Однофакторный регрессионный анализ при помощи системы GRETL

Таблица 3 –

Исходные данные к выполнению задания 3.

квартал

1

2

3

4

5

<

p>6

7

8

 

Вариант 1

Число оборотов

5,49

4,68

4,67

4,54

4,56

6,02

5,72

5,43

Уровень рентабельности, %

0,78

0,38

0,21

0,51

0,95

1,05

0,83

0,98

Решение:

Пусть уровень рентабельности зависит от оборачиваемости оборотных средств. Для проверки этого предположения построим график и рассчитаем коэффициент корреляции.

Ниже представлен график зависимости уровня рентабельности от оборачиваемости оборотных средств.

Коэффициент корреляции между данными составляет 0,66, что говорит о средней положительной связи между переменными.

Далее построим регрессионные модели вида: и , где – число оборотов (раз), – уровень рентабельности (%).

Сначала построим модель вида

Регрессионное уравнение будет иметь вид: у = 0,14х, где х – число оборотов оборотных средств в квартал, у – уровень рентабельности.

При уровне значимости в 5% принимается гипотеза о значимости коэффициентов регрессионного анализа (p<0,05)

Стандартная ошибка регрессии - 0,261225, что является высоким результатом по сравнению со средним значением зависимой переменной – 0,71125.

Коэффициент детерминации 90% свидетельствует о высоко степени соответствия построенной модели исходным данным.

На основе результатов дисперсионного анализа при уровне значимости в 5% можно принять альтернативную гипотезу, т.е. можно утверждать, что уравнение регрессии адекватно отражает зависимость между переменными.

Проведем оценку регрессионного уравнения вида:

Результаты представлены ниже. Из полученных данных видно, что регрессионное уравнение имеет вид: у = -1,05+0,34х

Средняя ошибка регрессии ниже, чем в предыдущем случае и она составляет 0,2505.

При уровне значимости в 5% принимается гипотеза о не значимости коэффициентов регрессионного уравнения (p >0,05)

Коэффициент детерминации говорит о более низкой степени соответствия построенной модели исходным данным в отличие от предыдущей, причем намного, составляет 33%.

На основе результатов дисперсионного анализа при уровне значимости в 5% можно принять нулевую гипотезу, т.е. можно утверждать, что уравнение регрессии неадекватно отражает зависимость между переменными.

Для выбора модели составим следующую таблицу:

 

Значимость коэффициентов по критерию Стъюдента

значим

незначимы

Адекватность регрессионного уравнения по критерию Фишера

адекватно

неадекватно

Стандартная ошибка регрессии

0,261225

0,250463

Коэффициент детерминации

89%

34%

Log-likelihood

-0,0784

0,87

AIC

2,15679

2,25047

BIC

2,23623

2,40935

HQC

1,62099

1,17887

     

Анализируя характеристики двух моделей можно прийти к выводу о том, что в второй модели меньше ошибка, но в первой лучше показатели качества регрессионного уравнения, более того, вторая модель неадекватна, т.е. не соответствует исходным данным и оценкам, полученным при помощи регрессионного анализа и регрессионная модель отражает анализируемые данные не точно. Следовательно, более точной является первая модель.

Таким образом, модель зависимости уровня рентабельности от числа оборотов оборачиваемых средств в квартал будет иметь вид: у = 0,14х.

Задание 4

По статистическим данным, описывающим зависимость уровня рентабельности на предприятии от удельного веса продовольственных товаров в товарообороте построить уравнение регрессии.

Таблица 4 –

Исходные данные к заданию 4

квартал

1

2

3

4

5

6

7

8

 

Вариант 1

Удельный вес продовольственных товаров в товарообороте, %.

10

12

13

14

12

11

13

15

Уровень рентабельности, %

15

16

18

19

15

14

17

20

Страница:  1  2  3  4 


Другие рефераты на тему «Экономико-математическое моделирование»:

Поиск рефератов

Последние рефераты раздела

Copyright © 2010-2024 - www.refsru.com - рефераты, курсовые и дипломные работы