Читать практическое задание по финансовому менеджменту, финансовой математике: "Парный регрессионный анализ" Страница 3

назад (Назад)скачать (Cкачать работу)

Функция "чтения" служит для ознакомления с работой. Разметка, таблицы и картинки документа могут отображаться неверно или не в полном объёме!

составляет 46434. Рассчитаем ошибку прогноза: = 6907,6 Значит, ошибка прогноза составляет 6907,6. Вычислим теперь на основе выше рассчитанного доверительный интервал:

      Построение степенной регрессионной модели

Степенное уравнение регрессии имеет следующий вид: , гдеДля этого надо еще добавить в таблицу значения lny и x* lny , рассчитать общую сумму по 28 предприятиям и их среднее значение. При вычислении b1 и b0 получены результаты: b1 = 0, 90 b0 = 167325, 81 Значит степенное уравнение регрессии примет вид: = 167325,81*0,90х

    Рассчитаем коэффициент корреляции:

Следовательно, rxy = 0,96. Значит можно сделать вывод, что между Х и у, то есть между постоянными расходами и объемом выпускаемой продукции связь не тесная. 2. Рассчитаем коэффициент детерминации: D = r2xy * 100 D =92, 95830 (%)Следовательно, величина постоянных расходов только на 92, 27 % объясняется величиной объема выпускаемой продукции.

    Рассчитаем дисперсионное отношение Фишера:

F расч = 343,233. Fтабл = 4, 20. (нахождение см. в линейной регрессионной модели) Так как Fрасчетное > Fтабличное значит уравнение статистически значимо. 4. Рассчитаем стандартные ошибки коэффициентов регрессии: , гдеПри вычислении Sост было получено, что Sост = 6758,991.Следовательно,Sb1 = 316,97 Sb0 = 3563,99. 6. Рассчитаем доверительные границы коэффициентов регрессии: , гдетабл находится по таблице t-критерия Стьюдента при уровне значимости 0,05 и числе степенной свободы равной 26.Значит tтабл = 2,0555. = 7325,59 = 651,33 Следовательно, можно рассчитать доверительные границы коэффициентов регрессии: Значит можно сделать вывод, что коэффициенты b1 и b0 значимы, так как они лежат в этих интервалах, то есть модель адекватна. 5. Рассчитаем t — статистики Стьюдента: Получается, что = 33,61, = -18,53. Значит коэффициент tb1 не значим, т.к. tb1 меньше tтабл и tb0 значим, так как больше tтабл, следовательно, один коэффициент tb0 оказывает воздействие на результативный признак. Рассчитаем индекс корреляции: В результате получаем, что Ir = 0,96351 = rxy. Следовательно, индекс корреляции и коэффициент корреляции рассчитаны, верно.

    Рассчитаем значение коэффициента эластичности:

В результате Э = 0,000161736. Коэффициента эластичности показывает, что на 0,000161736 % изменится результат постоянных расходов (у) при изменении на 1% объема выпускаемой продукции (х.).

    Оценить качество модели можно с помощью коэффициента аппроксимации:

В результате получаем, что А = 0,341604171, следовательно, коэффициент аппроксимации не принадлежит интервалу [0,7;1]. Значит можно сделать вывод о том, что модель не качественная. Рассчитаем точность прогноза: , гдехр= 13,5687=46432,58 Значит точность прогноза удельных постоянных расходов при прогнозном значении объема выпускаемой продукции, составляющей 142,7% от среднего уровня составляет 168444,9249. Рассчитаем ошибку прогноза: = 6947,015806 Значит, ошибка прогноза составляет 6907,6. Вычислим теперь на основе выше рассчитанного доверительный интервал: 3.Сравнительный анализ расчетов, произведенных с помощью формул Excel и с использованием «Пакета анализа» Если сравнивать между собой результаты, полученные при расчетах линейной и степенной регрессионной модели, то можно выделить следующее:


    Интересная статья: Быстрое написание курсовой работы