Построение математических моделей
Краткое сожержание материала:
3
Содержание
Задание 1
Задание 2
Список литературы
Вариант 6
Задание 1
Имеются данные, характеризующие выручку (у, млн. руб.) предприятия «АВС» в зависимости от капиталовложений (х, млн. руб.) за последние 10 лет (табл. 1).
Таблица 1
Время, t |
1998 |
1999 |
2000 |
2001 |
2002 |
2003 |
2004 |
2005 |
2006 |
2007 |
|
Выручка, у |
3,0 |
2,9 |
3,0 |
3,1 |
3,2 |
2,8 |
2,9 |
3,4 |
3,5 |
3,6 |
|
Объем капитало- |
1,1 |
1,1 |
1,2 |
1,4 |
1,4 |
1,4 |
1,3 |
1,6 |
1,3 |
1,4 |
1. Построить поле корреляции.
2. Найти параметры уравнения линейной регрессии ; дать экономическую интерпретацию параметров а и b.
3. Составить уравнения нелинейных регрессий:
· гиперболической ;
· степной ;
· показательной
4. Для каждой из моделей:
- найти коэффициент парной корреляции (для нелинейных регрессий - индекс корреляции);
- найти коэффициент детерминации;
- проверить значимость уравнения регрессии в целом с помощью F - критерия Фишера;
- найти среднюю относительную ошибку аппроксимации.
5. Составить сводную таблицу вычислений; выбрать лучшую модель; дать интерпретацию рассчитанных характеристик.
6. По лучшей модели составить прогноз на следующие два года показателя у (выручка), если х (объем капиталовложений) увеличивается на 10% по сравнению с последним годом.
7. Построить графики уравнений регрессии; отметить точки прогноза.
РЕШЕНИЕ:
1. ПОСТРОИМ ПОЛЕ КОРРЕЛЯЦИИ
Поле корреляции - точечный график, осями X и Y которого сопоставлены изучаемые признаки (рис. 1).
Рис. 1
Точки на графике поля корреляции находятся довольно хаотично, что говорит о слабой зависимости объема капиталовложений Х и выручки Y.
2. НАЙДЕМ ПАРАМЕТРЫ ЛИНЕЙНОЙ РЕГРЕССИИ
Расчет неизвестных параметров выполним методом наименьших квадратов (МНК), построив систему нормальных уравнений и решая ее, относительно неизвестных параметров а и b.
Система нормальных уравнений имеет вид:
Необходимые расчеты представлены в таблице 2.
Построена линейная модель зависимости выручки предприятия «АВС» от объема капиталовложений:
В линейном регрессии коэффициент регрессии показывает направление связи между переменной Y и фактором X. А также, указывает насколько в среднем изменяется значение результативного признака Y, если фактор увеличить на единицу измерения.
b = 0,843, т.е. при увеличении объема капиталовложений (Х) на 1 млн. руб. выручка предприятия (Y) в среднем увеличится на 0,843 млн. руб.
Таблица 2
Вспомогательные вычисления для нахождения параметров линейной модели
t |
Y |
X |
X2 |
X*Y |
|
1998 |
3,0 |
1,1 |
1,21 |
3,3 |
|
1999 |
2,9 |
1,1 |
1,21 |
3,19 |
|
2000 |
3,0 |
1,2 |
1,44 |
3,6 |
|
2001 |
3,1 |
1,4 |
1,96 |
4,34 |
|
2002 |
3,2 |
1,4 |
1,96 |
4,48 |
|
2003 |
2,8 |
1,4 |
1,96 |
3,92 |
|
2004 |
2,9 |
1,3 |
1,69 |
3,77 |
|
2005 |
3,4 |
1,6 |
2,56 |
5,44 |
|
2006 |
3,5 |
1,3 |
1,69 |
4,55 |
|
2007 |
3,6 |
1,4 |
1,96 |
5,04 |
|
У |
31,4 |
13,2 |
17,64 |
41,63 |
3. РАССЧИТАЕМ:
- коэффициент парной корреляции.
Коэффициент парной корреляции показывает направление и тесноту линейной связи.
Т. е. связь между объемом капиталовложений и выручкой предприятия прямая и слабая.
Таблица 3
Вспомогательная таблица для расчета коэффициента парной корреляции, средней относительной ошибки аппроксимации
t |
Y |
X |
A |
|||||
1998 |
3,0 |
1,1 |
0,048 |
0,020 |
0,031 |
2,955 |
0,015 |
|
1999 |
2,9 |
1,1 |
0,048 |
0,058 |
0,053 |
2,955 |
0,019 |
|
2000 |
3,0 |
1,2 |
0,014 |
0,020 |
0,017 |
3,039 |
0,013 |
|
2001 |
3,1 |
1,4 |
0,006 |
0,002 |
-0,003 |
3,207 |
0,035 |
|
2002 |
3,2 |
1,4 |
0,006 |
0,004 |
0,005 |
3,207 |
0,002 |
|
2003 |
2,8 |
1,4 |
0,006 |
0,116 |
-0,027 |
3,207 |
0,146 |
|
2004 |
2,9 |
1,3 |
0,000 |
0,058 |
0,005 |
3,123
Другие файлы:
Построение математических моделей Экономико-математические методы и модели Примеры построение линейных математических моделей Исследование экономико-математических моделей Составление и использование математических моделей для решения линейных оптимизационных задач |