Исследование оборота розничной торговли - Экономико-математическое моделирование контрольная работа

Главная

Экономико-математическое моделирование
Исследование оборота розничной торговли

Изучение зависимости оборота розничной торговли от денежных доходов населения, доли доходов, используемых на покупку товаров и оплату услуг, численности безработных, официального курса рубля. Проведение регрессионного и дисперсионного анализа ситуации.


посмотреть текст работы


скачать работу можно здесь


полная информация о работе


весь список подобных работ


Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Министерство образования и науки Российской Федерации
Федеральное агентство по образованию
Государственное образовательное учреждение
высшего профессионального образования
"Российский государственный торгово-экономический университет"
по дисциплине "Экономико-математические методы и модели в таможенной статистике"
По данным за два года изучается зависимость оборота розничной торговли (Y, млрд. руб.) от ряда факторов: Х1 - денежные доходы населения, млрд. руб., Х2 - доля доходов, используемая на покупку товаров и оплату услуг, млрд. руб.; Х3 - численность безработных, млн. чел.; Х4 - официальный курс рубля по отношению к доллару США.
розничный торговля регрессионный безработный
1. Для заданного набора данных постройте линейную модель множественной регрессии. Оцените точность и адекватность построенного уравнения регрессии.
2. Выделите значимые и незначимые факторы в модели. Постройте уравнение регрессии со статистически значимыми факторами. Дайте экономическую интерпретацию параметров модели.
3. Для полученной модели проверьте выполнение условия гомоскедастичности остатков, применив тест Голдфельда-Квандта.
4. Проверьте полученную модель на наличие автокорреляции остатков с помощью теста Дарбина-Уотсона.
5. Проверьте, адекватно ли предположение об однородности исходных данных в регрессионном смысле. Можно ли объединить две выборки (по первым 12 и остальным наблюдениям) в одну и рассматривать единую модель регрессии Y по X?
Решение. 1. Для нахождения параметров линейного уравнения множественной регрессии = a + b1X1 + b2X2 + b3X3 + b4X4 воспользуемся средствами Excel.
Выполним команду Сервис - Анализ данных - Регрессия, зададим параметры регрессии:
R-квадрат - это . В нашем примере значение = 0,9954 свидетельствует о том, что изменения зависимой переменной Y (оборот розничной торговли) в основном (на 99,54%) можно объяснить изменениями включенных в модель объясняющих переменных - Х1, Х2, Х3, Х4. Такое значение свидетельствует об адекватности модели.
Значимость модели можно оценить с помощью критерия Фишера. На рис. 2 расчетное значение F-критерия Фишера находится в ячейке Е38. Для проверки значимости уравнения регрессии в целом можно посмотреть Значимость F. На уровне значимости = 0,05 уравнение регрессии признается значимым в целом, если Значимость , и незначимым, если Значимость . В нашем примере Значимость F = 5,97Е-22, что меньше 0,05. Таким образом, полученное уравнение в целом значимо.
2. В последней таблице приведены значения параметров (коэффициентов) модели, их стандартные ошибки и расчетные значения t-критерия Стьюдента для оценки значимости отдельных параметров модели (ячейки В42:J47).
Анализ таблицы для рассматриваемого примера позволяет сделать вывод о том, что на уровне значимости = 0,05 значимыми оказываются лишь коэффициенты при факторах Х1, Х2 и Х4, так как только для них Р-значение меньше 0,05. Таким образом, фактор Х3 не существенен, и его включение в модель нецелесообразно.
Поскольку коэффициент регрессии в эконометрических исследованиях имеют четкую экономическую интерпретацию, то границы доверительного интервала для коэффициента регрессии не должны содержать противоречивых результатов, как например, -4,3331,719. Такого рода запись указывает, что истинное значение коэффициента регрессии одновременно содержит положительные и отрицательные величины и даже ноль, чего не может быть. Это также подтверждает вывод о статистической незначимости коэффициента регрессии при факторе Х3.
Исключим несущественный фактор Х3 и построим уравнение зависимости (оборот розничной торговли) от объясняющих переменных Х1, Х2, и Х4. Результаты регрессионного анализа приведены на рис. 3.
Оценим точность и адекватность полученной модели.
Значение = 0,9952 свидетельствует о том, что вариация зависимой переменной (оборот розничной торговли) по-прежнему в основном (на 99,52%) можно объяснить вариацией включенных в модель объясняющих переменных - Х1, Х2 и Х4. Это свидетельствует об адекватности модели.
Значение поправленного коэффициента детерминации (нормированный R2 = 0,994535) возросло по сравнению с первой моделью, в которую были включены все объясняющие переменные (0,994485).
Стандартная ошибка регрессии во втором случае меньше, чем в первом (2,7175 < 2,799).
Расчетное значение F-критерия Фишера составляет 1396,179. Значимость F = 2,17E-23, что меньше 0,05. Таким образом, полученное уравнение в целом значимо.
Далее оценим значимость отдельных параметров построенной модели. Из рис. 3 видно, что теперь на уровне значимости все включенные в модель факторы являются значимыми: Р-значение < 0,05.
Границы доверительного интервала для коэффициентов регрессии не содержат противоречивых результатов:
- с надежностью 0,95 (c вероятностью 95%) коэффициент b1 лежит в интервале 0,455 ? b1 ? 0,575;
- с надежностью 0,95 (c вероятностью 95%) коэффициент b2 лежит в интервале 0,731 ? b2 ? 1,38;
- с надежностью 0,95 (c вероятностью 95%) коэффициент b3 лежит в интервале 0,479 ? b3 ? 1,314.
Таким образом, модель балансовой прибыли предприятия торговли запишется в следующем виде:
Рассмотрим теперь экономическую интерпретацию параметров модели.
Коэффициент b1 = 0,515, означает, что при увеличении только денежных доходов населения (Х1) на 1 млрд.руб. оборот розничной торговли в среднем возрастает на 0,515 млрд. руб. Ф; при увеличении доли доходов, используемых на покупку товаров и оплату услуг на 1 млрд. руб. оборот розничной торговли в среднем возрастет на 1,055 млрд. руб.; рост официального курса рубля по отношению к доллару США приведет к росту оборота розничной торговли в среднем на 0,897 млрд. руб.
3. Проверим выполнение условия гомоскедастичности остатков, применив тест Голдфельда-Квандта. Гипотеза о равенстве дисперсий двух нормально распределенных совокупностей, проверяется с помощью критерия Фишера-Снедекора. Нулевая гипотеза (Н0) о равенстве дисперсий двух наборов по т наблюдений (т. е. гипотеза об отсутствии гетероскедастичности) отвергается, если:
где p - число регрессоров (р = 2), m - число наблюдений, m = n/3 = 24/3 = 8.
Для множественной регрессии этот тест, как правило, проводится для той объясняющей переменной, которая в наибольшей степени связана с у. Вычислим коэффициенты парной корреляции (Сервис - Анализ данных - Корреляция).
По коэффициентам парной корреляции можно сделать вывод, что Х1 теснее связан с Y, чем Х1 и Х4 (). Упорядочим наблюдения по возрастанию переменной Х1.
Построим модель по первым 8 наблюдениям. Результаты дисперсионного анализа модели множественной регрессии, построенной по первым 8 наблюдениям, приведены в таблице 4.
Результаты дисперсионного анализа модели, построенной по последним 8 наблюдениям, приведены в таблице 5.
Для того, чтобы узнать табличное значение, воспользуемся встроенной в EXCEL функцией FРАСПОБР(). Зададим параметры: 0,05 - заданная вероятность ошибки гипотезы H0; число степеней свободы:
Поскольку , то модель не является гомоскедастичной, т.е. гетероскедастична.
4. Проверим полученную модель на наличие автокорреляции остатков с помощью теста Дарбина-Уотсона. Коэффициент автокорреляции рассчитывается по формуле ():
Для того чтобы определить значения отклонений ei, в диалоговом окне Регрессия в группе Остатки следует установить одноименный флажок Остатки.
Зададим уровень значимости . По таблице значений критерия Дарбина-Уотсона определим для числа наблюдений и числа независимых параметров модели критические значения и . Фактическое значение -критерия Дарбина-Уотсона попадает в интервал (1,19 < 1,199 < 1,55) - зону неопределенности. Если фактическое значение критерия Дарбина-Уотсона попадает в зону неопределенности, то на практике предполагают существование автокорреляции остатков. Следовательно, в ряду остатков существует положительная автокорреляция.
5. Проверим, адекватно ли предложение об однородности исходных данных в регрессивном смысле. Можно ли объединить две выборки (по первым 12 и остальным 12 наблюдениям) в одну и рассмотреть единую модель регрессии У и Х?
Для проверки предположения об однородности исходных данных в регрессионном смысле применим тест Чоу.
В соответствии со схемой теста построим уравнения регрессии по первым n1=12 наблюдениям. Результаты представлены в таблице 7.
Результаты дисперсионного анализа модели, построенной по оставшимся n2=12 наблюдениям, представлены в таблице 8.
Результаты регрессионного и дисперсионного анализа модели, построенной по всем n = n1 + n2 = 24 наблюдениям, представлены на рис. 2 (ESS = 141,5999):
Рассчитаем статистику F по формуле:
Находим табличное значение Fтабл= FРАСПОБР(0,05;3;18) = 3,16.
Так как, Fрасч > Fтабл, то две регрессионные модели нельзя объединить в одну.
Статистическое изучение и прогнозирование основных показателей финансового состояния Республики Башкортостан за 2001-2011 гг. Корреляционно-регрессионный анализ факторов, потенциально влияющих на уровень среднедушевых денежных доходов населения региона. курсовая работа [164,7 K], добавлен 27.06.2012
Изучение потребления на базе выборки бюджетов домашних хозяйств. Динамика потребления населения и потребительских цен. Анализ уровня и структуры потребления населением товаров и услуг. Особенности влияния доходов населения на потребительские расходы. курсовая работа [160,0 K], добавлен 08.03.2011
Расчет валового выпуска и промежуточного потребления продукции, численности безработных, уровня экономической активности и занятости населения, индекса концентрации доходов, баланса основных фондов, эффективности кредитных вложений по рентабельности. контрольная работа [209,1 K], добавлен 29.01.2010
Изучение показателей качества конструкционного газобетона как случайных величин. Проведение модульного эксперимента и дисперсионного анализа с целью определения достоверности влияния факторов на поведение выбранных показателей качества данной продукции. курсовая работа [342,3 K], добавлен 08.05.2012
Исследование причин возникновения, последствий и основных видов безработицы. Моделирование и прогнозирование численности безработных в Российской Федерации. Определение доли экономически активного населения. Построение регрессионной модели безработицы. курсовая работа [203,8 K], добавлен 31.03.2015
Построение классической нормальной линейной регрессионной модели. Проведение корреляционно-регрессионного анализа уровня безработицы - социально-экономической ситуации, при которой часть активного, трудоспособного населения не может найти работу. реферат [902,8 K], добавлен 15.03.2015
Общая характеристика однофакторного дисперсионного анализа. Сущность двухфакторного дисперсионного анализа при перекрестной классификации факторов. Особенности дисперсионного анализа в системе MINITAB и формы выполнения работы в программе MS Excel. методичка [440,7 K], добавлен 15.12.2008
Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д. PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах. Рекомендуем скачать работу .

© 2000 — 2021



Исследование оборота розничной торговли контрольная работа. Экономико-математическое моделирование.
Контрольная работа по теме Дивидендная политика в условиях неопределенности фондовых рынков
Диссертация Пособие
Управленческий Контроль Курсовая
Сочинение Рассуждение На Тему Россия Страна Мечты
Сочинения По Картинам 5 Класс Решетников
Курсовая работа: Использование ролевых игр в обучении диалогической речи на старшем этапе
Какая Оригинальность Должна Быть У Магистерской Диссертации
Контрольная работа по теме Формирование Я–концепции, ее роль в поведении человека
Реферат: Инвестиционная деятельность банков 2
Дипломная работа по теме Проект модернизации установки с вращающимся диском для высокотемпературных экспериментов с натрием
Реферат: Самореализация личности
Курсовая работа по теме Розроблення технологічного процесу оброблення для деталі "Корпус ДПТМ 999.100.001"
Дипломная работа по теме Деятельность Министерства экономического развития Челябинской области по регулированию заготовки, переработки и реализации лома цветных и черных металлов
Отчет по практике по теме Характеристика предприятия ЗАО 'АРГО'
Реферат по теме Характеристика діяльності менеджера в управлінському процесі
Контрольная Работа На Тему Политические И Правовые Учения В Западной Европе В Средние Века
Дипломная Учет Основных
Реферат Определение Высоты Предмета Основание Которого Недоступно
Практическое задание по теме Функции ГЛИИ
Новая Эссе
Физиологическое обоснование различных методов и средств для борьбы с болью - Медицина презентация
Расчет вентиляции коровника вместимостью 2800 голов - Строительство и архитектура курсовая работа
Международные экономические отношения - Международные отношения и мировая экономика контрольная работа