Статистико-экономические оценки и прогнозы цен
Курсовой проект - Экономика
Другие курсовые по предмету Экономика
459250,556957,415305271,6633317,03575433,7271843,44446543,54162868,4953301365,102521526,08
На основе расчетной таблицы мы выявили коэффициенты корреляции между зависимым и влияющим факторами , что бы выявить один основной для построения однофакторной модели.
Рассчитаем коэффициент корреляции для линейной связи и для имеющихся факторов - x1, x2 и x3. Коэффициент корреляции определяется по следующей формуле:
где: и дисперсии факторного и результативного признака
соответственно;
xy среднее значение суммы произведений значений факторного и
результативного признака;
x и y средние значения факторного и результативного признака соответственно.
Для фактора x1 после подстановки данных в формулу, получаем следующий коэффициент корреляции r1:
Для фактора x2 после подстановки данных в формулу, получаем следующий коэффициент корреляции r2:
Для фактора x3 после подстановки данных в формулу, получаем следующий коэффициент корреляции r3:
По полученным данным можно сделать вывод о том, что:
Связь между x1 и y прямая (так как коэффициент корреляции положительный) и сильная, так как она находится между 0,9 и 1,0. Тем не менее, будем использовать фактор в дальнейших расчётах.
Далее для y рассчитываем показатели вариации для анализа исходных данных:
- размах колебаний - R;
- дисперсию - ;
- среднее квадратичное отклонение - ;
- коэффициент вариации - V.
Данные показатели рассчитываются по следующим формулам:
где:
хмах и хmin - соответственно максимальное и минимальное значения
фактора.
Рассчитаем данные показатели для факторов x1 и x2 . Данные для расчётов можно взять из приложения G. Для x1 :
R = 697,02 ;
Коэффициент вариации V > 15%. Из этого можно сделать вывод, что совокупность нельзя признать однородной. Данная модель не может применяться на практике, однако в учебных целях продолжим наш анализ, используя данный фактор.
Построим линейное уравнение регрессии.
Уравнение прямой имеет следующий вид: y = a + bx1
Для вывода данного уравнения необходимо решить следующую систему уравнений:
После расчетов получаем параметризованное уравнение
Y=1,7Х-27,69
Рассчитаем ошибку аппроксимации по ниже заданной формуле.
Eотн =28,57
Однако эта ошибка больше 5%, то есть данную модель нельзя использовать на практике, но в учебных целях продолжим наш анализ.
На основе модели регрессии получим следующие расчетные данные.
t1234yp (t)84,40133,22182,03230,8456789279,66328,47377,28426,09474,91
На основе данной модели построим прогноз на период 10 и 11.
t1011yp (t)271,93251,66
(Методику расчета см.. в приложении.)
На примере анализа потребительских цен мы подробно рассмотрели методологию экономико-статистического анализа цен , поэтому дальше в анализе цен производителей и цен внешней торговли будут представлены только лишь расчетные таблица и аналитика.
3.2Анализ цен производителей.
Группировка .
В качестве исходной таблицы возьмем данные о потребительских ценах на продукцию растениеводства.. В качестве группировочного признака используем относительные цепные приросты цен отрасли.
Таблица: зерновые культуры
Зерновая культура 199819992000пшеница546-1488172,537946,44%рожь449-1091142,989282,58%просо427-909112,882367,55%гречиха1121-4757324,3509-5,21%кукуруза747-2124184,341623,16%ячмень 440-1086146,822267,77%зернобобовые 922-2297149,136546,50%овес499-1011102,613761,92%Итого по отрасли5151-1476319643
.На основании приростов произведем соответствующую группировку по интервалам.
Таблица: группировка подотраслей
Номер группыИнтервалы Число подотраслей 1999г.Число подотраслей 2000г.0меньше 010-10211-20321-30431-40541-50651-60761-70871-80981-901091-10011101-15012151-20013свыше 201
По данным группировки видно , что цены на сельско- хозяйственную продукцию имеют неустойчивую тенденцию.
В 1999 г. больше всего подотраслей (пять единиц ) имели прирост в пределах 101-150%. А уже в 2000 году большинство подотраслей , а именно три , сконцентрировалось в границах прироста 61- 70%.
Можно сделать предварительный вывод ,что на определенную часть подотраслей оказывают влияние одни и те же факторы , с одной и той же силой.
Следующий график наглядно проиллюстрирует положение дел в отрасли в плане колебаний цен.
График: графическая интерпретация группировки
Горизонтальный анализ и вертикальный анализ с помощью метода средних.
Таблица : вертикальный анализ
продукция отрасли1998уд. вес 1999уд. вес2000уд .веспшеница54610,608813,577913,91%Рожь4498,72919,959212,72%просо4278,2998,29239,73%гречиха112121,765743,400928,79%кукуруза74714,502419,381616,70%ячмень 4408,54869,912211,63%зернобобовые 92217,909720,956521,49%овес4999,69119,223710,45%Итого по отрасли5151100,00763134,68643125,43%Ср. .арифм.643,8751845,3752455,375Ср.геом.604,13591131573,6300872299,817214Медиана522,51289,52085,5Средняя взвешенная889,29678023249,3602184239,346192
Таблица: горизонтальный анализ
199819992000Ср.арифм.Ср.геом.Медианапшеница546,001488,002179,001404,331209,721488,00Рожь449,001091,001992,001177,33991,871091,00просо427,00909,001523,00953,00839,26909,00гречиха1121,004757,004509,003462,332886,294509,00кукуруза747,002124,002616,001829,001607,082124,00ячмень 440,001086,001822,001116,00954,871086,00зернобобовые 922,002297,003365,002194,671924,392297,00овес499,001011,001637,001049,00938,211011,00
Индексный ?/p>