- •Кафедра «Экономико-математических методов и моделей»
- •1. Постройте диаграммы рассеяния, представляющие собой зависимости y от каждого из факторов х. Сделайте выводы о характере взаимосвязи переменных.
- •2. Осуществите двумя способами выбор факторных признаков для построения регрессионной модели:
- •3. Постройте уравнение множественной регрессии в линейной форме с выбранными факторами. Дайте экономическую интерпретацию коэффициентов модели регрессии.
- •4. Дайте сравнительную оценку силы связи факторов с результатом с помощью коэффициентов эластичности, - и -коэффициентов.
- •5. Рассчитайте параметры линейной парной регрессии для наиболее подходящего фактора Хj.
- •6. Оцените качество построенной модели с помощью коэффициента детерминации, f-критерия Фишера.
- •7. Проверьте выполнение условия гомоскедастичности.
- •8. Используя результаты регрессионного анализа ранжируйте компании по степени эффективности.
- •10. Составьте уравнения нелинейной регрессии:
- •11. Привести графики
- •12. Для нелинейных моделей найдите коэффициенты детерминации. Сравните модели по этим характеристикам и сделайте вывод о лучшей модели.
6. Оцените качество построенной модели с помощью коэффициента детерминации, f-критерия Фишера.
R2 - коэфициент детерминации, показывает долю вариации результативного признака, находящегося под воздействием изучаемого фактора, |
| |||||||||||||||||||||
т.е. определяет какая доля вариации признака Y учтена в модели и обусловлена влиянием на него фактора Х. |
|
|
| |||||||||||||||||||
R2 = 0,837 близок к 1, следовательно связь, между Y и Х3 сильная. (Представлен в протоколе) |
|
|
|
| ||||||||||||||||||
F - критерий Фишера представлен в протоколе. |
|
|
|
|
| |||||||||||||||||
F |
> |
|
|
|
|
|
|
|
| |||||||||||||
247,0515 |
2,80684494 |
(Табличное значение) |
|
|
Значит модель является адекватной
7. Проверьте выполнение условия гомоскедастичности.
Остатки непостоянные. |
|
|
|
|
|
|
По графику мы видим, что условие гомоскедастичности не выполняется. |
Следовательно можно сделать вывод, что функция не гомоскедастична, а гетероскедастична.
8. Используя результаты регрессионного анализа ранжируйте компании по степени эффективности.
Для определения лучшей компании при ее прибыли лучше делать ранжирование по остаткам. После сортировки остатков в протоколе, получаем график:
На основании графика, можем определить лудшие и худшие компании. |
| |||
|
|
|
|
|
Лучшие (эффективные) компании |
|
|
| |
|
|
|
|
|
Наблюдение |
Наименование |
Прибыль (убыток) |
Оборотные активы Х3 |
Остатки |
13 |
Верхнечонскнефтегаз, Открытое акционерное общество |
3293989,0 |
5891049,0 |
1660894,24 |
2 |
Акционерная нефтяная Компания Башнефть, Открытое акционерное общество |
19513178,0 |
63269757,0 |
2558052,03 |
49 |
Нефтяная компания Магма, Открытое акционерное общество |
9990896,0 |
26312477,0 |
2904597,99 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Худшие (неэффективные) компании |
|
|
| |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Наблюдение |
Наименование |
Прибыль (убыток) |
Оборотные активы Х3 |
Остатки |
44 |
Нефтегазовая компания Славнефть, Открытое акционерное общество |
2557698,0 |
35232071,0 |
-6910429,5 |
4 |
Арктическая газовая компания, открытое акционерное общество |
-780599,0 |
3933712,0 |
-1891019,4 |
6 |
Белкамнефть, Открытое акционерное общество |
628091,0 |
5325806,0 |
-854065 |
Вывод: При ранжировании мы можем определить прибыльные компании и убыточные.
9. Осуществите прогнозирование среднего значения показателя Y при уровне значимости α = 0,1, если прогнозное значение фактора Хj составит 80% от его максимального значения. Представьте на графике фактические данные Y, результаты моделирования, прогнозные оценки и границы доверительного интервала.