Корреляционно–регрессионный анализ величины прожиточного минимума в Российской Федерации с 2008 по 2013 гг.
Идентификация переменных и конструирование математической модели. Использование ключевых финансовых величин в качестве факторов, потенциально влияющих на значение прибыли. Применение корреляционно-регрессионного анализа в изучении среднедушевых доходов.
| Рубрика | Экономико-математическое моделирование |
| Вид | контрольная работа |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 27.12.2015 |
| Размер файла | 529,8 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//
Размещено на http://www.allbest.ru//
Федеральное государственное бюджетное образовательное
учреждение высшего профессионального образования
«Тихоокеанский государственный университет»
прожиточный минимум регрессионный модель
Корреляционно - регрессионный анализ величины прожиточного минимума в Российской Федерации с 2008 по 2013 гг.
Выполнил
Студент 2 курса гр. М(б) - 42
БазановАртем Сергеевич
г. Хабаровск 2015г
Идентификация переменных и конструирование математической модели
В качестве результативного показателя (Y) величина прожиточного минимума
Прожиточный минимум -- минимальный уровень дохода, который считается необходимым для обеспечения определённого уровня жизни в определённой стране. На практике уровень прожиточного минимума в развитых странах, как правило, выше, чем в развивающихся.
В качестве показателей-факторов, потенциально влияющих на значение прибыли, использованы ключевые финансовые величины. Среди них нами выделены:
Х1-среднедушевые доходы населения месяц тыс.руб.
Х2 - потребительские расходы в среднем на душу населения (включающие в себя расходы на покупку товаров и оплату услуг, а так же обяз. платежи и добров. взносы)
Х3 - численность населения с денежными доходами ниже величины прожиточного минимума (в процентах от общей численности населения субъекта). Величина прожиточного минимума определяется ежеквартально в среднем на душу населения, а также для трех социально-демографических групп населения (трудоспособное население, пенсионеры, дети) и устанавливается: в целом по Российской Федерации - Правительством Российской Федерации и по субъектам Российской Федерации - органами исполнительной власти субъектов Российской Федерации.
Численность населения с денежными доходами ниже величины прожиточного минимума определяется на основе данных о распределении населения по величине среднедушевых денежных доходов и является результатом их соизмерения с величиной прожиточного минимума.
(таб.1)
Все данные, использованные в исследовании, были взяты с сайта http://www.gks.ru
Данные о среднедушевых денежных доходах:
http://www.gks.ru/free_doc/new_site/population/urov/urov_11g.htm
Данные о показателях-факторах:
http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat_main/rosstat/ru/statistics/publications/catalog/
Каталог «Регионы России. Соц. эконом.показатели» п4. Уровень жизни населения, Каталог «Российский стат. Ежегодник»
Корреляционно-регрессионный анализ в изучении среднедушевых доходов
Корреляционно-регрессионный анализ, как правило, применяют в целях измерения тесноты, направления связи и установления ее аналитического выражения между исследуемыми признаками. Известно, что корреляционная зависимость отчетливее обнаруживается только при рассмотрении средних значений результативного признака, соответствующих определенным значениям факторного признака.
Для оценки зависимости между средней среднедушевых доходов населения регионов и факторными признаками используется следующая линейная регрессионная модель:
Y = a + b1x1 + b2x2 + b3x3 + b4x4 + b5x5 + E
Уравнение регрессии (оценка уравнения регрессии)
Y = -3574,1146+ 0.16X1 + 0.17X2+221,55X3
Анализ параметров уравнения регрессии.
Проверка общего качества уравнения множественной регрессии.
Множественный К-корреляции R характеризует влияния факторов на результат
R=0,997 -связь тесная У с факторными Х тесна
К-детерминации характеризует качество построенной модели
R^2=0,994 модель построена качественно
Средний коэффициент эластичности -показывает на сколько % изменился результата при изменении соответствующего фактора на 1%.
Э ух1=0,542
Э ух2=0,00966
Э ух3=0,6487
Критерий F характеризует стат-значимость уравнения регрессии в целом
Fф=54,67Fтабл =63,84 при n=5
Поскольку фактическое значение F <Fтабл, то уравнение не стат .значимо,
Критерий стьюдента-стат значимость параметров уравнения регрессии
tb1=0,799 tb2=0,720 tb3=2,386
Размещено на Allbest.ru
...Подобные документы
Статистическое изучение и прогнозирование основных показателей финансового состояния Республики Башкортостан за 2001-2011 гг. Корреляционно-регрессионный анализ факторов, потенциально влияющих на уровень среднедушевых денежных доходов населения региона.
курсовая работа [164,7 K], добавлен 27.06.2012Сущность корреляционно-регрессионного анализа и его использование в сельскохозяйственном производстве. Этапы проведения корреляционно-регрессионного анализа. Области его применения. Анализ объекта и разработка числовой экономико-математической модели.
курсовая работа [151,0 K], добавлен 27.03.2009Сущность корреляционно-регрессионного анализа и экономико-математической модели. Обеспечение объема и случайного состава выборки. Измерение степени тесноты связи между переменными. Составление уравнений регрессии, их экономико-статистический анализ.
курсовая работа [440,3 K], добавлен 27.07.2015История развития кинематографа в Голливуде. Фильмы и гонорары наиболее знаменитых американских актеров. Выявление факторов, влияющих на величину годового дохода актера. Проверка распределения на нормальность и корреляционно-регрессионный анализ выборки.
курсовая работа [164,3 K], добавлен 18.10.2013Задачи на выявление зависимости между объемом продаж и расходами на рекламу методом парного корреляционно-регрессионного анализа. Построение поля корреляции. Использование для аппроксимации прямолинейной, параболической и логарифмической зависимости.
контрольная работа [118,6 K], добавлен 11.12.2009Проведение корреляционно-регрессионного анализа в зависимости выплаты труда от производительности труда. Построение поля корреляции, выбор модели уравнения и расчет его параметров. Вычисление средней ошибки аппроксимации и тесноту связи между признаками.
практическая работа [13,1 K], добавлен 09.08.2010Метод статистического исследования. Генеральная совокупность и выборка. Приведение статистики темпа инфляции за 10 лет. Выборочное обследование торговых предприятий, оценка величины запаса (в днях оборота). Этапы корреляционно-регрессионного анализа.
контрольная работа [170,0 K], добавлен 20.01.2014Построение классической нормальной линейной регрессионной модели. Проведение корреляционно-регрессионного анализа уровня безработицы - социально-экономической ситуации, при которой часть активного, трудоспособного населения не может найти работу.
реферат [902,8 K], добавлен 15.03.2015Понятие корреляционно-регрессионного анализа как метода изучения по выборочным данным статистической зависимости ряда величин. Оценка математического ожидания, дисперсии, среднего квадратического отклонения и коэффициента корреляции случайных величин.
курсовая работа [413,0 K], добавлен 11.08.2012Сущность регрессионного анализа и применение его в эконометрике. Инструментарий эконометрического исследования в области мультиколлинеарности, методы ее устранения. Исследование на мультиколлинеарность факторов, влияющих на экономические процессы.
курсовая работа [711,5 K], добавлен 15.02.2017Составление экономико-математической модели плана производства продукции. Теория массового обслуживания. Модели управления запасами. Бездефицитная простейшая модель. Статические детерминированные модели с дефицитом. Корреляционно-регрессионный анализ.
контрольная работа [185,7 K], добавлен 07.02.2013Расчет прогнозного значения величины прожиточного минимума на заданный период и сравнение полученного результата с реальной ситуацией на основании данных Федеральной службы государственной статистики (в среднем на душу населения, рублей в месяц).
контрольная работа [53,1 K], добавлен 21.06.2010Особенности корреляционно-регрессионного анализа, его основные этапы. Характеристика показателей социально-экономического развития стран Африки. Этапы построения уравнения регрессии. Анализ средней продолжительности жизни населения в странах Африки.
контрольная работа [47,2 K], добавлен 17.04.2012Объемы валового внутреннего продукта и национального дохода. Тенденции развития отраслей экономики. Состояние финансовых и товарных рынков. Производственные показатели предприятия. Понятия корреляции и регрессии. Корреляционно-регрессионный анализ.
курсовая работа [214,8 K], добавлен 21.01.2011Теоретические основы прикладного регрессионного анализа. Проверка предпосылок и предположений регрессионного анализа. Обнаружение выбросов в выборке. Рекомендации по устранению мультиколлинеарности. Пример практического применения регрессионного анализа.
курсовая работа [1,2 M], добавлен 04.02.2011Связь между случайными переменными и оценка её тесноты как основная задача корреляционного анализа. Регрессионный анализ, расчет параметров уравнения линейной парной регрессии. Оценка статистической надежности результатов регрессионного моделирования.
контрольная работа [50,4 K], добавлен 07.06.2011Контроль информации на наличие выбросов в массиве. Описательная статистика, вывод итогов. Матрица коэффициентов парной корреляции. Количественный критерий оценки тесноты связи. Регрессионный анализ статистических данных. Анализ качества модели регрессии.
контрольная работа [5,7 M], добавлен 14.12.2011Получение функции отклика показателя качества Y2 и формирование выборки объемом 15 и более 60. Зависимость выбранного Y от одного из факторов Х. Дисперсионный анализ и планирование эксперимента. Проведение корреляционного и регрессионного анализа.
курсовая работа [827,2 K], добавлен 19.06.2012- Использование корреляционно-регрессионного анализа для обработки экономических статистических данных
Расчет стоимости оборудования с использованием методов корреляционного моделирования. Метод парной и множественной корреляции. Построение матрицы парных коэффициентов корреляции. Проверка оставшихся факторных признаков на свойство мультиколлинеарности.
задача [83,2 K], добавлен 20.01.2010 Построение математической модели выбранного экономического явления методами регрессионного анализа. Линейная регрессионная модель. Выборочный коэффициент корреляции. Метод наименьших квадратов для модели множественной регрессии, статистические гипотезы.
курсовая работа [1,1 M], добавлен 22.05.2015
