Анализ деятельности предприятий одной отрасли РФ-2

Автор: Пользователь скрыл имя, 19 Апреля 2011 в 17:37, лабораторная работа

Краткое описание

По данным, представленным в таблице 1 (n=25), изучается зависимость объема выпуска продукции Y (млн.руб) от следующих факторов (переменных)

Скачать в ZIP (116.83 Кб) Сколько стоит заказать работу?
Файлы: 1 файл

лаб работа 2.doc

— 301.00 Кб (Скачать)
 
 
 
 
 

ЛАБОРАТОРНАЯ  РАБОТА 

Вариант 1.6 

по  дисциплине: Эконометрика 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

  
 

 

Анализ деятельности предприятий одной  отрасли РФ-2. 

По данным, представленным в таблице 1 (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. 

Таблица 1. 

№ 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 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 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 27,5 10,8 23176
25 55004 2535 163695 25,5 65,5 19,9 21698

Задание. 

  1. Построить матрицу парных коэффициентов  корреляции. Установить, какие факторы  мультиколлинеарны.
  2. Построить уравнение множественной регрессии в линейной форме с полным набором факторов.
  3. Оценить статистическую значимость уравнения регрессии и его параметров с помощью критериев Фишера и Стьюдента.
  4. Используя пошаговую множественную регрессию (метод исключения или метод включения), построить модель регрессии с помощью коэффициента детерминации.
  5. Рассчитать прогнозные значения результата, если прогнозные значения факторов составляют 80% от их максимальных значений.
 

Решение. 

1. 

    С помощью  инструмента Регрессия (Анализ данных в Excel) построим уравнение множественной регрессии в линейной форме с полным набором факторов:

     
     
     
     
     
     
     
     
     
     
     
     
     
     
     
     
     
     
     

    Результат регрессионного анализа:

     
     

Регрессионная статистика
Множественный R 0,998409
R-квадрат 0,996821
Нормированный R-квадрат 0,995761
Стандартная ошибка 20173,18
Наблюдения 25
 
Дисперсионный анализ
  df SS MS F Значимость F
Регрессия 6 2,3E+12 3,83E+11 940,5559 1,82E-21
Остаток 18 7,33E+09 4,07E+08    
Итого 24 2,3E+12      
 
 
  Коэффициенты Стандартная ошибка t-статистика
Y-пересечение -84588,9 24233,79 -3,49054
X1 21,69814 1,089112 19,92278
X2 0,065515 0,034398 1,904621
X3 797,5217 449,8931 1,772692
X4 207,071 218,8619 0,946127
X5 -690,726 873,3214 -0,79092
X6 2,178124 0,613725 3,549022
 

    Уравнение регрессии выглядит следующим образом:

    Y= – 84588,9+ 21,698x1+ 0,066x2+797,522x3+207,071х4-690,726х5+2,178х6

    Для отбора информативных факторов в  модель воспользуемся инструментом Корреляция (Excel). Получим:

  Y X1 X2 X3 X4 X5 X6
Y 1            
X1 0,995582 1          
X2 0,955902 0,948797 1        
X3 -0,08892 -0,10632 -0,15285 1      
X4 0,081998 0,031402 0,12909 0,202661 1    
X5 0,150202 0,10069 0,21358 0,018969 0,754342867 1  
X6 0,140464 0,076956 0,135147 -0,12406 0,481182801 0,667417 1
 

Анализ  значений парных коэффициентов корреляции между факторами Х1, Х2, …, Х6 показывает, что только коэффициент корреляции между парой факторов Х4Х5 и Х5Х6 близко по абсолютной величине к 0,7. Факторы Х3Х4, таким образом, признаются коллинеарными, но так как и фактор Х3, Х4, Х5, Х6 незначимы, то нет смысла включать их в модель. 

      Задание 2

      С помощью инструмента Регрессия (Анализ данных в Excel) построим уравнение множественной регрессии только со значимыми факторами. Результат регрессионного анализа:

Регрессионная статистика
Множественный R 0.99624394
R-квадрат 0.992501988
Нормированный R-квадрат 0.991787892
Стандартная ошибка 28566.15809
Наблюдения 24
 
Дисперсионный анализ        
  df SS MS F Значимость F
Регрессия 2 2.26834E+12 1.13E+12 1389.871 4.86E-23
Остаток 21 17136533144 8.16E+08    
Итого 23 2.28548E+12      
 
  Коэффициенты Стандартная ошибка t-статистика
Y-пересечение -2284.234727 6698.622223 -0.341
Х1 21.1892849 1.420765591 14.91399
Х2 0.083510889 0.043747482 1.90893
 
Наблюдение Предсказанное 32900 Остатки
1 199821.2486 3634.751429
2 40529.26582 608.7341829
3 27303.8595 30038.1405
4 32407.81161 -5113.811609
5 110219.2206 -15667.22055
6 34839.26017 -6332.260173
7 98226.56328 -438.5632763
8 150252.701 -48518.70103
9 126129.4749 49192.52508
10 9884.366484 -6990.366484
11 13447.28514 3201.714856
12 19211.54781 4.452191646
13 74766.94269 -51082.94269
14 1273178.477 -36046.47664
15 104687.2103 -16118.21034
16 138547.2255 23668.77452
17 15270.26387 -5069.26387
18 7121.347404 -3931.347404
19 62010.30223 -6600.302231
20 260702.6324 71745.36764
21 103403.9279 -6333.927864
22 92452.67068 5557.329321
23 1056633.478 30688.52183
24 65100.9174 -10096.9174

Информация о работе Анализ деятельности предприятий одной отрасли РФ-2