47490 (665833)
Текст из файла
Содержание
Задание 1
Задание 2
Использованная литература
Приложение
Задание 1
Таблица 1
Исходные данные
| потребительские расходы | среднемесячная номинальная начисленная заработная плата | |
| Белгородская область | 4678,7 | 8428,1 |
| Брянская область | 4464,1 | 6385,7 |
| Владимирская область | 3386,2 | 7515,5 |
| Воронежская область | 4913,2 | 6666,7 |
| Ивановская область | 3592 | 6545,2 |
| Калужская область | 5900,4 | 8483,8 |
| Костромская область | 3925 | 7492,4 |
| Курская область | 4992,4 | 7150,6 |
| Липецкая область | 5385,3 | 8617,1 |
| Московская область | 9030,4 | 11752,4 |
| Орловская область | 4338 | 6786,6 |
| Рязанская область | 4406,1 | 7763,1 |
| Смоленская область | 5128,7 | 7827,6 |
| Тамбовская область | 5196 | 6267,5 |
| Тверская область | 5875,9 | 8115,1 |
| Тульская область | 4464,8 | 7723,3 |
| Ярославская область | 5265,1 | 9012,8 |
| г.Москва | 22024,2 | 18698,6 |
По исходным данным выполнить корреляционный анализ:
-
Построить корреляционное поле и предложить гипотезу о связи исследуемых факторов;
-
Определить коэффициенты корреляции;
-
Оценить статистическую значимость вычисленных коэффициентов корреляции
-
Сделать итоговые выводы
Решение
1. Построение поля корреляции
Рис. 1. Поле корреляции
По полю корреляции можно сделать вывод о прямолинейной связи между потребительскими расходами и среднемесячной номинальной начисленной заработной платой
-
Расчет коэффициента корреляции
Для определения коэффициента корреляции может быть использована встроенная функция (=КОРРЕЛ(B4:B21;C4:C21)).
Так как коэффициент корреляции находится в диапазоне от 0,9 и более. То связь между потребительскими расходами и среднемесячной номинальной начисленной заработной платы весьма тесная
3. Оценка статистической значимости коэффициента корреляции
Оценку статистической значимости коэффициента корреляции проведем с помощью t-статистики Стьюдента.
Выдвигаем гипотезу Н0 о статистически незначимом отличии показателей от нуля а0=а1=rху=0.
tтабл для числа степеней свободы df=n-2=18-2=16 и a=0,05 составит 2,12.
Расчетный коэффициент Стьюдента находятся по формуле:
Фактические значения t-статистики превосходят табличное значение на 5% -м уровне значимости при числе степеней свободы 16, tтабл = 2,12. Таким коэффициент корреляции является статистически значимым Гипотеза Н0 не принимается.
Рассчитаем доверительный интервал:
Таким образом, с вероятностью 95% можно утверждать, что коэффициент корреляции находится в диапазоне от 0,81 до 1.
4. Выводы
Связь между потребительскими расходами и среднемесячной номинальной начисленной заработной платой прямолинейная и весьма тесная, это можно заключить исходя из распределения фактических значений по полю корреляции и расчетного значения коэффициента корреляции
Так как коэффициент корреляции находится в диапазоне от 0,9 и более, то связь между потребительскими расходами и среднемесячной номинальной начисленной заработной платы весьма тесная.
Коэффициент корреляции является статистически значимым с вероятностью 95% можно утверждать, что он находится в диапазоне от 0,81 до 1.
Задание 2
Таблица 3
Исходные данные
| № п/п | Чистый доход, млрд долл. США, у | Рыночная капитализация компании, млрд долл. США, х4 |
| 1 | 0,9 | 40,9 |
| 2 | 1,7 | 40,5 |
| 3 | 0,7 | 38,9 |
| 4 | 1,7 | 38,5 |
| 5 | 2,6 | 37,3 |
| 6 | 1,3 | 26,5 |
| 7 | 4,1 | 37 |
| 8 | 1,6 | 36,8 |
| 9 | 6,9 | 36,3 |
| 10 | 0,4 | 35,3 |
| 11 | 1,3 | 35,3 |
| 12 | 1,9 | 35 |
| 13 | 1,9 | 26,2 |
| 14 | 1,4 | 33,1 |
| 15 | 0,4 | 32,7 |
| 16 | 0,8 | 32,1 |
| 17 | 1,8 | 30,5 |
| 18 | 0,9 | 29,8 |
| 19 | 1,1 | 25,4 |
| 20 | 1,9 | 29,3 |
| 21 | -0,9 | 29,2 |
| 22 | 1,3 | 29,2 |
| 23 | 2 | 29,1 |
| 24 | 0,6 | 27,9 |
| 25 | 0,7 | 27,2 |
По исходным данным выполнить регрессионный анализ:
-
Рассчитать параметры уравнения линейной парной регрессии;
-
Дать с помощью общего (среднего) коэффициента эластичности сравнительную оценку силы связи фактора с результатом;
-
Оценить качество уравнения с помощью средней ошибки аппроксимации.
-
Оценить статистическую надежность результатов регрессионного моделирования с помощью критерия Стъюдента и F-критерия Фишера.
-
Сделать итоговые выводы.
Решение
1. Расчет параметров уравнения линейной парной регрессии
Линейная модель: 
Расчеты для определения параметров модели произведены в Microsoft Exel.
Рис. 2.1. Результаты регрессионного анализа
В результате расчетов получаем уравнение регрессии:
При росте рыночной капитализации компании на 1 млр. руб. чистый доход возрастает на 0,0818 млрд. руб.
2. Расчет общего (среднего) коэффициента эластичности
Коэффициент эластичности будем находить по следующей формуле:
Э=1,72 показывает, что чистый доход возрастает на 1,72% при росте рыночной капитализации компании на 1%.
3. Оценка качества уравнения с помощью средней ошибки аппроксимации
Средняя ошибка аппроксимации находится как средняя арифметическая простая из индивидуальных ошибок по формуле:
Расчетные значения в среднем отличаются от фактических на 59%. Так как средняя ошибка аппроксимации превышает 10%, то полученную модель нельзя считать точной.
4. Оценить статистическую надежность результатов регрессионного моделирования с помощью критерия Стъюдента и F-критерия Фишера
Так как значение коэффициента корреляции до 0,3 , то связь между чистым доходом и рыночной капитализацией компании слабая.
Оценку статистической значимости параметров регрессии проведем с помощью t-статистики Стьюдента.
Выдвигаем гипотезу Н0 о статистически незначимом отличии показателей от нуля а0=а1=rху=0.
tтабл для числа степеней свободы df=n-2=25-2=23 и a=0,05 составит 2,07.
Расчетные коэффициенты Стьюдента в Excel:
Фактические значения t-критерия меньше табличного значение на 5% -м уровне значимости при числе степеней свободы 23, tтабл = 2,07. Таким образом коэффициенты статистическим не значимы. Гипотеза Н0 принимается.
Коэффициент детерминации равен квадрату коэффициента линейной корреляции
7% вариации чистого дохода объясняется вариацией рыночной капитализацией компании. А 93% вариацией других неучтенных факторов.
Критерий F-Фишера:
Табличное значение F- критерия при доверительной вероятности 0,95 при V1=k=1 и V2=n-k-1=25-1-1=23 составляет Fтабл =4,28.
Поскольку Fрас Уравнение линейной однофакторной зависимости рыночной капитализации компании от чистого дохода имеет вид: Это означает, что при росте рыночной капитализации компании на 1 млр. руб. чистый доход возрастает на 0,0818 млрд. руб. Согласно расчету коэффициента эластичности чистый доход возрастает на 1,72% при росте рыночной капитализации компании на 1%. Так как средняя ошибка аппроксимации превышает 10% (59%>10%), то полученную модель нельзя считать точной. Значение коэффициента корреляции до 0,3 , то связь между чистым доходом и рыночной капитализацией компании слабая. Параметры регрессии статистически не значимы. 7% вариации чистого дохода объясняется вариацией рыночной капитализацией компании. А 93% вариацией других неучтенных факторов. Поскольку Fрас Арженовский С.В., Федосова О.Н. Эконометрика: Учебное пособие/Рост, гос. экон. унив. - Ростов н/Д., - 2002. Орлов А.И. Эконометрика: Учебник . – М.: Экзамен, 2002. Практикум по эконометрике: Учебник /Под ред. И.И.Елисеевой. – М.: Финансы и статистика, 2003. Федосеев В.В. и др. Экономико-математические методы и прикладные модели. М.: ЮНИТИ, 2001 Холод Н.И. Экономико-математические методы и модели. М.: 2003. Эконометрика Учебное пособие /И.И. Елисеева. С.В. Курышева, Д.М. Гордиенко и др. - М.: Финансы и статистика, 2001. Эконометрика: Учебник /Под ред. И.И.Елисеевой. – М.: Финансы и статистика, 2002. Значение t-критерия Стьюдента при уровне значимости 0,10, 0,05, 0,01 Число степеней свободы Р 0,10 0,05 0,01 1 6,3138 12,706 63,657 2 2,9200 4,3027 9,9248 3 2,3534 3,1825 5,8409 4 2,1318 2,7764 4,6041 5 2,0150 2,5706 4,0321 6 1,9432 2,4469 3,7074 7 1,8946 2,3646 3,4995 8 1,8595 , 2,3060 3,3554 9 1,8331 2,2622 3,2498 10 1,8125 2,2281 3,1693 11 1,7959 2,2010 3,1058 12 1,7823 2,1788 3,0545 13 1,7709 2,1604 3,0123 14 1,7613 2,1448 2,9768 15 1,7530 2,1315 2,9467 16 1,7459 2,1199 2,9208 17 1,7396 2,1098 2,8982 18 1,7241 2,1009 2,8784 19 1,7291 2,0930 2,8609 20 1,7247 2,0860 2,8453 21 1,7207 2,0796 2,8314 22 1,7171 2,0739 2,8188 23 1,7139 2,0687 2,8073 24 1,7109 2,0639 2,7969 25 1,7081 2,0595 2,7874 26 1,7056 2,0555 2,7787 27 '1,7033 2,0518 2,7707 28 1,7011 2,0484 2,7633 29 1,6991 2,0452 2,7564 30 1,6973 2,0423 2,7500 40 1,6839 2,0211 2,7045 60 1,6707 2,0003 2,6603 120 1,6577 1,9799 2,6174 1,6449 1,9600 2,5758 Значение F-критерия Фишера при уровне значимости 0,05 V2 V1 1 2 3 4 5 6 7 8 1 161 200 216 225 230 234 237 239 2 18,51 19,00 19,16 19,25 19,30 19,33 19,36 19,37 3 10,13 9,55 9,28 9,19 9,01 8,94 8,88 8,84 4 7,71 6,94 6,59 6,39 6,26 6,16 6,09 6,04 5 6,61 5,79 5,41 5,19 5,05 4.95 4,88 4,82 6 5,99 5,14 4.76 4.53 4,39 4,28 4,21 4,15 7 5,59 4,74 4,35 4,12 3,97 3,87 3,79 3,73 8 5,32 4,46 4,07 3,84 3,69 3,58 3,50 3,44 9 5,12 4,26 3,86 3,63 3,48 3,37 3,29 3,23 10 4,96 4,10 3,71 3,48 3,33 3,22 3,14 3,07 11 4,84 3,98 3,59 3,36 3,20 3,09 3,01 2,95 12 4,75 3,88 3,49 3,26 3,11 3,00 2,92 2,85 13 4,67 3,80 3,41 3,18 3,02 2,92 2,84 2,77 14 4,60 3,74 3,34 3,11 2,96 2,85 2,77 2,70 15 4,54 3,68 3,29 3,06 2,90 2,79 2,70 2,64 16 4,49 3,63 3,24 3,01 2,85 2,74 2,66 2,59 17 4,45 3,59 3,20 2,96 2,81 2,70 2,62 2,55 18 4,41 3,55 3,16 2,93 2,77 2,66 2,58 2,51 19 4,38 3,52 3,13 2,90 2,74 2,63 2,55 2,48 20 4,35 3,49 3,10 2,87 2,71 2,60 2,52 2,45 21 4,32 3,47 3,07 2,84 2,68 2,57 2,49 2,42 22 4,30 3,44 3,05 2,82 2,66 2,55 2,47 2,40 23 4,28 3,42 3,03 2,80 2,64 2,53 2,45 2,38 24 4,26 3,40 3,01 2,78 2,62 2,51 2,43 2,36 25 4,24 3,88 2,99 2,76 2,60 2,49 2,41 2,34 26 4,22 3,37 2,98 2,74 2,59 2,47 2,39 2,32 27 4,21 3,35 2,96 2,73 2,57 2,46 2,37 2,30 28 4,20 3,34 2,95 2,71 2,56 2,44 2,36 2,29 29 4,18 3,33 2,93 2,70 2,54 2,43 2,35 2,28 30 4,17 3,32 2,92 2,69 2,53 2,42 2,34 2,27 35 4.12 3.26 2.87 2.64 2.48 2.37 2.28 2.22 40 4,08 3,23 2,84 2,61 2,45 2,34 2,25 2,18 50 4,03 3,18 2,79 2,56 2,40 2,29 2,20 2,13 60 4,00 3,15 2,76 2,52 2,37 2,25 2,17 2,10 100 3,94 3,09 2,70 2,46 2,30 2,19 2,10 2,03 5. Выводы
Использованная литература
Приложение
Характеристики
Тип файла документ
Документы такого типа открываются такими программами, как Microsoft Office Word на компьютерах Windows, Apple Pages на компьютерах Mac, Open Office - бесплатная альтернатива на различных платформах, в том числе Linux. Наиболее простым и современным решением будут Google документы, так как открываются онлайн без скачивания прямо в браузере на любой платформе. Существуют российские качественные аналоги, например от Яндекса.
Будьте внимательны на мобильных устройствах, так как там используются упрощённый функционал даже в официальном приложении от Microsoft, поэтому для просмотра скачивайте PDF-версию. А если нужно редактировать файл, то используйте оригинальный файл.
Файлы такого типа обычно разбиты на страницы, а текст может быть форматированным (жирный, курсив, выбор шрифта, таблицы и т.п.), а также в него можно добавлять изображения. Формат идеально подходит для рефератов, докладов и РПЗ курсовых проектов, которые необходимо распечатать. Кстати перед печатью также сохраняйте файл в PDF, так как принтер может начудить со шрифтами.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
