Вариант 21 По данным, представленным в таблице (n =25), изучается зависимость объема выпуска продукции Y (млн руб.) от следующих факторов (переменных): X1 – численность промышленно-производственного персонала, чел.; X2 – среднегодовая стоимость основных фондов, млн руб.; X3 – износ основных фондов, %; X4– электровооруженность, кВт×ч; X5 – техническая вооруженность одного рабочего, млн руб.; X6 – выработка товарной продукции на одного работающего, руб. № наблюдения | Y | X1 | X2 | X3 | X4 | X5 | X6 | 1 | 32900 | 864 | 16144 | 39,5 | 4,9 | 3,2 | 36354 | 2 | 203456 | 8212 | 336472 | 46,4 | 60,5 | 20,4 | 23486 | 3 | 41138 | 1866 | 39208 | 43,7 | 24,9 | 9,5 | 20866 | 4 | 57342 | 1147 | 63273 | 35,7 | 50,4 | 34,7 | 47318 | 5 | 27294 | 1514 | 31271 | 41,8 | 5,1 | 17,9 | 17230 | 6 | 94552 | 4970 | 86129 | 49,8 | 35,9 | 12,1 | 19025 | 7 | 28507 | 1561 | 48461 | 44,1 | 48,1 | 18,9 | 18262 | 8 | 97788 | 4197 | 138657 | 48,1 | 69,5 | 12,2 | 23360 | 9 | 101734 | 6696 | 127570 | 47,6 | 31,9 | 8,1 | 15223 | 10 | 175322 | 5237 | 208900 | 58,6 | 139,4 | 29,7 | 32920 | 11 | 2894 | 547 | 6922 | 70,4 | 16,9 | 5,3 | 5291 | 12 | 16649 | 710 | 8228 | 37,5 | 17,8 | 5,6 | 23125 | 13 | 19216 | 940 | 18894 | 62,0 | 27,6 | 12,3 | 20848 | 14 | 23684 | 3528 | 27486 | 34,4 | 13,9 | 3,2 | 6713 | 15 | 1237132 | 52412 | 1974472 | 35,4 | 37,3 | 19,0 | 22581 | 16 | 88569 | 4409 | 162229 | 40,8 | 55,3 | 19,3 | 20522 | 17 | 162216 | 6139 | 128731 | 48,1 | 35,1 | 12,4 | 26396 | 18 | 10201 | 802 | 6714 | 43,4 | 14,9 | 3,1 | 13064 | 19 | 3190 | 442 | 478 | 43,2 | 0,2 | 0,6 | 6847 | 20 | 55410 | 2797 | 60209 | 57,1 | 37,2 | 13,1 | 20335 | 21 | 332448 | 10280 | 540780 | 51,5 | 74,45 | 21,5 | 32339 | 22 | 97070 | 4560 | 108549 | 53,6 | 32,5 | 13,2 | 20675 | 23 | 98010 | 3801 | 169995 | 60,4 | 75,9 | 27,2 | 26756 | 24 | 1087322 | 46142 | 972349 | 50,0 | 27,5 | 10,8 | 23176 | 25 | 55004 | 2535 | 163695 | 25,5 | 65,5 | 19,9 | 21698 |
1.Постройте матрицу парных коэффициентов корреляции. Проверьте наличие мультиколлинеарности. Обоснуйте отбор факторов в модель. 2.Постройте уравнение множественной регрессии в линейной форме, обоснуйте выбор факторов. 3. Оцените статистическую значимость уравнения регрессии и его параметров с помощью критерия Фишера и критерия Стьюдента. 4.Постройте уравнение регрессии со статистически значимыми факторами. Оцените качество уравнения регрессии с помощью коэффициента детерминации R2. Оцените точность построенной модели. 5.Проверьте выполнение предпосылок МНК, в том числе проведите тестирование ошибок уравнения регрессии со значимыми факторами на гетероскедастичность, используя тест Голдфельда–Квандта. 6. Оцените прогноз объема выпуска продукции, если прогнозные значения факторов составляют 75% от их максимальных значений. Вариант 22 В таблице представлены данные об источниках финансирования аграрного сектора и результатах деятельности 24 районов Орловской области в 2007 г. (по данным Орловского областного Департамента аграрной политики), тыс. руб. на 100 га сельскохозяйственных угодий. Район | Средства федерального бюджета | Средства областного бюджета | Кредиты | Болховский | 76 803,35372 | 33 267,280 | 144,431600 | Знаменский | 11 192,96598 | 4 548,019 | 0,779589 | Хотынецкий | 15 367,32481 | 9 507,580 | 192,901700 | Шаблыкинский | 11 751,83347 | 5 033,002 | 10,870350 | Сосковский | 23 029,84660 | 9 304,449 | 46,749450 | Урицкий | 16 200,32172 | 4 781,344 | 68,130280 | Дмитровский | 8 809,14503 | 4 794,554 | 41,022560 | Троснянский | 340 383,88920 | 14 925,670 | 140,650100 | Кромской | 16 273,40470 | 8 604,795 | 361,595200 | Орловский | 52 128,02153 | 24 846,490 | 1 343,826000 | Мценский | 138 044,11110 | 18 055,920 | 1 141,875000 | Корсаковский | 34 224,60674 | 14 835,770 | 316,5608000 | Новосильский | 51 778,32526 | 15 801,740 | 0 | Залегощенский | 26 295,58714 | 6 113,528 | 78,251280 | Свердловский | 103 652,14960 | 19 527,240 | 368,824500 | Глазуновский | 11 516,87061 | 4 989,014 | 1 068,922000 | Малоархангельский | 31 647,06381 | 14 460,130 | 105,448200 | Покровский | 32 090,93950 | 9 732,127 | 196,579800 | Верховский | 26 087,04346 | 30 753,110 | 77,558730 | Новодеревеньковский | 25 759,89303 | 21 186,150 | 66,292520 | Краснозоренский | 33 370,16999 | 17 810,100 | 35,603340 | Ливенский | 73 574,94683 | 26 367,330 | 564,035300 | Колпнянский | 82 399,20846 | 37 606,950 | 209,350500 | Должанский | 84 133,4645 | 30 418,570 | 269,796200 |
Район | Собственный капитал | Привлеченные средства | Выручка от продаж | Болховский | 851,85090 | 34,54439992 | 384,98207130 | Знаменский | 121,21900 | 22,82423813 | 129,00070870 | Хотынецкий | 188,29870 | 133,88347160 | 411,48022530 | Шаблыкинский | 205,05110 | 52,86614972 | 229,46952680 | Сосковский | 231,95030 | 107,43608470 | 291,46822500 | Урицкий | 272,71570 | 60,10326681 | 204,41068410 | Дмитровский | 221,99540 | 61,18031584 | 130,32501210 | Троснянский | 114,39140 | 209,81378150 | 499,31871270 | Кромской | 196,89750 | 400,53086180 | 535,00641820 | Орловский | 984,75480 | 282,18499830 | 1 165,04944500 | Мценский | 761,39020 | 291,81858010 | 1 562,75787200 | Корсаковский | 2 152,80900 | 2 168,13874000 | 524,52369320 | Новосильский | 753,10990 | 115,71082390 | 476,84437260 | Залегощенский | 585,44530 | 470,15932470 | 801,49831950 | Свердловский | 1 033,33300 | 377,86411100 | 937,10230890 | Глазуновский | –7,09466 | 395,04228900 | 341,71765340 | Малоархангельский | 478,21950 | 213,13253740 | 65,45663899 | Покровский | 807,20930 | 377,89721430 | 647,17160320 | Верховский | 503,06000 | 153,58321350 | 778,85889950 | Новодеревеньковский | 339,99770 | 477,03868320 | 665,18136280 | Краснозоренский | 220,33930 | 350,42409860 | 375,82463610 | Ливенский | 1 223,96800 | 219,16902000 | 1 329,72492400 | Колпнянский | 1 123,11700 | 208,58115110 | 747,28510130 | Должанский | 1 672,28900 | 49,79274512 | 700,69912700 |
1. Методом исключения отберите факторы, наиболее подходящие для исследования результативного признака «Выручка от продаж». Постройте соответствующее регрессионное уравнение, выявите его недостатки. Сделайте выводы экономического характера. 2. Оцените степень влияния факторов на результат (коэффициенты эластичности, β- и D-коэффициенты). 3. Приемлема ли точность модели? 4. Выполняется ли условие гомоскедастичности остатков? 5. Постройте 90%-ные доверительные интервалы для результативного признака. Определите, в каких районах выручка занижена (завышена) по сравнению с полученными интервалами. Вариант 23 В таблице представлены данные по трем источникам финансирования аграрного сектора 24 районов Орловской области в 2008 г. (по данным Орловского областного Департамента аграрной политики), руб. Район | Средства федерального бюджета | Средства областного бюджета | Кредиты | X1 | X2 | Y | Болховский | 3654893 | 4614092 | 7890 | Верховский | 22918887 | 8837266 | 27319 | Глазуновский | 9798328 | 6661913 | 151300 | Дмитровский | 12056843 | 6250182 | 12045 | Должанский | 704478409 | 25547013 | 48097 | Залегощенский | 32470495 | 5286063 | 3400 | Знаменский | 7999957 | 5229540 | 0 | Колпнянский | 14559803 | 5583613 | 8696 | Корсаковский | 12036677 | 2351210 | 13000 | Краснозоренский | 13107929 | 4148032 | 42000 | Кромской | 15413019 | 3905414 | 205644 | Ливенский | 112567704 | 28015838 | 317378 | Малоархангельский | 16916111 | 3360425 | 16000 | Мценский | 199847559 | 27759036 | 581324 | Новодеревеньковский | 16125153 | 2661459 | 3000 | Новосильский | 3575760 | 985800 | 0 | Орловский | 71883509 | 32223701 | 1454130 | Покровский | 22469778 | 7849744 | 500 | Свердловский | 69730395 | 18562686 | 116247 | Сосковский | 11153935 | 6967994 | 0 | Троснянский | 15712151 | 5036214 | 9675 | Урицкий | 14698546 | 2917100 | 16800 | Хотынецкий | 12207639 | 10007704 | 2000 | Шаблыкинский | 9318512 | 5328866 | 1199 |
1. Проведите корреляционный анализ данных для определения переменных, наиболее подходящих для дальнейшего регрессионного анализа. 2. Осуществите регрессионный анализ выбранных переменных. 3. Сравните качественные характеристики построенных моделей. Определите вариант наиболее целесообразной регрессии. Сделайте выводы экономического характера. 4. Оцените точность лучшей модели. 5. По лучшей модели оцените прогноз результативного признака с вероятностью 90%, если прогнозное значение фактора (факторов) увеличится на 30% от своего среднего.6. Результаты аппроксимации и прогнозирования представьте на графике. Вариант 24 Обозначение | Наименование показателя | Единица измерения (возможные значения) | Y | цена квартиры | тыс. долл. | X1 | город области | 1 – Подольск | 0 – Люберцы | X2 | число комнат в квартире | | X3 | общая площадь квартиры | м2 | X4 | площадь кухни | м2 |
№ | Y | X1 | X2 | X3 | X4 | 1 | 115,00 | 0 | 4 | 70,4 | 7,0 | 2 | 85,00 | 1 | 3 | 82,8 | 10,0 | 3 | 69,00 | 1 | 2 | 64,5 | 10,0 | 4 | 57,00 | 1 | 2 | 55,1 | 9,0 | 5 | 184,60 | 0 | 3 | 83,9 | 9,0 | 6 | 56,00 | 1 | 1 | 32,2 | 7,0 | 7 | 85,00 | 0 | 3 | 65,0 | 8,3 | 8 | 265,00 | 0 | 4 | 169,5 | 16,5 | 9 | 60,65 | 1 | 2 | 74,0 | 12,1 | 10 | 130,00 | 0 | 4 | 87,0 | 6,0 | 11 | 46,00 | 1 | 1 | 44,0 | 10,0 | 12 | 115,00 | 0 | 3 | 60,0 | 7,0 | 13 | 70,96 | 0 | 2 | 65,7 | 12,5 | 14 | 39,5) | 1 | 1 | 42,0 | 11,0 | 15 | 78,9) | 0 | 1 | 49,3 | 13,6 | 16 | 60,00 | 1 | 2 | 64,5 | 12,0 | 17 | 100,00 | 1 | 4 | 93,8 | 9,0 | 18 | 51,00 | 1 | 2 | 64,0 | 12,0 | 19 | 157,00 | 0 | 4 | 98,0 | 11,0 | 20 | 123,50 | 1 | 4 | 107,5 | 12,3 | 21 | 55,20 | 0 | 1 | 48,0 | 12,0 | 22 | 95,50 | 1 | 3 | 80,) | 12,5 | 23 | 57,60 | 0 | 2 | 63,9 | 11,4 | 24 | 64,50 | 1 | 2 | 58,1 | 10,6 | 25 | 92,00 | 1 | 4 | 83,0 | 6,5 | 26 | 100,00 | 1 | 3 | 73,4 | 7,0 | 27 | 81,00 | 0 | 2 | 45,5 | 6,3 | 28 | 65,00 | 1 | 1 | 32,0 | 6,6 | 29 | 110,00 | 0 | 3 | 65,2 | 9,6 | 30 | 42.10 | 1 | 1 | 40,3 | 10,8 | 31 | 135,00 | 0 | 2 | 72,0 | 10,0 | 32 | 39,60 | 1 | 1 | 36,0 | 8,6 | 33 | 57,00 | 1 | 2 | 61,6 | 10,0 | 34 | 80,00 | 0 | 1 | 35,5 | 8,5 | 35 | 61,00 | 1 | 2 | 58,1 | 10,6 | 36 | 69,60 | 1 | 3 | 83,0 | 12,0 | 37 | 250,00 | 1 | 4 | 152,0 | 13,3 | 38 | 64,50 | 1 | 2 | 64,5 | 8,6 | 39 | 125,00 | 0 | 2 | 54,0 | 9,0 | 40 | 152,30 | 0 | 3 | 89,0 | 13,0 |
1. Рассчитайте матрицу парных коэффициентов корреляции. Оцените статистическую значимость коэффициентов корреляции. 2.Выполните тест Фаррара–Глоубера на мультиколлинеарность. Обоснуйте отбор факторов в модель регрессии. 3. Постройте модель регрессии с выбранными факторами и дайте экономическую интерпретацию ее коэффициентов. 4. Оцените качество модели, используя коэффициент детерминации, среднюю ошибку аппроксимации и F-критерий Фишера. Проверьте значимость коэффициентов регрессии. 5.Дайте для выбранной модели оценку влияния значимых факторов на результат с помощью коэффициентов эластичности, b- и D-коэффициентов. 6. Постройте модель регрессии с наиболее влиятельным фактором. Сравните ее качественные характеристики с характеристиками модели из п. 3. Вариант 25 Обозначение | Наименование показателя | Единица измерения (возможные значения) | Y | цена квартиры | тыс. долл. | X1 | город области | 1 – Подольск | 0 – Люберцы | X2 | число комнат в квартире | | X3 | жилая площадь квартиры | м2 | X4 | площадь кухни | м2 |
№ | Y | X1 | X2 | X3 | X4 | 1 | 38,0 | 1 | 1 | 19,0 | 9,5 | 2 | 62,2 | 1 | 2 | 36,0 | 10,0 | 3 | 125,0 | 0 | 3 | 41,0 | 8,0 | 4 | 61,1 | 1 | 2 | 34,8 | 10,6 | 5 | 67,0 | 0 | 1 | 18,7 | 6,0 | 6 | 93,0 | 0 | 2 | 27,7 | 11,3 | 7 | 118,0 | 1 | 3 | 59,0 | 13,0 | 8 | 132,0 | 0 | 3 | 44,0 | 11,0 | 9 | 92,5 | 0 | 3 | 56,0 | 12,0 | 10 | 105,0 | 1 | 4 | 47,0 | 12,0 | 11 | 42,0 | 1 | 1 | 18,0 | 8,0 | 12 | 125,0 | 1 | 3 | 44,0 | 9,0 | 13 | 170,0 | 0 | 4 | 56,0 | 8,5 | 14 | 38,0 | 0 | 1 | 16,0 | 7,0 | 15 | 130,5 | 0 | 4 | 66,0 | 9,8 | 16 | 85,0 | 0 | 2 | 34,0 | 12,0 | 17 | 98,0 | 0 | 4 | 43,0 | 7,0 | 18 | 128,0 | 0 | 4 | 59,2 | 13,0 | 19 | 85,0 | 0 | 3 | 50,0 | 13,0 | 20 | 160,0 | 1 | 3 | 42,0 | 10,0 | 21 | 60,0 | 0 | 1 | 20,0 | 13,0 | 22 | 41,0 | 1 | 1 | 14,0 | 10,0 | 23 | 90,0 | 1 | 4 | 47,0 | 12,0 | 24 | 83,0 | 0 | 4 | 49,5 | 7,0 | 25 | 45,0 | 0 | 1 | 18,9 | 5,8 | 26 | 39,0 | 0 | 1 | 18,0 | 6,5 | 27 | 86,9 | 0 | 3 | 58,7 | 14,0 | 28 | 40,0 | 0 | 1 | 22,0 | 12,0 | 29 | 80,0 | 0 | 2 | 40,0 | 10,0 | 30 | 227,0 | 0 | 4 | 91,0 | 20,5 | 31 | 235,0 | 0 | 4 | 90,0 | 18,0 | 32 | 40,0 | 1 | 1 | 15,0 | 11,0 | 33 | 67,0 | 1 | 1 | 18,5 | 12,0 | 34 | 123,0 | 1 | 4 | 55,0 | 7,5 | 35 | 100,0 | 0 | 3 | 37,0 | 7,5 | 36 | 105,0 | 1 | 3 | 48,0 | 12,0 | 37 | 70,3 | 1 | 2 | 34,8 | 10,6 | 38 | 82,0 | 1 | 3 | 48,0 | 10,0 | 39 | 280,0 | 1 | 4 | 85,0 | 21,0 | 40 | 200,0 | 1 | 4 | 60,0 | 10,0 |
1.Используя пошаговую множественную регрессию (метод исключения или метод включения), постройте модель формирования цены квартиры за счет значимых факторов. Дайте экономическую интерпретацию коэффициентов модели регрессии. 2.Оцените качество модели, используя коэффициент детерминации, среднюю ошибку аппроксимации и F-критерий Фишера. 3.По диаграммам остатков определите ту объясняющую переменную, от которой может зависеть дисперсия случайных возмущений. Проверьте выполнение условия гомоскедастичности модели по тесту Гольдфельда–Квандта. 4.Осуществите прогнозирование среднего значения показателя Yпри уровне значимости α = 0,1, если прогнозное значения фактора Xсоставляет 80% от его максимального значения. Представьте графически фактические и модельные значения, точки прогноза. Вариант 26 В таблице представлены финансовые показатели деятельности предприятий отрасли «Производство автомобилей, прицепов и полуприцепов» за 2009 г. Для вашего варианта используйте данные строк 1–40. № п/п | Предприятие отрасли | Прибыль (убыток) от продаж | Долгосрочные обязательства | Запасы готовой продукции и товаров для перепродажи | Краткосрочные обязательства | Оборотные активы | Основные средства | Дебиторская задолженность | Y | X1 | X2 | X3 | X4 | X5 | X6 | 1 | 136 центральная база производства и ремонта вооружения и средств радиационной, химической и биологической защиты, открытое акционерное общество | –9,48 | 0,89 | 1,44 | 60,82 | 73,17 | 61,56 | 17,42 | 2 | Абаканвагонмаш, открытое акционерное общество | –29,11 | 1,75 | 3,97 | 104,41 | 160,94 | 413,73 | 69,91 | 3 | Автоагрегат, открытое акционерное общество | 6,15 | 1,06 | 21,78 | 62,55 | 213,70 | 107,58 | 70,74 | 4 | АВТОВАЗ, открытое акционерное общество | –9482,00 | 25 867,00 | 8 961,00 | 83 953,00 | 38 997,00 | 51 899,00 | 5857,00 | 5 | АВТОВАЗАГРЕГАТ, открытое акционерное общество | 19,16 | 271,93 | 60,65 | 2290,04 | 1731,87 | 807,30 | 1147,49 | 6 | АВТОГИДРОПОДЪЕМНИК, открытое акционерное общество | 14,30 | 5,54 | 2,92 | 57,43 | 72,43 | 38,04 | 37,37 | 7 | АВТОДЕТАЛЬ-СЕРВИС, открытое акционерное общество | –12,27 | 573,91 | 135,32 | 1117,02 | 1152,17 | 1272,18 | 571,19 | 8 | Автодизель (Ярославский Моторный Завод), открытое акционерное общество | –220,51 | 745,71 | 1,68 | 6945,37 | 3857,65 | 2756,8 | 2586,83 | 9 | Автомобильный завод «УРАЛ», открытое акционерное общество | 116,49 | 95,00 | 21,65 | 2698,84 | 1331,41 | 1052,31 | 497,91 | 10 | Автополимер, закрытое акционерное общество | –6,24 | 9,00 | 1,11 | 114,68 | 101,41 | 6,29 | 73,87 | 11 | АВТОПРИЦЕП-КАМАЗ, открытое акционерное общество | 27,10 | 0 | 14,09 | 37,31 | 291,14 | 130,84 | 50,03 | 12 | Арзамасский завод коммунального машиностроения, открытое акционерное общество | 162,78 | 12,56 | 121,09 | 1133,60 | 1017,28 | 179,69 | 537,09 | 13 | Баксанский завод «Автозапчасть», общество с ограниченной ответственностью | –11,27 | 0 | 22,75 | 152,21 | 0 | 36,13 | 89,51 | 14 | Башкирский троллейбусный завод, открытое акционерное общество | 37,78 | 1,13 | 0,93 | 66,71 | 103,30 | 24,96 | 35,59 | 15 | Бесланский завод «Автоспецоборудование», открытое акционерное общество | –0,30 | 0 | 1,67 | 34,77 | 22,31 | 6,40 | 2,31 | 16 | Бугурусланский завод «Радиатор», открытое акционерное общество | –29,01 | 95,39 | 8,57 | 376,75 | 280,78 | 156,95 | 193,40 | 17 | Бузулукский механический завод, открытое акционерное общество | 7,72 | 82,90 | 41,28 | 215,88 | 261,54 | 22,20 | 149,07 | 18 | Варгашинский завод противопожарного и специального оборудования, открытое акционерное общество | 51,90 | 31,00 | 10,53 | 54,98 | 132,97 | 143,00 | 30,12 | 19 | ГАЗ, открытое акционерное общество | –1263,74 | 2025,04 | 4,11 | 16260,50 | 5881,73 | 5403,58 | 2783,68 | 20 | ГЕОМАШ, Щигровское открытое акционерное общество | 69,76 | 26,22 | 83,69 | 146,08 | 294,60 | 226,52 | 14,65 | 21 | Грабовский автомобильный завод, открытое акционерное общество | 39,97 | 42,00 | 44,12 | 336,72 | 409,01 | 104,56 | 199,69 | 22 | Димитровградский автоагрегатный завод, открытое акционерное общество | –48,54 | 16,15 | 39,86 | 1943,93 | 1264,44 | 907,88 | 523,31 | 23 | Завод Автотехнологий, открытое акционерное общество | 2,80 | 2,34 | 8,00 | 19,96 | 17,89 | 13,95 | 6,13 | 24 | Завод«ВОЛНА», открытое акционерное общество | –0,45 | 0 | 5,00 | 40,76 | 52,33 | 11,76 | 31,59 | 25 | Завод имени И.А. Лихачева, открытое акционерное московское общество | –1323,82 | 819,77 | 65,46 | 14808,23 | 3206,03 | 1796,14 | 1813,48 | 26 | Завод коммунальной энергетики, открытое акционерное общество | 1,85 | 14,16 | 0,59 | 34,38 | 42,92 | 6,26 | 2,90 | 27 | Завод «Старт», открытое акционерное общество | 9,54 | 3,61 | 24,30 | 54,44 | 164,73 | 120,68 | 43,66 | 28 | Завод технологического оборудования «Камея», открытое акционерное общество | 6,48 | 0,01 | 0,97 | 52,30 | 62,29 | 21,17 | 41,37 | 29 | Заволжский завод гусеничных тягачей, открытое акционерное общество | –5,17 | 5,32 | 23,96 | 60,84 | 333,97 | 98,58 | 270,21 | 30 | Заволжский моторный завод, открытое акционерное общество | –86,31 | 2511,64 | 214,73 | 1941,50 | 5367,62 | 1739,15 | 4090,04 | 31 | Ижевский автомобильный завод, открытое акционерное общество | –892,34 | 733,65 | 260,43 | 14117,10 | 9016,58 | 3254,13 | 7385,73 | 32 | ИНПРОКОМ-КИРИШИ, открытое акционерное общество | 0,01 | 0 | 6,31 | 7,90 | 13,46 | 0 | 6,41 | 33 | Ишимский машиностроительный завод, открытое акционерное общество | –37,80 | 19,34 | 6,88 | 74,88 | 57,34 | 34,73 | 29,24 | 34 | КАМАЗ, открытое акционерное общество | –671,99 | 19107,65 | 520,41 | 19422,45 | 33861,44 | 24745,77 | 15519,55 | 35 | КАМАЗ-Дизель, открытое акционерное общество | –616,10 | 1320,71 | 102,23 | 2318,64 | 2817,81 | 1168,15 | 1905,08 | 36 | КАМАЗинструментспецмаш, открытое акционерное общество | –113,66 | 331,79 | 93,20 | 473,51 | 687,73 | 162,68 | 297,71 | 37 | Камский прессово-рамный завод, открытое акционерное общество | –336,34 | 457,52 | 65,29 | 1497,33 | 1348,34 | 333,49 | 545,62 | 38 | Канашский автоагрегатный завод, открытое акционерное общество | 10,00 | 14,11 | 2,02 | 315,73 | 247,36 | 116,79 | 164,64 | 39 | Клинцовский автокрановый завод, открытое акционерное общество | 5,19 | 2,34 | 78,43 | 166,06 | 696,85 | 241,90 | 93,02 | 40 | Козельский механический завод, открытое акционерное общество | 20,97 | 1,54 | 14,29 | 105,37 | 113,39 | 21,75 | 65,96 | 41 | Комбинат автомобильных фургонов, открытое акционерное общество | 308,00 | 32,00 | 52,25 | 192,10 | 328,53 | 217,41 | 131,41 | 42 | Костромской завод «Мотордеталь», открытое акционерное общество | –328,76 | 18,04 | 4,61 | 1530,36 | 512,65 | 764,89 | 209,16 | 43 | Красногорский комбинат автофургонов, открытое акционерное общество | 239,36 | 0,32 | 11,07 | 329,86 | 722,68 | 205,82 | 162,10 | 44 | Кубжик, закрытое акционерное общество | –0,50 | 0 | 0,14 | 0,69 | 5,41 | 1,74 | 1,70 |
1. Проведите корреляционный анализ данных с целью определения переменных, наиболее подходящих для дальнейшего регрессионного анализа. 2. Осуществите парный регрессионный анализ с каждой из выбранных переменных. 3. Сравните качественные характеристики построенных моделей. Определите вариант наиболее целесообразной регрессии. Сделайте выводы экономического характера; 4. По лучшей модели оцените прогноз результативного признака с вероятностью 90%, если прогнозное значение фактора увеличится на 30% от своего среднего значения. 5. Обоснуйте целесообразность или нецелесообразность использования множественной регрессии для анализа переменной Y. Вариант 27 В таблице (см. вариант 26) представлены финансовые показатели деятельности предприятий отрасли «Производство автомобилей, прицепов и полуприцепов» за 2009 г. Для вашего варианта используйте числовые данные строк 2–41. 1. Методом исключения отберите факторы, наиболее подходящие для исследования результативного признака «Прибыль (убыток) от продаж». Постройте соответствующее регрессионное уравнение, выявить его недостатки. Сделайте выводы экономического характера. 2. Постройте 90%-ные доверительные интервалы для результативного признака. Определите, на каких предприятиях прибыль (убыток) занижена (завышена) по сравнению с полученными интервалами? Продемонстрируйте результаты выполнения этого пункта задания на графике. 3. Оцените степень влияния факторов на результат. 4. Постройте уравнение парной регрессии с наиболее влиятельным фактором и сравните его качественные характеристики с уравнением п. 1. Вариант 28 В таблице (см. вариант 26) представлены финансовые показатели деятельности предприятий отрасли «Производство автомобилей, прицепов и полуприцепов» за 2009 г. Для вашего варианта используйте числовые данные строк 3–42. 1. Методом пошагового включения постройте уравнение регрессии с наиболее подходящим набором факторов. Дайте экономическую интерпретацию коэффициентов регрессии. 2. Какова роль факторов, неучтенных в модели, в вариации прибыли (убытка) от продаж? 3. Постройте матрицу коэффициентов парной корреляции по всем имеющимся переменным.Отберите факторы для регрессионного анализа. При наличии коллинеарности факторов воспользуйтесь коэффициентами частной корреляции. 4. Постройте уравнение регрессии с факторами, отобранными в п. 3.5. Сравните модели п. 1 и 4.Какая из моделей является более предпочтительной и почему? Вариант 29 В таблице (см. вариант 26) представлены финансовые показатели деятельности предприятий отрасли «Производство автомобилей, прицепов и полуприцепов» за 2009 г. Для вашего варианта используйте числовые данные строк 4–43. 1. Определите парные и частные коэффициенты корреляции прибыли (убытка) от продаж с каждым из факторов. Прокомментируйте различие парных и частных коэффициентов.Выберите факторы (фактор), наиболее подходящие для построения регрессионного уравнения. 2. Постройте регрессионное уравнение с выбранными факторами (фактором), определите недостатки его качества.Сделайте выводы экономического характера. 3. Постройте регрессионное уравнение методом пошагового отбора, сравнить его с уравнением п. 2. 4. На основе уравнения п. 3 определите с вероятностью 85% прогнозные оценки прибыли (убытка) от продаж при увеличении значений факторов (фактора)на 20% от их (его) среднего значения. 5. Результаты моделирования и прогнозирования представьте графически. Вариант 30 В таблице (см. варианте 26) представлены финансовые показатели деятельности предприятий отрасли «Производство автомобилей, прицепов и полуприцепов» за 2009 г. Для вашего варианта используйте данные строк 5–44. 1.По результатам корреляционного анализа имеющейся совокупности выберите ведущий фактор, наиболее подходящий для анализа исследуемой переменной Y. 2.Постройте парную линейную регрессию с выбранным фактором. Поясните экономический смысл ее параметров. 3.Рассчитайте эластичность переменной Y по фактору и сделайте вывод об эластичной или неэластичной зависимости. 4.Постройте степенную модель парной регрессии. 5. Оцените качество построенных линейной и степенной моделей: а) проверьте ряды остатков на наличие гетероскедастичности; б) оцените долю случайной вариации переменной Y, учтенную в модели и обусловленную случайными колебаниями включенного в нее фактора; в) на основе средней относительной ошибки аппроксимации определите средний процент отклонений фактических значений Y от рассчитанных по модели; г) проверьте статистическую значимость уравнений регрессии (Р=95%). 6. Сравните качественные характеристики моделей, сделайте вывод о лучшей регрессии. 7.Методом пошагового отбора (последовательным исключением или включением факторов) обоснуйте целесообразность или нецелесообразность использования модели множественной регрессии для анализа поведения переменной Y в зависимости от значений факторов, представленных в таблице варианта. |
