Статистичні методи виявлення наявності кореляційних зв’язків



При проведенні кореляційно-регреійного аналізу зв’язку , що є завданням четвертого розділу курсової роботи, кожен студент обирає відповідний варіант (вказаний викладачем) факторної та результативної ознак, який представлений в таблиці 1.11.

Таблиця 1.11 –Варіанти фактичних та результативних ознак

Варіанти

Роки

1

2

3 4 5
1 2

3

4 5 6 7

1

Коефіцієнт змінності робітників        
Фондовіддача        
               

 

Продовження таблиці 1.11

1 2 3 4 5 6 7

2

Доля активної частини основних засобів          
Продуктивність праці          

3

Продуктивність праці          
Фондоозброєність праці          

4

Матеріаломісткість продукції          
Рентабельність продукції          

5

Витрати на 1 вартості продукції          
Рентабельність продукції          

6

Коефіцієнт оборотності оборотних активів          
Рентабельність праці          

7

Темпи зростання цін          
Темпи зростання рентабельності          

8

Темпи зростання середнього доходу          
Темпи зростання продуктивності праці          

9

Темпи зростання середньої зарплати          
Темпи зростання продуктивності праці          

10

Фондовіддача          
Доля амортизації на 1 вартості продукції          

Алгоритм розрахунку факторної та результативної ознак для проведення кореляційно-регресійного аналізу наведено в додатку Д ( таблиця Д.1).

Дослідження кореляційних залежностей необхідно розпочати з встановлення факту наявності зв'язку шляхом простого зіставлення двох паралельних рядів, визначення за допомогою кореляційного поля його напрямку і форми.

Автокореляція – це залежність наступних рівнів динамічного ряду від попередніх. Наявність автокореляції порушує одну з передумов регресійного аналізу – незалежність спостережень і приводить до викривлення його результатів. Для виявлення наявності автокореляції треба визначити значення коефіцієнтів автокореляції в рядах х та у та порівняти їх з критичними значеннями.

Коефіцієнти автокореляції для ряду х та у обчислюємо за формулами:

Для ряду х:

(1.18)

Для ряду у:

(1.19)

       Значення    та  обраховують шляхом екстраполяції:

       ;

       ,

де , - середні абсолютні прирости.

Дані для розрахунку коефіцієнтів автокореляції ряду х,у заносимо в табл..1.12.

Таблиця 1.12 – Дані для розрахунку коефіцієнтів автокореляції ряду х,у

                   
                   
                   
                   
                   

 

Порівняти фактичні значення коефіцієнтів автокореляції ряду х та у з критичними значеннями (дані критичних значень коефіцієнтів автокореляції представлені в додатку Е таблиця Е1) і зробити висновок про наявність автокореляції.

Існує декілька методів усунення автокореляції. Одним з таких методів є метод введення змінної величини  в рівняння регресії, де вона виконує роль фактора часу. В цьому випадку рівняння регресії матиме вигляд:

                                                 (1.20)

де    - параметр, який характеризує середній приріст результативної ознаки на одиницю приросту факторної ознаки ;

 - середній щорічний приріст    під впливом зміни комплексу факторів, крім .

Для визначення цих параметрів складають систему нормальних рівнянь, яку розв’язують методом підстановок  та методом Крамера.

Всі необхідні розрахунки подати у вигляді таблиці 1.13).

Таблиця 1.13 – Дані для розрахунки параметрів рівняння регресії

t у х t2 x2 уt хt xy
-1              
0              
1              
Σt=0              

 

 

Якщо в такий спосіб автокореляцію усунуто, то залишкові величини повинні бути між собою незалежними:

                                                    (1.21)

Цю гіпотезу перевіряють за допомогою коефіцієнта автокореляції залишкових величин, який обчислюють з певним часовим зсувом (лагом). При р=1 коефіцієнт автокореляції обчислюють за формулою:

                                         (1.22)

 

Дані для розрахунку коефіцієнта автокореляції залишкових величин подати у вигляді таблиці 1.14.

       Таблиця 1.14 – Розрахунок коефіцієнта автокореляції залишкових величин

t у х Y(t) εt εt+1 εt εt+1 εt2
-1              
0              
1              
             

Коефіцієнт приймає значення в межах від -1 до1.

Фактичне значення коефіцієнта автокореляції порівнюємо з критичним (значення коефіцієнтів автокореляції представлені в додатку Е таблиця Е.1). Якщо критичне значення автокореляції більше за фактичне, то це дає підстави стверджувати , що автокореляція залишкових величин неістотна.

Дати економічну інтерпретацію моделі і оцінити можливість її практичного застосування в економіці.

 

Висновки

У висновку необхідно вказати, які статистичні закономірності діяльності промислового підприємства були виявлені в результаті застосування статистичних методів в економічних, дослідженнях. Треба визначити, в чому полягає закономірність, який характер мають закономірності розподілу, розвитку та взаємозв'язку економічних явищ і процесів на підприємстві.

 


Дата добавления: 2018-06-27; просмотров: 244; Мы поможем в написании вашей работы!

Поделиться с друзьями:






Мы поможем в написании ваших работ!