Регрессионный анализ на потребительском рынке
Регрессионный анализ рынка растительного масла в Кыргызстане, выявление факторов, влияющих на его потребление. Оценка значимости t-критерия Стьюдента. Определение качества уровня регрессии по критерию Фишера, автокорреляции по критерию Дарбина-Уотсона.
| Рубрика | Экономика и экономическая теория |
| Вид | контрольная работа |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 06.12.2015 |
| Размер файла | 244,8 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Размещено на http://www.allbest.ru/
План
Анализ рынка растительного масла
Корреляционный анализ
Устранения мультиколлинеарности
Регрессионный анализ на потребительском рынке
Модель регрессии
Оценка значимости по t-критерия Стьюдента
Оценка общего качества уровня регрессии по F критерия Фишера
Определение автокорреляции по критерию Дарбина Уотсона
Заключение
Анализ рынка растительного масла в Кыргызской Республике
Растительные жиры и масла являются обязательным компонентом пищи, источником энергетического и пластического материала для человека. Нижеследующий анализ, сделанный мной, покажет различные факторы, связанные с растительным маслом, который является одним из товаров первой необходимости.
Цель анализа: Выяснить какие факторы более сильно влияют на потребления растительного масла.
Сначала рассмотрим состояния рынка растительного масла.
Рис. 1 - Динамика производства и потребления растительного масла в Кыргызстане
На основе рис. 1, можно сделать вывод о том, что наше государство производит растительное масло на недостаточном уровне, чтобы обеспечить себя на уровне нормы потребления.
На производство растительного масла влияет несколько факторов:
импортируемые продукты (цена импортируемых продуктов ниже, чем отечественных продуктов)
государственная поддержка (в стране не работает политика протекционизма)
недостаточность новых технологий (себестоимость продукта высокая)
Рис. 2 Динамика импорта и производство в Кыргызской Республике.
На основе рис. 2, можно сделать вывод о том, что наш рынок растительного масла пополняется за счет импорта. А это означает низкий уровень развитости государства.
На основе следующих данных мы сделали корреляционно - регрессионный анализ. Для анализа взяли шесть факторов, который предполагали, что именно эти факторы влияет на потребления растительного масла.
Y -- потребление растительного масла на душу насиления кг/год;
-- среднемесячная заработная плата, сом;
-- импорт растительного масла, тонна;
--средняя цена растительного масла, сом;
-- производство растительного масла, тонна;
-- среднедушевой доход, сом;
--покупательная способность, кг/год;
Таблица 1
|
Годы |
Среднемесячная заработная плата, сом |
Импорт растительного масла,тыс. тонн/год |
Цена растительного масла, сом |
Производство растительного масла, тыс. тонн |
Среднедушевой доход, сомов в месяц |
Покупательная способность, кг/год |
Потребления на 1 человека, кг/год |
|
|
x1 |
x2 |
x3 |
x4 |
x5 |
x6 |
Y |
||
|
1992 |
11,5 |
5698,9 |
13,21 |
7549 |
5,34 |
17 |
0,6 |
|
|
1993 |
84 |
4752,8 |
14,5 |
4449 |
46,67 |
9 |
0,5 |
|
|
1994 |
233 |
3611,2 |
15,21 |
3314,1 |
102,5 |
10 |
0,6 |
|
|
1995 |
368 |
9420,3 |
16,77 |
2571 |
150,6 |
12 |
0,6 |
|
|
1996 |
491 |
2761,2 |
18,58 |
2973,9 |
204,5 |
15 |
0,7 |
|
|
1997 |
680 |
12348,5 |
27,3 |
4827,6 |
264 |
11,3 |
0,6 |
|
|
1998 |
841 |
16003,6 |
30,88 |
6851,3 |
295,2 |
12,8 |
0,7 |
|
|
1999 |
1050 |
6347,9 |
42,8 |
7518,2 |
391,4 |
13,8 |
0,7 |
|
|
2000 |
1227 |
4603 |
44,99 |
8747,7 |
495,5 |
15,7 |
0,7 |
|
|
2001 |
1455 |
5344,4 |
44,87 |
6920,9 |
612 |
17,5 |
0,7 |
|
|
2002 |
1684 |
6354,4 |
45,64 |
9385,5 |
706,3 |
18,5 |
0,8 |
|
|
2003 |
1916 |
39975,7 |
48,44 |
10700,3 |
772,5 |
18,7 |
0,8 |
|
|
2004 |
2240 |
37140,9 |
49,75 |
12321,7 |
827,4 |
21,3 |
0,9 |
|
|
2005 |
2613 |
43083,1 |
47,94 |
15357,1 |
955,9 |
23,8 |
0,9 |
|
|
2006 |
3270 |
15879,3 |
47,77 |
16771,3 |
1111,5 |
28,5 |
0,9 |
|
|
2007 |
3970 |
21 230,60 |
61,83 |
17591,7 |
1417,3 |
24,7 |
0,9 |
|
|
2008 |
5378 |
25083,9 |
103,89 |
18511,2 |
2028,6 |
22,8 |
0,9 |
|
|
2009 |
6161 |
33956,7 |
74,56 |
20617,4 |
2311,9 |
36,5 |
1 |
|
|
2010 |
7189 |
39975,7 |
83,96 |
18063,8 |
2494,4 |
34,5 |
1 |
|
|
2011 |
9304 |
37140,9 |
108,28 |
15087,4 |
2936,4 |
30,7 |
0,9 |
|
|
2012 |
10726 |
43083,1 |
106,49 |
13949 |
3215,8 |
34,3 |
1 |
|
|
2013 |
11341 |
49056,3 |
109,2 |
27785,7 |
3336,3 |
35,1 |
1 |
Корреляция (от лат. correlatio «соотношение, взаимосвязь») или корреляционная зависимость -- это статистическаявзаимосвязь двух или нескольких случайных величин (либо величин, которые можно с некоторой допустимой степенью точности считать таковыми). При этом изменения значений одной или нескольких из этих величин сопутствуют систематическому изменению значений другой или других величин.
Коэффициент корреляции обладает свойствами:
коэффициент корреляции равен ±1 тогда когда x и yлинейно зависимы.
Из результата корреляции устранили мультиколлинеарность.
Условия мультиколлинеарности
Мультиколлинеарность (multicollinearity) -- в эконометрике (регрессионный анализ) -- наличие линейной зависимости между независимыми переменными (факторами) регрессионной модели. При этом различаютполнуюколлинеарность, которая означает наличие функциональной (тождественной) линейной зависимости и частичную или просто мультиколлинеарность -- наличие сильной корреляции между факторами. После устранение мультиколлинеарности остались следующие факторы:
--среднемесячная заработная плата
--импорт
--производство
|
x1 |
x2 |
x3 |
x4 |
x5 |
x6 |
y |
||
|
x1 |
1 |
|||||||
|
x2 |
0,782805 |
1 |
||||||
|
x3 |
0,942621 |
0,757627 |
1 |
|||||
|
x4 |
0,814181 |
0,772779 |
0,831338 |
1 |
||||
|
x5 |
0,992582 |
0,792608 |
0,961471 |
0,842847 |
1 |
|||
|
x6 |
0,89393 |
0,786721 |
0,845593 |
0,890023 |
0,918426 |
1 |
||
|
Y |
0,825054 |
0,82666 |
0,851508 |
0,890167 |
0,86226 |
0,935248 |
1 |
С помощьювыше показанных 3-х факторов сделали регрессионный анализ данных и получили следующий модель:
Экономическая модель -- это упрощенное изображение экономической действительности, позволяющее выделить наиболее главное в сжатой компактной форме.
Вывод:
За счет увеличения заработную плату на 1 сом, потребления увеличится на 2,2 кг
За счет увеличения импорта на 1т. потребления увеличится на 2,7 кг.
За счет увеличения производство 1т. потребления увеличится на 1,3 кг.
Оценка значимости по t-критерия Стьюдента
t-критерий Стьюдента -- общее название для класса методов статистической проверки гипотез (статистических критериев), основанных на распределении Стьюдента. Наиболее частые случаи применения t-критерия связаны с проверкой равенства средних значений в двух выборках.
Условия
R --коэффициент корреляции
N -- количество наблюдении
Сравниваем и
= 6,532,07 условие выполняется
= 6,532,07 условие выполняется
= 8,82 2,07условие выполняется
На основании оценки значимости t-критерия Стьюдента мы с уверенности можем сказать что наша модель правильно.
Оценка общего качества уровня регрессии поF критерия Фишера
Условия
=6,960
6,9603,05
Условие выполняется, значит, общий уровень регрессии правильный.
Определение автокорреляции по критерию Дарбина-Уотсона
|
ВЫВОД ОСТАТКА |
|||||||
|
Наблюдение |
Предсказанное y |
Остатки, |
|||||
|
1 |
0,675626478 |
-0,07563 |
0,005719 |
||||
|
2 |
0,634633815 |
-0,13463 |
0,018126 |
-0,05901 |
0,003482 |
||
|
3 |
0,618398189 |
-0,0184 |
0,000338 |
0,116236 |
0,013511 |
||
|
4 |
0,625804624 |
-0,0258 |
0,000666 |
-0,00741 |
5,49E-05 |
||
|
5 |
0,613767855 |
0,086232 |
0,007436 |
0,112037 |
0,012552 |
||
|
6 |
0,664464341 |
-0,06446 |
0,004156 |
-0,1507 |
0,022709 |
||
|
7 |
0,701023344 |
-0,00102 |
1,05E-06 |
0,063441 |
0,004025 |
||
|
8 |
0,684841323 |
0,015159 |
0,00023 |
0,016182 |
0,000262 |
||
|
9 |
0,696912784 |
0,003087 |
9,53E-06 |
-0,01207 |
0,000146 |
||
|
10 |
0,677673062 |
0,022327 |
0,000498 |
0,01924 |
0,00037 |
||
|
11 |
0,713126937 |
0,086873 |
0,007547 |
0,064546 |
0,004166 |
||
|
12 |
0,82245272 |
-0,02245 |
0,000504 |
-0,10933 |
0,011952 |
||
|
13 |
0,837610946 |
0,062389 |
0,003892 |
0,084842 |
0,007198 |
||
|
14 |
0,894685293 |
0,005315 |
2,82E-05 |
-0,05707 |
0,003257 |
||
|
15 |
0,843766131 |
0,056234 |
0,003162 |
0,050919 |
0,002593 |
||
|
16 |
0,873859821 |
0,02614 |
0,000683 |
-0,03009 |
0,000906 |
||
|
17 |
0,906491363 |
-0,00649 |
4,21E-05 |
-0,03263 |
0,001065 |
||
|
18 |
0,962914961 |
0,037085 |
0,001375 |
0,043576 |
0,001899 |
||
|
19 |
0,954870744 |
0,045129 |
0,002037 |
0,008044 |
6,47E-05 |
||
|
20 |
0,925746706 |
-0,02575 |
0,000663 |
-0,07088 |
0,005023 |
||
|
21 |
0,938265041 |
0,061735 |
0,003811 |
0,087482 |
0,007653 |
||
|
22 |
1,133063523 |
-0,13306 |
0,017706 |
-0,1948 |
0,037946 |
||
|
0,078632 |
0,140835 |
1,791072 |
По определению автокорреляции критерия Дарбина Уотсона, т.к. выполненный расчет не попадает в зону неопределенности, можно смело утверждать, что определение автокорреляции существует.
Заключение
рынок стьюдент фишер регрессионный
По данным нашего анализа мы выявили основные факторы влияющие на потребление растительного масла в Кыргызстане.Одним из важных факторов является импорт.Так как Кыргызстан импортирует более 75% потребляемого растительного масла т.е. при остановки ввоза растительного масла в Кыргызстан прогнозируется рост цен на этот продукт потребления;
«так как оптовые поставщики в связи с ограничением могут повысить оптовые цены». А это отрецательно влияет на без того и невысокую покупательскую способность населения.
Размещено на Allbest.ru
...Подобные документы
Многомерный корреляционный, регрессионный анализ. Многошаговый регрессионный анализ. Метод отсева факторов по t-критерию. Вариационные характеристики. Корреляционный анализ. Многомерный регрессионный анализ. Многошаговый регрессионный анализ.
курсовая работа [80,1 K], добавлен 01.10.2005Эконометрическое изучение и анализ производственных затрат и себестоимости зерна. Многофакторный корреляционно-регрессионный анализ. Параметры парной регрессии и корреляции. Автокорреляция временного ряда и в остатках, расчет критерия Дарбина-Уотсона.
курсовая работа [234,8 K], добавлен 21.01.2011Основные этапы многофакторного корреляционного анализа и интерпретация его параметров. Назначение коэффициентов эластичности и стандартизированных бетта-коэффициентов. Расчет значимости коэффициентов регрессии и корреляции с помощью f-критерия Стьюдента.
контрольная работа [605,2 K], добавлен 29.07.2010Проверка выполнения предпосылок МНК. Значимость параметров уравнения регрессии с помощью t-критерия Стьюдента и F-критерия Фишера. Средняя относительная ошибка аппроксимации. Гиперболические, степенные и показательные уравнения нелинейной регрессии.
контрольная работа [253,4 K], добавлен 17.03.2011Основные причины возникновения автокорреляции отклонения модели. Методы выявления автокорреляции. Исследование автокорреляции случайных отклонений модели временного ряда с помощью теста Сведа-Эйзенхарта, статистики Дарбина-Уотсона и графического метода.
курсовая работа [236,0 K], добавлен 29.03.2015Составление матрицы парных коэффициентов корреляции переменных. Построение линейного уравнения регрессии, характеризирующее зависимость цены от факторов. Оценка статистической значимости параметров в регрессионной модели с помощью t-критерия Стьюдента.
лабораторная работа [1,6 M], добавлен 13.04.2010Виды инфляционных процессов. Корреляционно-регрессионный анализ влияния уровня безработицы на уровень инфляции. Выявление основных тенденций изменения среднегодового уровня инфляции в России. Анализ абсолютных и относительных показателей ряда динамики.
курсовая работа [263,2 K], добавлен 15.12.2015Расчет параметров уравнения линейной регрессии, экономическая интерпретация регрессии. Определение остаточной суммы квадратов. Выполнение предпосылок МНК. Расчет коэффициента детерминации, проверка значимости уравнения регрессии с помощью критерия Фишера.
контрольная работа [317,0 K], добавлен 11.05.2009Анализ структуры и динамики доходов и расходов населения. Корреляционно-регрессионный анализ взаимосвязи показателей потребления и уровня заработной платы. Прогнозирование уровня потребления товаров на основе уравнения тренда и уравнения регрессии.
курсовая работа [441,0 K], добавлен 13.02.2015Статистика розничного и оптового товарооборота: показательная регрессия, построение регрессии. Дисперсионный анализ для линейной регрессии, изучение ее качества. Доверительные интервалы для оцененных параметров и критерий Фишера значимости регрессии.
контрольная работа [300,4 K], добавлен 21.08.2008Понятие и виды инфляционных процессов. Статистико-экономический анализ инфляции в России, показатели ее уровня. Корреляционно-регрессионный анализ абсолютных и относительных показателей ряда динамики. Тенденции изменения среднегодового уровня инфляции.
курсовая работа [168,2 K], добавлен 07.02.2016Основы линейного регрессионного анализа. Особенности использования функции Кобба-Дугласа. Применение множественной линейной регрессии. Сущность метода наименьших квадратов. Пути избегания ложной корреляции. Проверка значимости коэффициентов регрессии.
реферат [101,8 K], добавлен 31.10.2009Коэффициент автокорреляции как оценка теоретических значений автокорреляции, его достоверность. Коррелограмма. Автокорреляционные функции и их примеры. Критерий Дарбина-Уотсона. Примеры расчетов с помощью макроса Excel "Автокорреляционная функция".
курсовая работа [1,6 M], добавлен 21.08.2008Виды и формы связей социально-экономических явлений. Корреляционно-регрессионный анализ. Уравнение парной регрессии: экономическая интерпретация и оценка значимости. Качество однофакторных линейных моделей. Прогнозирование экономических показателей.
реферат [154,7 K], добавлен 19.12.2010Экстраполяция и прогнозирование, средние показатели в рядах динамики. Корреляционно-регрессионный анализ. Выявление основной тенденции изменения урожайности зерновых. Анализ влияния урожайности зерновых и размера посевной площади на валовой сбор зерна.
курсовая работа [715,8 K], добавлен 28.08.2012Направление деятельности ОАО "Татнефть", его место на рынке. Система управления компанией. Исследование зависимости прибыли от совокупных активов компании методом корреляционно-регрессионного анализа. Анализ и прогнозирование деятельности предприятия.
курсовая работа [600,9 K], добавлен 30.10.2011Корреляционный и регрессионный приемы выявления связей между признаками. Оценка значимости параметров и взаимосвязи. Виды, формы (открытая, подавленная), способы измерения инфляции. Методология расчета и сезонной корректировки индекса потребительских цен.
курсовая работа [223,3 K], добавлен 25.08.2010Построение корреляционного поля между ценой акции и доходностью капитала. Гипотеза о тесноте и виде зависимости между доходностью и ценой. Расчет коэффициента детерминации. Оценка статистической значимости уравнения регрессии с помощью F-критерия Фишера.
контрольная работа [274,3 K], добавлен 25.09.2013Классическая линейную модель множественной регрессии. Значимость уравнения регрессии и его коэффициентов. Доверительный интервал. Матрица парных коэффициентов корреляции. Модель множественной регрессии. Автокорреляция.
контрольная работа [172,9 K], добавлен 17.01.2004Парная линейная регрессия. Полный регрессионный анализ. Коэффициент корреляции и теснота линейной связи. Стандартная ошибка регрессии. Значимость уравнения регрессии. Расположение доверительных интервалов. Расчет параметров множественной регрессии.
контрольная работа [932,7 K], добавлен 09.06.2012
