Главная | О нас | Обратная связь Автоматизация Автостроение Антропология Археология Архитектура Астрономия Предпринимательство Биология Биотехнология Ботаника Бухгалтерский учет Генетика География Геология Государство Демография Деревообработка Журналистика и СМИ Зоология Изобретательство Иностранные языки Информатика Информационные системы Искусство История Кинематография Кораблестроение Кулинария Культура Лексикология Литература Логика Маркетинг Математика Математический анализ Материаловедение Машиностроение Медицина Менеджмент Металлургия Метрология Механика ОБЖ Охрана Труда Педагогика Политология Правоотношение Программирование Производство Промышленность Психология Радио Разное Социология Спорт Статистика Строительство Теология Технологии Туризм Усадьба Физика Физиология Философия Финансы Химия Черчение Экология Экономика Электротехника Построение динамических рядов показателей. 2019-12-29 170 Обсуждений (0) Построение динамических рядов показателей. 0.00 из 5.00 0 оценок Скачать документ 12 Для построения поискового прогноза в обязательном порядке требуются некоторые исторические данные, которые можно найти в интернет источниках (gks.ru, Мне потребуются следующие данные:    - Средние потребительские цены на бензин в России за 2000-2009 год (марка бензина АИ92 – АИ94), руб 2000	2001	2002	2003	2004	2005	2006	2007	2008	2009
8,60	7,88	9,80	11,29	14,41	16,79	18,68	20,31	20,11	21,84

 - Средние объёмы розничных продаж автомобильного бензина в России за 2000 – 2009 год , тыс. руб (за не имением статистики по доходам АЗС считаю возможным использовать, конечно в грубом приближении именно её).

 - Средняя цена на нефть, приобретённой перерабатывающей компанией в России, руб за тонну

- Ставка НДПИ на нефть, значение Кц

Если собрать все данные в одном месте, то можно получить следующую таблицу:

Построение серии предварительных поисковых моделей прогнозируемого объекта методами поискового анализа профильных и фоновых показателей с конкретизацией минимального, максимального и наиболее вероятного значений

Построим график зависимости потребительских цен на бензин от времени:

На график добавлены две линии тренда – линейная и экспоненциальная. Они достаточно неплохо аппроксимируют исходную кривую (коэффициенты достоверности аппроксимации представлены на графике). В таком случае мы можем говорить о существенной зависимости потребительской цены на бензин от времени. Скорее всего это связано с неизбежно растущей инфляцией.

Однако изучим также влияние других факторов. Рассчитаем частные коэффициенты корреляции между эндогенной переменной (среднегодовой потребительской ценой на бензин) и поочередно каждой из экзогенных переменных средствами функции MS Excel КОРРЕЛ:

Как мы видим, данные по корреляции оказались весьма неплохими, что позволяет построить нам следующую эконометрическую модель:

Осуществим оценку этого уравнения множественной регрессии с помощью функции ЛИНЕЙН:

Проверим значимость коэффициентов модели с помощью  - критерия Стьюдента.

С помощью функции СТЬЮДРАСПОБР рассчитаем критическое значение  - статистики, число степеней свободы , уровень значимости равен 0, 05.

2,306004

Фактические значения  – критерия:

2,692093795,

2,343339135,

0,637361,

0,21163,

Фактическое значение  – критерия превышает критическое только для переменных и . Следовательно, остальные коэффициенты регрессии в соответствии с  – критерием получаются незначимыми.

Исключим из модели константу  переменную , поскольку значение  – критерия для неё самые низкие.

Применим к новой эконометрической модели функцию ЛИНЕЙН:

Фактические значения  – критерия:

3,926067,

3,58103165,

Значение коэффициента детерминации модели 0,96417 очень близко к 1, что свидетельствует о небольшом различии между фактическими значениями эндогенной переменной и значениями, полученными при помощи модели.

2019-12-29

170

Обсуждений (0)

Построение динамических рядов показателей. 0.00 из 5.00 0 оценок

Скачать документ