Главная Случайная страница Контакты | Мы поможем в написании вашей работы! | ||
|
ПАРНАЯ:
Корреляционно – регрессионный анализ заключается в построении и анализе экономико-математической модели в виде уравнения регрессии. К простейшим корреляционным связям относят парные (однофакторные) зависимости. Линейное уравнение регрессии имеет вид:
где - результативный показатель;
- факторный показатель;
- свободный член уравнения;
- коэффициент регрессии.
Для нахождения параметров уравнения решают систему уравнений:
При анализе модели рассчитывают следующие показатели:
ü коэффициент корреляции;
ü коэффициент детерминации;
ü коэффициент эластичности.
Кроме того, анализу подлежит коэффициент регрессии.
Модель проверяют на достоверность с помощью t – критерия Стьюдента.
МНОЖЕСТВЕННАЯ:
Чаще всего в анализе используют многофакторные линейные корреляционно – регрессионные модели. В общем виде модель имеет вид:
В модель включают только значимые факторы. Кроме того, никакие два включенных фактора не могут быть мультиколлинеарными.
Параметры уравнения находят, решая систему уравнений:
Принято рассчитывать и анализировать следующую систему показателей:
ü коэффициенты эластичности;
ü бета – коэффициенты;
ü парные коэффициенты детерминации;
ü совокупный коэффициент корреляции;
ü совокупный коэффициент детерминации.
На достоверность модель проверяют, как правило, с помощью F – критерия (Фишера).
Пример нахождения линейного уравнения связи вида ;
Где Y – объем продукции, млн руб.;
X1 – стоимость основных производственных фондов, млн руб.;
Х2 – площадь сельскохозяйственных угодий, га.
Таблица 1 - Исходные данные
№ п/п | Объем продукции, млн руб. | Стоимость опф, млн руб. | Площадь с/х, га |
4,3 | 3,3 | ||
6,4 | 3,5 | ||
5,2 | 3,9 | ||
11,9 | 6,6 | ||
9,4 | 5,5 | ||
5,6 | 4,5 | ||
12,6 | 7,0 | ||
5,8 | 4,0 | ||
3,5 | 3,5 | ||
8,9 | 5,6 | ||
7,9 | 4,5 | ||
3,5 | 3,1 | ||
3,9 | 4,0 | ||
2,4 | 2,0 | ||
4,9 | 3,6 |
Примечание: объем совокупности недостаточен. Он взят условно, только для отражения методики расчета.
Расчет на ЭВМ:
парные коэффициенты корреляции:
Х(0) расч | Х(0) факт | Х(1) | Х(2) |
4,1926 | 4,3000 | 3,3000 | 50,0000 |
4,7734 | 6,4000 | 3,5000 | 62,0000 |
5,4566 | 5,2000 | 3,9000 | 54,0000 |
11,1147 | 11,9000 | 6,6000 | 70,0000 |
8,8771 | 9,4000 | 5,5000 | 68,0000 |
6,7655 | 5,6000 | 4,5000 | 61,0000 |
12,2912 | 12,6000 | 7,0000 | 95,0000 |
5,8816 | 5,8000 | 4,0000 | 69,0000 |
4,3548 | 3,5000 | 35,000 | 34,0000 |
9,5114 | 8,9000 | 5,6000 | 97,0000 |
7,3486 | 7,9000 | 4,5000 | 100,0000 |
3,8809 | 3,5000 | 3,1000 | 56,0000 |
5,8068 | 3,9000 | 4,0000 | 64,0000 |
1,2546 | 2,4000 | 2,0000 | 28,0000 |
4,6901 | 4,9000 | 3,6000 | 43,0000 |
Уравнение: х0=-3,1779+2,0070х1+0,0150х2
Средние значения | Ср. квадрат. отклонение | Коэф-ент вариации | Бетта – коэф-ты | Коэф-ент эластич- ности | |
Х0 | 6,413 | 2,99285 | 0,46666 | ||
Х1 | 4,307 | 1,30714 | 0,30352 | 0,87656 | 1,34772 |
Х2 | 63,400 | 20,70040 | 0,32650 | 0,10341 | 0,14780 |
Множественный коэффициент: детерминации 0,9135
корреляции 0,9558
Корректированный множественный коэффициент: детерминации 0,8991
Коэффициенты раздельной детерминации:
d2(x0,x1) = 0.8224
d2(x0,x2) = 0.0767
Число степеней свободы: 12
Остаточное среднеквадратическое отклонение: 0,9840
Критерий Фишера: 63,3806
Для нахождения параметров уравнения составим таблицу.
Таблица 2 - Вспомогательные расчеты для нахождения параметров уравнения
Yi | X1 | X2 | X12 | X22 | YX1 | YX2 | X1X2 | Y2 |
4,3 | 3,3 | 10,9 | 14,2 | 215,0 | 18,5 | |||
6,4 | 3,5 | 12,3 | 22,4 | 396,8 | 41,0 | |||
5,2 | 3,9 | 15,2 | 20,3 | 202,8 | 210,6 | 27,0 | ||
11,9 | 6,6 | 43,6 | 78,5 | 833,0 | 141,6 | |||
9,4 | 5,5 | 30,3 | 51,7 | 639,2 | 88,4 | |||
5,6 | 4,5 | 20,3 | 25,2 | 341,6 | 274,5 | 31,4 | ||
12,6 | 7,0 | 49,0 | 88,2 | 1197,0 | 158,8 | |||
5,8 | 4,0 | 16,0 | 23,2 | 400,2 | 33,6 | |||
3,5 | 3,5 | 12,3 | 12,3 | 119,0 | 119,0 | 12,3 | ||
8,9 | 5,6 | 31,4 | 49,8 | 863,3 | 543,2 | 79,2 | ||
7,9 | 4,5 | 20,3 | 35,6 | 790,0 | 450,0 | 62,4 | ||
3,5 | 3,1 | 9,6 | 10,9 | 196,0 | 173,6 | 12,3 | ||
3,9 | 4,0 | 16,0 | 15,6 | 249,6 | 256,0 | 15,2 | ||
2,4 | 2,0 | 4,0 | 4,8 | 67,2 | 56,0 | 5,8 | ||
4,9 | 3,6 | 13,0 | 17,6 | 210,7 | 154,8 | 24,0 | ||
∑96,2 | 64,6 | 304,2 | 470,3 | 6721,4 | 4395,7 | 751,5 |
Решая данную систему любым удобным способом (матричным, Гауса, Крамера) получим следующее уравнение связи:
Анализ коэффициентов регрессии показывает, что если стоимость основных производственных фондов увеличится на 1 млн рублей, то объем продукции увеличится на 2 млн рублей. При увеличении площади сельскохозяйственных угодий на 1 га объем продукции увеличится на 0,02 млн рублей. Связь между показателями прямая.
Найдем значение бета – коэффициентов () используя формулы:
где аi - i–тый коэффициент регрессии
- среднеквадратическое отклонение i–того фактора;
- среднеквадратическое отклонение результата.
Среднеквадратическое отклонение определяют по формулам:
= 1,31 млн.руб.
= 20,7 га
= 2,99 млн руб
Следовательно, бета – коэффициенты будут равны:
млн. руб.
га
Так, если стоимость основных производственных фондов увеличится на одно свое среднеквадратическое отклонение (1,31 млн руб), то объем продукции увеличится на 0,88 своих среднеквадратических отклонений (2,99*0,88=2,63 млн руб). При увеличении площади сельскохозяйственных угодий на одно свое среднеквадратическое отклонение (20,7га), то стоимость продукции увеличится на0,410своих среднеквадратических отклонений (2,99*0,10=0,29 млн руб)
Произведем расчеты коэффициентов эластичности (Э) по формуле:
,
где
Э1 = 1,35%
Э2 = 0,15%
Анализ коэффициентов эластичности показывает, что при увеличении стоимости основных производственных фондов на 1 % (0,04 млн руб) объем продукции увеличится на 1,35% (0,09 млн руб). При увеличении площади сельскохозяйственных угодий на 1% (0,63 га) объем продукции увеличится на 0,15% (0,01 млн руб)
Парные коэффициенты корреляции отражают тесноту связи и находятся по формуле:
r1=0,95
r2=0,75
следовательно, связь между показателями весьма сильная.
Коэффициенты раздельной детерминации показывают на сколько процентов вариация результата зависит от вариации фактора. Так, d1=82,2 %, следовательно, вариация объема продукции более чем на 80% зависит от вариации стоимости основных производственных фондов. d2=7,7%, следовательно вариация объема продукции на 7,7 % зависит от вариации площади сельскохозяйственных угодий.
Определим совокупный коэффициент корреляции:
где - факторная дисперсия;
- общая дисперсия.
или .
R=0,96, следовательно, связь между объемом продукции и совместным влиянием стоимости основных производственных фондов и площадью сельскохозяйственных угодий весьма сильная. Совокупный коэффициент детерминации (D=R2*100%)=91,4%. Следовательно, вариация объема продукции более чем на 90% зависит от совместной вариации факторов, включенных в модель.
Дата публикования: 2015-04-08; Прочитано: 218 | Нарушение авторского права страницы | Мы поможем в написании вашей работы!