Планирование общественного производства с учетом структурного сдвига отрасли
Дипломная работа - Экономика
Другие дипломы по предмету Экономика
° продукции.
График 2.4. Зависимость объема выпуска продукции от количества произведенной электроэнергии.
По графику видно что, производство электроэнергии оказывает влияние на объем выпуска продукции, так как при росте производства электроэнергии наблюдается рост объемов выпуска продукции.
График 2.5. Зависимость объема выпуска продукции от количества предприятий в отрасли.
По графику можно определить, что количество предприятий в отрасли оказывает достаточно сильное влияние на объем выпуска продукции, т.к. при росте числа предприятий в отрасли возрастает и объем выпуска продукции.
График 2.6. Зависимость объема выпуска продукции от производства металлорежущих станков.
График показывает, что производство металлорежущих станков оказывает незначительное влияние на объем выпуска продукции.
С помощью метода наименьших квадратов (используя табличный процессор EXCEL) определим вид зависимостей Xi(t). При необходимости используем криволинейное выравнивание или подбор функций.
График 2.7.Изменение среднегодовой численности ППП по годам.
По графику видно, что с 2000 по 2005 год наблюдается уменьшение среднегодовой численности ППП, а в дальнейшем наблюдается тенденция к увеличению данного показателя.
График 2.8.Изменение индекса цен производителей промышленной продукции по годам.
По данным графика можно определить, что в период с 2000 по 2006 год индекс цен производителей промышленности падает, в дальнейшем наблюдается незначительный рост данного показателя.
График 2.9.Изменение объемов производства электроэнергии по годам.
По графику можно сделать вывод об относительной стабильности объемов производства электроэнергии и об общей тенденции роста данного показателя.
График 2.10.Изменение количества предприятий занятых в отрасли по годам.
Данный график показывает, что начиная с 2003 года наблюдается рост числа предприятий.
График 2.11.Изменение объемов производства металлорежущих станков по годам.
По графику можно сделать вывод о том, что объем производства металлорежущих станков остается достаточно стабильным, но наблюдается общая тенденция к снижению данного показателя.
Построив графики, мы нанесли линии тренда, с помощью которых определили вид зависимости между переменными. В основном между переменным характерна полиномиальная зависимость. Коэффициент R2 аппроксимации, показывает, на сколько точно линия тренда описывает зависимость между параметрами.
Введем необходимые ограничения и проверим исследуемые факторы на мультиколлинеарность, рассчитав парные коэффициенты корреляции по формулам:
,
Результаты оформим в виде таблицы 6.
Таблица 6
YX1X2X3X4X5Y1-0,2918882-0,5946913350,9494920,579805-0,69702X110,768966013-0,344620,0862060,334819X21-0,54029-0,316060,407368X310,811299-0,6793X41-0,46339X51
Если >0,8 (слишком тесная связь между факторами Xi и Xj), то факторы с индексами i и j считаются коллинеарными, следовательно, необходимо исключить влияние одного из факторов на исследуемый объект Y. Необходимо сравнить парные коэффициенты корреляции Ryxi и Ryxj, в случае >необходимо удалить фактор Xj как наименее влияющий на исследуемый объект Y.
Если RXiXj 0,2 - слабая связь между факторами (либо связь носит нелинейный характер).
Итак RX3X4 >0,8 и RYX3> RYX4, следовательно связь между количеством предприятий и производством электроэнергии слишком сильная, эти факторы являются коллинеарными и необходимо удалить фактор X4, как наименее влияющий на исследуемы объект Y.
Связь между факторами X1X3, X2X3, X1X4, X2X4, X3X5, X4X5 слабая (либо связь носит не линейный характер), т.к. значение RXiXj 0,2.
- Используя табличный процессор EXCEL, построим многофакторную модель зависимости исследуемого объекта Y от влияющих на него факторов Xi по формуле:
Yt+1= a0 + a1*X1 + a2*X2 +... + an*Xn
Таблица 7
ВЫВОД ИТОГОВРегрессионная статистикаМножественный R0,972163201R-квадрат0,945101289Нормированный R-квадрат0,890202577Стандартная ошибка2156,909885Наблюдения9Дисперсионный анализ dfSSMSFЗначимость FРегрессия4320361411,280090352,817,215363820,008710691Остаток418609041,014652260,252Итого8338970452,2 КоэффициентыСтандартная ошибкаt-статистикаP-ЗначениеНижние 95%Верхние 95%Y-пересечение-71486,4506338426,91099-1,8603225910,13634952-178176,659635203,7583Переменная X 155,1180088137,307492071,4773978560,213630607-48,46419494158,7002125Переменная X 2-43,7665571726,95398205-1,6237510690,179751684-118,602808731,06969436Переменная X 31478,422255335,45473354,4072183450,011625725547,05060252409,793908Переменная X 5-1196,3327321571,490797-0,7612725020,488903146-5559,4906643166,8252
Составим уравнение в соответствии с полученными результатами:
Yt+1= -71486,4503+55,11800881*Х1-43,76655717*Х2+1478,422255*Х3-1196,332732*Х5
Проверить адекватность найденного уравнения множественной регрессии по критериям:
* критерий Фишера
Этот критерий показывает, в какой степени полученное уравнение множественной регрессии лучше описывает исходные данные, чем среднее значение Y (исходных данных).
Расчетное значение критерия Фишера F=9,10768191 более 1,98, что доказывает адекватность модели по критерию Фишера.
Коэффициент детерминации
Нормированный коэффициент детерминации
Это коэффициент характеризует долю вариации (разброса) зависимой переменной, объясненной с помощью данного уравнения.
где Yi -фактические значения зависимой переменной;-прогнозируемые значения зависимой переменной-количество наблюдений;-количество объясняющих переменных.
Расчетное значение 0,945101
Нормиро