Создан заказ №3078958
30 мая 2018
Оцените связи факторов с показателем и друг с другом с помощью коэффициентов линейной парной корреляции
Как заказчик описал требования к работе:
10 вариант
В примере указанно что должно выйти, только немного с другими данными
Фрагмент выполненной работы:
Оцените связи факторов с показателем и друг с другом с помощью коэффициентов линейной парной корреляции.
2. Подберите приемлемые группы факторов и постройте линейные регрессионные модели показателя. Оцените качество моделей.
3. Используя модель хорошего качества, получите прогнозы на следующие три квартала. Предложите сами значения факторов на этот период, дайте обоснование своему выбору.
Номер варианта Факторы для моделей Y
Вариант 3 X2, X3, X4, X5
Решение:
Исходные данные представлены в таблице 1. (работа была выполнена специалистами Автор 24)
Таблица 1. Исходные данные.
Оборот розничной торговли (в % к предыдущему периоду) Номинальная заработная плата (в % к предыдущему периоду) Реальная заработная плата (в % к предыдущему периоду) Индекс потребительских цен (в % к предыдущему периоду) Индекс потребительских цен (продукты питания) (в % к предыдущему периоду)
Y X2 X3 X4 X5
IRT INWP IRWP IPC IPC F
1 кв. 13 84,0 90,4 88,7 101,9 102,1
2 кв. 13 107,1 110,6 109,0 101,6 102,1
3 кв. 13 105,8 97,8 96,4 101,2 98,8
4 кв. 13 108,9 113,2 111,7 101,7 103,1
1 кв. 14 84,2 90,3 88,6 102,3 103,7
2 кв. 14 105,3 109,7 107,1 102,4 103,5
3 кв. 14 105,6 96,3 94,8 101,4 100,4
4 кв. 14 110,0 112,5 109,1 104,8 107,4
1 кв. 15 76,1 88,9 82,2 107,4 111,8
2 кв. 15 102,2 110 107,5 101 99,6
3кв.15 105,3 95,1 93,7 101,7 99,2
4кв.15 106,7 111,2 109,1 102,3 103,7
1кв.16 82,8 92,6 90,5 102,1 102,3
2кв.16 102,4 110 108,5 101,2 100,8
3кв.16 106,4 95,5 94,6 100,7 98,9
4кв.16 105,8 111,4 110,3 101,3 102,3
1кв.17 82,8 92,1 91 101 101,2
2кв.17 102,4 111 110 101,3 102,4
Для корреляционного анализа используем встроенный пакет в EXCEL надстройку «Пакет анализа», а именно инструмент «Корреляция». В результате выполнения, получим корреляционную матрицу (см. таб.2).
Таблица 2. Матрица коэффициентов корреляции.
IRT INWP IRWP IPC IPC F
IRT 1
INWP 0,756466 1
IRWP 0,787337 0,990882 1
IPC -0,38062 -0,17749 -0,30052 1
IPC F -0,38356 -0,01705 -0,13254 0,935826 1
По получившимся результатам можно сделать следующие выводы:
Связь между оборотом розничной торговли (IRT) и факторами: номинальная заработная плата (INWP) и реальная заработная плата (IRWP) сильная (коэф. коррлеляции > 0,7).
Связь между оборотом розничной торговли (IRT) и факторами: индекс потребительских цен (IPC) и индекс потребительских цен на продукты питания (IPC F) слабая, отрицательная (коэф. корреляции <0,5).
Факторы оказывающие слабое влияние на IRT в модель не включаем. С факторами: индекс потребительских цен и индекс потребительских цен на продукты модели регрессии строить не будем.
Для построения линейных регрессионных моделей используем факторы номинальная заработная плата (INWP) и реальная заработная плата (IRWP).
Для регрессионного анализа используем встроенный пакет в EXCEL надстройку «Пакет анализа», а именно инструмент «Регрессия».
В результате получили три модели YX2, YX3, YX2X3.
Взаимодействие оборота розничной торговли (IRT) с номинальной заработной платой (INWP).
y^=7,403+0,898*x2(1)
Можно сделать вывод, что при изменении номинальной заработной платы на 1%, оборот розничной торговли увеличиться на 0,898%.
Выводы по качеству модели:
Согласно критерию Фишера модель значима в целом (F=21,4) приемлемым уровнем значимости (α=0,00028<0,05=5%);
Согласно критерию Стьюдента (t-критерий) предположение о незначимости одного из параметров (коэффициентов), а именно параметра а отклоняться с неприемлемым уровнем значимости (0, 71>5%);
Связь фактора и результата в модели сильная (R=0,76>0,7). Коэффициент детерминации равен 0,572, т.е. построенное уравнение регрессии объяснит 57,2 % разброса зависимой переменной.
Взаимодействие оборота розничной торговли (IRT) с реальной заработной платой (IRWP).
y^=8,53+0,904*x3 (2)
При изменении реальной заработной платы на 1%, оборот розничной торговли увеличиться на 0,904%.
Выводы по качеству модели:
Согласно критерию Фишера модель значима в целом (F=26,09) приемлемым уровнем значимости (α=0,000105<0,05=5%);
Согласно критерию Стьюдента (t-критерий) предположение о незначимости одного из параметров (коэффициентов), а именно параметр а отклоняется с неприемлемым уровнем значимости (0, 64>0,05(5%));
Связь фактора и результата в модели сильная (R=0,79>0,7). Коэффициент детерминации равен 0,62, т.е. построенное уравнение регрессии объяснит 62 % разброса зависимой переменной.
Взаимодействие оборота розничной торговли (IRT) с факторами: номинальная заработная плата (INWP) и реальная заработная плата (IRWP).
y^=17,97-1,55*x2+2,39*х3 (3)
При изменении номинальной заработной платы на 1% и неизменном значении других факторов, оборот розничной торговли снизиться на 1,55%. При изменении реальной заработной платы на 1% и неизменном значении других факторов, оборот розничной торговли увеличиться на 2,4%
Выводы по качеству модели:
Согласно критерию Фишера модель значима в целом (F=13,98) приемлемым уровнем значимости (α=0,00037<0,05=5%);
Согласно критерию Стьюдента (t-критерий) предположение о незначимости всех параметров (коэффициентов), а именно а, b2, b3 отклонятеся с неприемлемым уровнем значимости (0, 37 и 0,27 и 0,09>0,05(5%)). Модель не анализируется, она не может использоваться для экономического толкования и прогнозов оборота розничной торговли.
Связь фактора и результата в модели сильная (R=0,81>0,7). Коэффициент детерминации равен 0,65, т.е...Посмотреть предложения по расчету стоимости
Заказчик
заплатил
заплатил
200 ₽
Заказчик не использовал рассрочку
Гарантия сервиса
Автор24
Автор24
20 дней
Заказчик принял работу без использования гарантии
31 мая 2018
Заказ завершен, заказчик получил финальный файл с работой
5
Оцените связи факторов с показателем и друг с другом с помощью коэффициентов линейной парной корреляции.docx
2018-06-03 20:19
Последний отзыв студента о бирже Автор24
Общая оценка
5
Положительно
Огромное спасибо автору! Заказ выполнен за 1 день, намного раньше указанного срока! Качество- отличное. Обязательно буду обращаться еще и рекомендую всем.
Автор - пррфесионал. Спасибо еще раз!)
Хочешь такую же работу?
300 ₽
