Нелинейные модели регрессионного анализа и их применение при планировании экономической деятельности

Оглавление
ВВЕДЕНИЕ 3
Теоретические основы методов построения нелинейных регрессионных моделей 4
ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА ПРЕДПРИЯТИЯ 8
Результаты моделирования производственной функции 23
Заключение 29
Список литературы 30

ВВЕДЕНИЕ
Объект исследования: нефтедобывающее предприятие ОАО «Уральская нефть».
Предмет исследования: методы финансового анализа; математические методы моделирования; методы эконометрического моделирования.
Актуальность темы.
Цель работы: оценить финансово-хозяйственное положение предприятия, предложить рекомендации по его изменению; произвести моделирование динамики выручки от различных эндогенных и экзогенных факторов.
Для достижения поставленной цели требуется решить следующие задачи:
• рассмотрение методологии проведения финансово-хозяйственного анализа;
• проектирование и заполнение базы данных по основным показателям деятельности предприятия;
• построение различных моделей зависимости выручки от выявленных факторов;
• сравнительный анализ математических моделей;
• предоставление общих рекомендаций для предприятия
Методика работы основана на использовании аппарата финансового анализа, математического и эконометрического моделирования, методах статистической обработки данных.

Заключение

Благодаря проделанной работе, мы научились строить регрессионные модели нелинейных процессов.
Для внутренне линейных функций оказалось приемлемым производить замену переменных, где это возможно, либо осуществлять процедуру логарифмирования. Второй метод, использовавшийся в данной работе, показал высокие результаты при приведении показательных и степенных функций к линейному виду, поскольку данные регрессионные модели описывали эмпирические данные с точностью, близкой к 100%. Стоит отметить, что, если параметр уравнения подвергся логарифмированию, для приведения его в адекватное состояние, необходимо произвести процедуру экспонирования.
Производственная функция Кобба-Дугласа дала точность описания эмпирических данных, более высокую, чем линейная функция, поскольку коэффициент детерминации функции Кобба-Дугласа оказался равным 95,3%, что выше, чем у линейной 93,7%.
При построении регрессионной модели внутренне нелинейной функции, пришлось прибегнуть к методу подбора степени экзогенной переменной с последующей оценкой точности уравнения регрессии посредством использования коэффициента детерминации. Степень принималось равной -0,4, при которой точность уравнения достигала своего максимума или была близка к нему (98,83%).