3. Постройте уравнение множественной регрессии в линейной форме с выбранными факторами. Дайте экономическую интерпретацию коэффициентов модели регрессии.
|
модель Ф-Г |
|
| ||
|
|
Y= 15864.46 + 0.29 X3 + 0.13 X4 | |||
|
|
|
|
| |
|
|
| |||
|
Y |
= - 23571.16 + 0.18Х3 + 0.14Х4 | |||
|
|
|
|
| |
|
Срвним эти модели по коэффиценту детерминации | ||||
|
|
|
|
| |
|
0,762 |
< |
0,886 |
| |
|
|
|
|
| |
|
На основание этого, выбираем модель регрессии | ||||
|
полученную пошаговым методом | ||||
|
Рассмотрим экономический смысл модели | ||||
|
|
|
|
| |
|
Y |
= - 23571.16 + 0.18Х3 + 0.14Х4 | |||
|
Зависимая переменная Y (прибыль/убытки) увеличится или уменьшится на 0,18 тыс. при увеличении или уменьшении Х3 (Оборотные активы) плюс к этому она увеличится или умменьшится на 0,14тыс. при увеличении или уменьшении Х4(Основные средства). |
4. Дайте сравнительную оценку силы связи факторов с результатом с помощью коэффициентов эластичности, - и -коэффициентов.
5. Рассчитайте параметры линейной парной регрессии для наиболее подходящего фактора Хj.
|
Оборотные активы |
Прибыль (убыток) |
|
X3 |
Y |
|
13398,0 |
964,0 |
|
63269757,0 |
19513178,0 |
|
367880,0 |
28973,0 |
|
3933712,0 |
-780599,0 |
|
5910831,0 |
2598165,0 |
|
5325806,0 |
628091,0 |
|
705877,0 |
29204,0 |
|
2964277,0 |
1945560,0 |
|
624661,0 |
366170,0 |
|
46728,0 |
-20493,0 |
|
582581,0 |
381558,0 |
|
3463511,0 |
1225908,0 |
|
5891049,0 |
3293989,0 |
|
299286,0 |
416616,0 |
|
801276,0 |
-564258,0 |
|
257633,0 |
221194,0 |
|
1566040,0 |
701035,0 |
|
528912,0 |
62200,0 |
|
167297,0 |
123440,0 |
|
52042,0 |
55528,0 |
|
188662,0 |
422070,0 |
|
130350,0 |
-468,0 |
|
585017,0 |
225452,0 |
|
344398,0 |
-61237,0 |
|
36641,0 |
-540,0 |
|
215106,0 |
40588,0 |
|
998875,0 |
53182,0 |
|
1702,0 |
-210,0 |
|
807686,0 |
63058,0 |
|
1567998,0 |
1197196,0 |
|
128256,0 |
221177,0 |
|
7720298,0 |
1548768,0 |
|
14412,0 |
-33030,0 |
|
921832,0 |
-34929,0 |
|
233340,0 |
115847,0 |
|
361672,0 |
35198,0 |
|
458233,0 |
788567,0 |
|
619452,0 |
309053,0 |
|
119434,0 |
8552,0 |
|
257140,0 |
173079,0 |
|
4215454,0 |
1227017,0 |
|
324968,0 |
701728,0 |
|
81960,0 |
17927,0 |
|
35232071,0 |
2557698,0 |
|
76430,0 |
0,0 |
|
21132,0 |
5406,0 |
|
79930,0 |
40997,0 |
|
1553508,0 |
1580624,0 |
|
26312477,0 |
9990896,0 |
|
972138,0 |
6649,0 |
Исходя из матрицы коэффициентов парной корреляции выбираю фактор X3 (Оборотные активы), который наиболее тесно связан с Y.
Произведем регрессионный анализ, получаем протокол
|
Из протокола получаем |
|
= 59987.94 + 0.26Х3
В протоколе получили график данных
|
Коэффициент регрессии Х3(0,26), следовательно при изменении оборотных активов, в среднем на 0.26 увеличивается Прибыль (Убыток). | ||||||
|
Свободный член = 59987.94 не имеет экономического смысла, но говорит о том, что сначала меняется фактор X3, а потом результат Y. | ||||||
|
Табличное значение критерия Стьюдента равно: tтабл (α = 0,1; k = n – 2 = 48) = 1,67. |
|
|
|
|
|
|
|
Сравнивая числовые значения критериев, видно, что tрасч > tтабл, т.е. коэффициент Х3 в уравнении регресии значим. |
|
|
| |||
|
Таким образом,оборотные активы оказывает весьма высокое влияние на прибыль(убыток). |
|
|
|
|
| |