|
|
723,32 |
416,00 |
5612,00 |
1546,00 |
299,64 |
89785,842 |
|
|
Сумма |
|
2516,90 |
1629,00 |
14524,30 |
4004,30 |
|
179644,43 |
|
Ср.знач-е |
|
179,78 |
116,36 |
1037,45 |
286,02 |
|
12831,74 |
продолжение расчетной таблицы
(yi-уср.)
(х1-хср.)*(уi-уср.)
-153,48
17612,72757
-98,25
5694,188927
-0,41
-19,22937575
31,34
3091,024592
50,55
6957,415305
271,66
33317,03575
433,72
71843,44446
543,54
162868,4953
301365,1025
21526,08
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: ŷ = 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.
|
t
1
2
3
4
yp (t)
84,40
133,22
182,03
230,84
5
6
7
8
9
279,66
328,47
377,28
426,09
474,91
На основе данной модели построим прогноз на период 10 и 11.
t
10
11
yp (t)
271,93
251,66
(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
1998
1999
2000
пшеница
546
-
1488
172,53%
2179
46,44%
рожь
449
-
1091
142,98%
1992
82,58%
просо
427
-
909
112,88%
1523
67,55%
гречиха
1121
-
4757
324,35%
4509
-5,21%
кукуруза
747
-
2124
184,34%
2616
23,16%
ячмень
440
-
1086
146,82%
1822
67,77%
зернобобовые
922
-
2297
149,13%
3365
46,50%
овес
499
-
1011
102,61%
1637
61,92%
Итого по отрасли
5151
-
14763
19643
.На основании приростов произведем соответствующую группировку по интервалам.
Таблица: группировка подотраслей
Номер группы
Интервалы
Число подотраслей 1999г.
Число подотраслей 2000г.
0
меньше 0%
0
1
1
0-10%
0
0
2
11-20%
0
0
3
21-30%
0
1
4
31-40%
0
0
5
41-50%
0
2
6
51-60%
0
0
7
61-70%
0
3
8
71-80%
0
0
9
81-90%
0
1
10
91-100%
0
0
11
101-150%
5
0
12
151-200%
2
0
13
свыше 201%
1
0
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 отрасли
1998
уд. вес
1999
уд. вес
2000
уд .вес
пшеница
546
10,60%
Страницы: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10
При использовании материалов активная ссылка на источник обязательна.