Пакет программ Майкрософт, как эффективное средство эконометрического анализа

Корреляционный и регрессионный анализ экономических показателей. Построение матрицы парных коэффициентов корреляции. Расчет и сравнение частных и парных коэффициентов корреляции. Построение регрессионной модели и её интерпретация, мультиколлинеарность.
Краткое сожержание материала:

Содержание

Введение

1. Данные для корреляционного и регрессионного анализа

2. Корреляционный анализ экономических показателей

2.1 Построение матрицы парных коэффициентов корреляции

2.2 Расчёт частных коэффициентов корреляции. Сравнение частных и парных коэффициентов корреляции

2.3 Расчёт множественных коэффициентов корреляции

3. Регрессионный анализ экономических показателей

3.1 Проверка исходных данных на мультиколлинеарность

3.2 Построение регрессионной модели и её интерпретация

3.3 Сравнение исходных данных с рассчитанными по уравнению регрессии

Заключение

Список используемой литературы

Введение

В банковской, финансовой сфере, при проведении маркетинговых и социологических исследований, при обработке различных экономических данных требуется оценка взаимосвязи показателей и моделирование их зависимости для дальнейшего прогнозирования. Эти задачи призваны решать методы корреляционного и регрессионного анализов.

Изменение любого экономического показателя зависит от большого числа факторов, но из них лишь некоторые оказывают существенное воздействие на исследуемый показатель. Доля влияния остальных факторов столь незначительна, что их игнорирование не может привести к существенным отклонениям исследуемого объекта.

В большинстве случаев между экономическими явлениями не существует строгой функциональной взаимосвязи, поэтому в экономике говорят не о функциональных, а о корреляционных или статистических зависимостях.

Нахождение, оценка и анализ таких зависимостей и оценка их параметров будет произведена в данной курсовой работе.

Задачами курсовой работы является следующее: провести корреляционный анализ (то есть построить матрицу парных коэффициентов корреляции, частных коэффициентов корреляции, сравнить этих коэффициентов, рассчитать множественные коэффициенты корреляции); выявить, можно ли производить регрессионный анализ; провести регрессионный анализ (проверить данные на наличие мультиколлинеарности, исходя из этого, провести поэтапный регрессионный анализ, интерпретировать полученное уравнение регрессии).

Объектом исследования курсовой работы является массив данных из пяти показателей (одному результативному и четырём факторным) по 50 объектам.

Предметом изучения курсовой работы является определение наличия взаимосвязи между показателями, а также характера этих взаимосвязей.

В курсовой работе делается акцент на использование ППП Microsoft Excel, так как Microsoft Office, куда он входит, имеет в настоящее время наибольшее распространение и доступен всем пользователям современных компьютеров, в отличие от многих специальных статистических пакетов. Также используются такие методы, как графический и табличный.

1. Данные для корреляционного и регрессионного анализа

С целью анализа взаимосвязи показателей эффективности производства продукции были рассмотрены показатели производственно-хозяйственной деятельности 50 предприятий машиностроения.

Необходимо провести анализ взаимосвязи следующих экономических показателей:

Результативный признак:

Y - рентабельность

Факторные признаки X_i:

X₅ - удельный вес рабочих в составе ППП

X₇ - коэффициент сменности оборудования

X₁₀ - фондоотдача

X₁₅- оборачиваемость нормируемых оборотных средств.

Исходные данные представлены в табл. 1.

Предположим, что рассматриваемые признаки Y, X₅, X₇, X₁₀, X₁₅ в генеральной совокупности подчиняются нормальному закону распределения и указанные данные представляют выборку из этой генеральной совокупности.

Таблица 1

Исходные данные

№	Y3	X5	X7	X10	X15
1	13,26	0,78	1,37	1,45	166,32
2	10,16	0,75	1,49	1,3	92,88
3	13,72	0,68	1,44	1,37	158,04
4	12,85	0,7	1,42	1,65	93,96
5	10,63	0,62	1,35	1,91	173,88
6	9,12	0,76	1,39	1,68	162,3
7	25,83	0,73	1,16	1,94	88,56
8	23,39	0,71	1,27	1,89	101,16
9	14,68	0,69	1,16	1,94	166,32
10	10,05	0,73	1,25	2,06	140,76
11	13,99	0,68	1,13	1,96	128,52
12	9,68	0,74	1,1	1,02	177,84
13	10,03	0,66	1,15	1,85	114,48
14	9,13	0,72	1,23	0,88	93,24
15	5,37	0,68	1,39	0,62	126,72
16	9,86	0,77	1,38	1,09	91,8
17	12,62	0,78	1,35	1,6	69,12
18	5,02	0,78	1,42	1,53	66,24
19	21,18	0,81	1,37	1,4	67,68
20	25,17	0,79	1,41	2,22	Другие файлы: Антикризисная стратегия предприятия ООО "Майкрософт Рус" История корпорации Microsoft Corporation и ее доминирование в области операционных систем, программного обеспечения и Intel. Динамика роста ИТ-отрасли... Основные сведения о пакете программ схемотехнического анализа MicroCAP-7 Универсальный пакет программ схемотехнического анализа, предназначенный для решения широкого круга задач MicroCAP-7 (основные сведения, необходимые дл... Средства эконометрического моделирования и прогноза курса акций British Petroleum Исследование изменения во времени курса акций British Petroleum средствами эконометрического моделирования с целью дальнейшего прогноза с использовани... Профессиональный пакет прикладных программ Методические рекомендации направлены на углубление и систематизацию знаний по дисциплине «Профессиональный пакет прикладных программ» (ПППП). Предназн... Основы современных операционных систем Программа Shared Source Initiative корпорации Майкрософт. Основные этапы развития SSI. Портал для совместных проектов и формирования интерактивного со...