164039 (595563), страница 7

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 7)

Подставим полученные значения в формулу (7), рассчитаем показатель тесноты связи:

Дадим качественную оценку степени тесноты связи. Для этого рассчитаем коэффициент детерминации, который показывает какая часть общей вариации результативного признака (y) объясняется влиянием изучаемого фактора (x).

; .(14)

Таблица 14 – Шкала Чеддока

Так как,r=0,91, то между рентабельностью и прибылью от реализации имеет место весьма высокая прямая зависимость. Так как d=0,83(83%), то 83% изменения прибыли от реализации услуг объясняется влиянием изменения рентабельности, а 17% - влиянием прочих факторов.

Для практического использования регрессионной модели важна оценка ее адекватности, то есть соответствия фактическим статистическим данным, так как корреляционно-регрессионный анализ проводится для ограниченной по объему совокупности, то параметры уравнения, коэффициенты корреляции и детерминации могут быть искажены действием случайных факторов. Чтобы проверить насколько эти показатели характерны для генеральной совокупности, не являются ли они результатом стечения случайных обстоятельств необходимо проверить значимость коэффициента регрессии и адекватность построенной статистической модели.

Для оценки значимости рассчитываются фактические значения t-критерия Стьюдента.

(15)

. (16)

(17)

При линейной однофакторной связи t-критерий можно рассчитать по формуле:

(14)

Таблица15 – Расчетные значения для оценки адекватности параметров регрессии

Табличное значение t- критерия Стьюдента tт=2,228(к=12-2=1). Так как,

> _{(7,52>2,228),то а0 является существенным, т.е. практически невероятно, что найденное значение имеет место только лишь в результате случайных обстоятельств;} > _{- а1 является существенным, тогда как} > _{свидетельствует о значимости коэффициента корреляции и существенности связи между рентабельностью и прибылью от реализации.}

3.3 Прогнозирование прибыли от реализации на основе экстраполяции

Необходимым условием регулирования экономической деятельности является сопоставление надежных прогнозов.

Базу для прогнозирования, т.е. для определение размеров прибыли в будущем, создает характиристика основной тенденции ее развития во времени, представленная на рисунке 3.

Рисунок 4 – Тенденция развития прибыли во времени.

Основной тенденцией развития (трендом) называется плавное и устойчивое изменение уровней явления во времени, свободное от случайных колебаний.

Простейшей моделью, выражающей тенденцию развития явления, является уравнение прямой линии:

, (1)

где а - свободный член;

b - коэффициент приращения;

t - период времени.

Выравнивание по уравнению прямой линии используется, как правило, в тех случаях, когда абсолютные приросты практически постоянны, т.е. когда уровни изменяются в арифметической прогрессии (или близко к ней).

Параметры а и b согласно методу наименьших квадратов находятся решением следующей системы нормальных уравнений:

(2)

, (3)

где Y_i – фактические (эмпирические) уровни ряда;

n – число членов ряда;

t – время (порядковый номер периода или момента времени).

Расчет параметров уравнения можно упростить, если отсчет времени производить так, чтобы сумма показателей времени изучаемого

, (5)

где k – порядковый номер года;

n – число лет в периоде.

При условии, что , система нормальных уравнений преобразуется следующим образом:

(6)

. (7)

По рассчитанным параметрам записывают уравнение прямой линии для ряда динамики, представляющей собой трендовую модель искомой функции.

Подставляя в данное уравнение последовательно рассчитанные значения t, находят выровненные уровни .

Затем выровненные значения уровней ряда динамики наносят на поле графика в виде линейной диаграммы.

Таблица 16 – Выравнивание ряда динамики прибыли от реализации по прямой

Характеристики

Список файлов ВКР