Задачи для самостоятельного решения
80. На основе приведенных эмпирических данных установить тесноту корреляционной связи между объемом товарооборота и суммой реализованных торговых надбавок. Построить график динамики факторного и результирующего признака.
Сделать вывод.
Периоды | Товарооборот, тыс. руб. | Сумма торговых надбавок, тыс. руб. |
Январь | 758.4 | 146,9 |
Февраль | 423,3 | 96,8 |
Март | 494,6 | 96,0 |
Апрель | 518,3 | 99,9 |
Май | 774,4 | 136,5 |
Июнь | 956,7 | 155,2 |
Июль | 876,6 | 146,6 |
Август | 853,2 | 145,3 |
Сентябрь | 926,2 | 156,9 |
Октябрь | 962,9 | 161,1 |
Ноябрь | 96З,1 | 160,2 |
Декабрь | 1173,1 | 195,1 |
81. Приведены данные, характеризующие темп роста товарооборота при изменении цены. На основе приведенных данных:
• начертить график, иллюстрирующий динамику товарооборота и цен;
• рассчитать парный коэффициент корреляции для определения характера и тесноты связи между результирующим и факторным показателями.
Сделать вывод.
Периоды | Темпы роста товарооборота, % | Темпы роста цен, % |
Январь | 99,5 | 108,0 |
Февраль | 55,8 | 117,5 |
Март | 116,8 | 86,5 |
Апрель | 104,8 | 89,9 |
Май | 149,4 | 91,2 |
Июнь | 123,5 | 92,0 |
Июль | 91,6 | 103,1 |
Август | 97,3 | 101,8 |
Сентябрь | 108,6 | 99,4 |
Октябрь | 104,0 | 99,4 |
Ноябрь | 100,1 | 98,8 |
Декабрь | 121,8 | 100 |
|
|
82. Предприятие сообщает данные о продажах и расходах на рекламу:
Расходы на рекламу, руб. | Продажи, тыс. руб. |
900 | 150 |
1900 | 200 |
1100 | 140 |
1400 | 160 |
2300 | 250 |
1200 | 200 |
2200 | 230 |
700 | 140 |
1300 | 220 |
1500 | 280 |
1700 | 280 |
На основании приведенных данных установить, как количественно меняется объем продаж при изменении расходов на рекламу. Для этого построить линию эмпирической регрессии, на основе которой составить уравнение, определить коэффициент регрессии, теоретическую линию регрессии. Сделать выводы.
83. На основе приведенных эмпирических данных установить тесноту корреляционной связи между объемом товарооборота и оборачиваемостью товарных запасов. Сделать выводы.
Месяцы | Товарооборот, тыс. руб. | Оборачиваемость товаров, дни |
Январь | 758,4 | 48 |
Февраль | 423,3 | 61 |
Март | 494,6 | 58 |
Апрель | 518,3 | 56 |
Май | 774,4 | 47 |
Июнь | 956,7 | 42 |
Июль | 876,6 | 43 |
Август | 853,2 | 43 |
Сентябрь | 926,2 | 40 |
Октябрь | 962,9 | 41 |
Ноябрь | 963,1 | 40 |
Декабрь | 1173,1 | 35 |
|
|
Составить уравнение регрессии.
84. В результате наблюдения за ценами и объемом реализации по группе товаров на предприятии торговли была выявлена следующая зависимость между показателями.
Периоды | Объем продаж, тыс. руб. | Цена за единицу продукции, руб. |
1 | 3605 | 19 |
2 | 2752 | 29,1 |
3 | 2247 | 36 |
4 | 1421 | 46,2 |
5 | 1328 | 53,6 |
6 | 1265 | 54,8 |
7 | 1171 | 63,6 |
8 | 1255 | 62,6 |
На основе имеющихся данных:
• определить коэффициент корреляции, оценить тесноту связи между показателями;
• сделать вывод о степени эластичности спроса на данный товар. Дать предложения по изменению ценовой политики предприятия.
85. Имеются следующие данные о средней заработной плате и выработке по годам:
|
|
Годы | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 |
Среднемесячная заработная плата, руб. | 900 | 950 | 1020 | 1120 | 1300 | 1450 | 1500 | 1550 |
Выработка на продавца, тыс. руб. | 17,3 | 18,4 | 19,8 | 22,1 | 23,4 | 25,1 | 25,3 | 25,6 |
Рассчитать:
• коэффициент парной корреляции между показателями;
• построить уравнение регрессии между объемом выработки и средней заработной платой.
86. Приведены данные, характеризующие объем продаж и уровень рентабельности по магазинам:
№ магазина | Товарооборот, млн. руб. | Уровень рентабельности, % | № магазина | Товарооборот, млн. руб. | Уровень рентабельности, % |
1 | 10 | 0,22 | 15 | 1350 | 9,11 |
2 | 135 | 1,14 | 16 | 114 | 2,13 |
3 | 258 | 2,15 | 17 | 69 | 1,89 |
4 | 25 | 0,98 | 18 | 85 | 1,73 |
5 | 32 | 1,15 | 19 | 478 | 4,14 |
6 | 58 | 2,18 | 20 | 541 | 4,25 |
7 | 340 | 5,16 | 21 | 125 | 3,18 |
8 | 790 | 4,84 | 22 | 190 | 3,22 |
9 | 1450 | 7,21 | 23 | 438 | 3,48 |
10 | 194 | 3,15 | 24 | 570 | 4,11 |
11 | 532 | 5,16 | 25 | 918 | 5,12 |
12 | 799 | 8,11 | 26 | 834 | 5,31 |
13 | 618 | 6,15 | 27 | 149 | 4,92 |
14 | 297 | 5,14 |
|
|
На основании приведенных данных:
1) рассчитать сумму прибыли от продажи товаров по каждому магазину и в целом, уровень рентабельности и товарооборот по всем магазинам;
2) построить график корреляционного поля;
3) установить наличие зависимости между объемом товарооборота и уровнем рентабельности;
4) определить линейный коэффициент корреляции;
5) определить коэффициент детерминации;
6) сделать вывод.
87. Приведены данные, характеризующие объем товарооборота и уровень издержек обращения по продовольственным магазинам района города за I квартал отчетного года:
№ магазина | Товарооборот, млн. руб. | Уровень издержек, % | № магазина | Товарооборот, млн. руб. | Уровень издержек, % |
1 | 10 | 18,21 | 15 | 1350 | 7,92 |
2 | 135 | 14,17 | 16 | 114 | 21,15 |
3 | 258 | 10,18 | 17 | 69 | 16,99 |
4 | 25 | 19,21 | 18 | 85 | 15,11 |
5 | 32 | 17,48 | 19 | 478 | 13,44 |
6 | 58 | 15,14 | 20 | 541 | 13,52 |
. 7 | 340 | 9,28 | 21 | 125 | 16,95 |
8 | 790 | 9,15 | 22 | 190 | 14,87 |
9 | 1450 | 8,97 | 23 | 438 | 10,51 |
10 | 194 | 12,54 | 24 | 570 | 10,12 |
11 | 532 | 12,15 | 25 | 918 | 9,18 |
12 | 799 | 11,48 | 26 | 834 | 8,34 |
13 | 618 | 12,11 | 27 | 149 | 16,25 |
14 | 297 | 18,74 |
На основании приведенных данных:
1) рассчитать сумму и уровень издержек обращения по каждому магазину и в целом по району;
2) построить график корреляционного поля;
3) решить уравнение регрессии, приняв форму связи за линейную;
4) оценить адекватность выбранной модели.
88. Приведены данные, характеризующие объем товарооборота и сумму издержек обращения по непродовольственным магазинам района города:
№ магазина | Товарооборот, млн. руб. | Издержки, млн. руб. | № магазина | Товарооборот, млн. руб. | Издержки, млн. руб. |
1 | 1557 | 96,7 | 14 | 2484 | 138,9 |
2 | 308 | 18,8 | 15 | 1069 | 63,8 |
3 | 626 | 53,2 | 16 | 1637 | 103 |
4 | 2317 | 156,9 | 17 | 704 | 48,5 |
5 | 630 | 50,4 | 18 | 1838 | 132,2 |
6 | 1732 | 69.8 | 19 | 561 | 32,9 |
7 | 1406 | 120,8 | 20 | 344 | 22.7 |
8 | 1654 | 105,1 | 21 | 1822 | 130,5 |
9 | 4812 | 294,8 | 22 | 1122,, | 86,1 |
10 | 902 | 48,3 | 23. | 532 | 44,5 |
11 | 1664 | 108,2 | 24 | 284 | 23,7 |
12 | 1755 | 95,4 | 25 | 703 | 45,2 |
13 | 474 | 37,5 | 26 | 287 | 12,1 |
На основании приведенных данных:
1) определить уровень издержек обращения, считая связь между объемом товарооборота и уровнем издержек обращения прямолинейной;
2) определить, как изменяется уровень издержек обращения при изменении объема товарооборота на 1 тыс. руб.;
3) на графике построить эмпирическую и теоретическую линии
регрессии;
4) проанализировать показатели, выполнить проверку правильности построения уравнения регрессии с помощью ошибки аппроксимации.
89. Используя данные, приведенные в задаче № 88, требуется:
1) определить объем товарооборота и сумму издержек обращения
магазинов района;
2) рассчитать уровень издержек обращения по каждому магазину и
в целом по району;
3) построить график корреляционного поля;
4) определить тесноту связи между уровнем издержек обращения и объемом товарооборота;
5) проанализировать показатели, сделать выводы.
90. Приведены данные, характеризующие объем товарооборота и оборачиваемость товарных запасов продовольственных магазинов города
№ магазина | Товарооборот, млн. руб. | Оборачиваемость запасов, дни | № магазина | Товарооборот, млн. руб. | Оборачиваемость запасов, дни |
1 | 1557 | 25,8 | 14 | 2484 | 30 |
2 | 308 | 18,7 | 15 | 1069 | 19 |
3 | 626 | 23,4 | 16 | 1637 | 14,5 |
4 | 2317 | 20 | 17 | 704 | 23,3 |
5 | 630 | 22,8 | 18 | 1838 | 45,0 |
6 | 1732 | 30 | 19 | 561 | 23,1 |
7 | 1406 | 20,7 | 20 | 344 | 17,9 |
8 | 1654 | 32,8 | 21 | 1822 | 24,1 |
9 | 481 г | 39.3 | 22 | 1122 | 27,6 |
10 | 902 | 24,1 | 23 | 532 | 17 |
11 | 1664 | 25,8 | 24 | 284 | 16,7 |
12 | 1755 | 21,4 | 25 | 703 | 30 |
13 | 474 | 25,6 | 26 | 287 | 22,1 |
На основании приведенных данных требуется:
1) определить тесноту связи между объемом товарооборота и оборачиваемостью товарных запасов, считая связь прямолинейной;
2) построить уравнение регрессии;
3) определить, как изменяется оборачиваемость товарных запасов при росте товарооборота на 1 тыс. руб.;
4) сделать выводы.
91. Приведены данные, характеризующие реализацию холодильников и их среднюю цену по магазину
Месяцы | Количество проданных холодильников, шт. | Средняя цена 1 холодильника, руб. | Месяцы | Количество проданных холодильников, шт. | Средняя цена 1 холодильника, руб. |
Январь | 400 | 1720 | Июль | 500 | 1750 |
Февраль | 380 | 1800 | Август | 600 | 1700 |
Март | 350 | 1900 | Сентябрь | 620 | 1700 |
Апрель | 390 | 1890 | Октябрь | 700 | 1650 |
Май | 420 | 1850 | Ноябрь | 800 | 1650 |
Июнь | 450 | 1800 | Декабрь | 1000 | 1650 |
На основании приведенных данных:
1) построить график корреляционного поля, установить наличие зависимости между ценой холодильников и количеством продаж;
2) с помощью коэффициента корреляции установить тесноту связи между ценой и количеством проданных холодильников;
3) определить уравнение регрессии, считая связь между ценой и количеством проданных холодильников линейной. С помощью коэффициента регрессии установить, на сколько единиц изменится продажа холодильников при изменении цены на 100 руб.;
4) построить теоретическую и эмпирическую линии регрессии;
5) сделать выводы.
Тема 7. Сущность и приемы прогнозирования в экономическом анализе
Дата добавления: 2018-10-25; просмотров: 501; Мы поможем в написании вашей работы! |
Мы поможем в написании ваших работ!