e