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

Текст из файла (страница 8)

Уравнение "линейной" модели примет вид:

Оценим параметры уравнения на типичность и произведём расчёт средней и предельной ошибок. Данные для их расчёта представлены в приложении F.

Оценим параметры уравнения на типичность. Для расчёта понадобятся следующие формулы:

где: S²- остаточная уточнённая дисперсия;

- m_а, m_в- ошибки по параметрам.

После подстановки значений получились следующие данные:

Рассчитаю расчётные значения t-критерия Стьюдента. Для расчёта использую следующие формулы:

где: t_{расчётное} - расчётное значение t-критерия Стьюдента;

t_a и t_b - расчётное значение t-критерия Стьюдента для параметров а и b.

После подстановки данных в формулы получил следующие значения:

Сравним полученное значение t-критерия Стьюдента (расчётное) с табличным t-критерием Стьюдента. t_{табличное} при Р=0,05 (уровень значимости) и числе степеней свободы (n-2)= 2,228. Так как t_{расчётное} > t_{табличное} , то параметры уравнения типичны (значимы) и данное уравнение используется в дальнейших расчётах.

Рассчитаем среднюю и предельную ошибки с которыми были произведены расчёты. Расчёт произвожу по следующим формулам:

где: - значение средней ошибки;

- доверительный интервал, зависящий от р(t) (предельная ошибка);

t - кратность, соответствующая определённой вероятности. Определяется с помощью таблиц. Для данного случая (Р=0,95) t= 1,96.

Предельная ошибка = 138,158, но она меньше 5%, значит в дальнейшем анализе используется "линейная" модель. С помощью данных, представленных в приложении F строю график и "тренд" аналитического выравнивания.

Р исунок 2 "Аналитическое выравнивание"

Так как объем инвестиций неравномерно осваивается по отношения к периоду финансового года (большой поток инвестиций на завершение начатых проектов в конце года, и относительно небольшой поток их в течение остального времени), проанализируем имеющийся динамический ряд на сезонность.

3.2.4. Сезонные колебания.

Сезонные колебания присущи многим процессам и в различных отраслях деятельности (транспорт, с/х). Также они присущи и для инвестиций. Имеются различные методы по оценки сезонности. В работе используем:

- индекс сезонности на основе скользящих значений;

- коэффициент Спирмена.

Индекс сезонности на основе скользящих значений. Для определения индекса сезонности понадобится следующая формула:

где: - индекс сезонности;

- месячное значение уровня динамического ряда;

- среднегодовое значение.

Для определения индекса сезонности построим следующую таблицу.

Таблица 6. - "Индекс сезонности"

По полученным в результате расчётов данным строю график.

Р исунок 3 "Индекс сезонности"

Данный график показывает сильную зависимость инвестиций от индекса сезонности, то есть объём инвестиций зависит от времени года (финансового), т.е. от сезона.

Надо также сказать, что независимо от того, в какую отрасль производства осуществляются инвестиции, необходимо создать такой инвестиционный климат, который дал бы возможность уменьшить влияние индекса сезонности. При этом необходимо обеспечить равномерное освоение потока инвестиций в течение всего финансового года.

При помощи коэффициента Спирмена определяется устойчивость динамического ряда. Это необходимо для того, чтобы определить устойчивость параметризованной модели и возможность прогнозирования по ней на перспективу.

Коэффициент Спирмена находится по формуле:

где: d - разница между рангами одного и другого признака;

N- число наблюдений.

Для его расчёта строю следующую таблицу:

Таблица 7. - " Расчёт рангов"

После подстановки данных в формулу было получено следующее значение:

Расчётный коэффициент q_расч<0,8, значит ряд неустойчив по отношению к сезонным колебаниям.

В результате анализа результатов расчётов по двум моделям сезонности можно сделать общий вывод, что инвестиции, сильно зависят от сезонности работ, что показал как коэффициент Спирмена, так и индекс сезонности на основе метода скользящей средней. Это объясняется, прежде всего, неравномерностью освоения инвестиций по отношения к периоду финансового года, что характеризует большой поток инвестиций на завершение начатых проектов в конце года, и относительно небольшой поток их в течение остального времени. Необходимо создать такой инвестиционный климат, который дал бы возможность уменьшить влияние сезонности. При этом необходимо обеспечить равномерное освоение потока инвестиций в течение всего финансового года.

И, наконец, перейдем к корреляционно-регрессионному анализу.

3.3. Многофакторный корреляционно-регрессионный анализ инвестиций.

Для корреляционно-регрессионного анализа необходимо из нескольких факторов произвести предварительный отбор факторов для регрессионной модели. Сделаем это по итогам расчета коэффициента корреляции. А именно возьмем те факторы, связь которых с результативным признаком будет выражена в большей степени. Начнем наш анализ с рассмотрения следующих факторов:

• Обменный курс рубля (поквартально, среднее значение за квартал) - x₁ (руб./дол.)

• Доход на душу населения (поквартально, общее значение за квартал) – x₂ (руб./квартал)

• Промышленное производство (поквартально, общее значение за квартал) – x₃ (млрд. руб./квартал)

Рассчитаем коэффициент корреляции для линейной связи и для имеющихся факторов - x₁, x₂ и x₃. Коэффициент корреляции определяется по следующей формуле:

где: и – дисперсии факторного и результативного признака

соответственно;

x
y – среднее значение суммы произведений значений факторного и

р

езультативного признака;

x и y – средние значения факторного и результативного признака

Характеристики

Список файлов курсовой работы