Статистический анализ валового регионального продукта федеральных округов Российской Федерации
Рефераты >> Финансы >> Статистический анализ валового регионального продукта федеральных округов Российской Федерации

t1 факт = 7,14 > tтабл. = 1,68

t2 факт = -4,67 > tтабл. = 1,68

Значит, статистически значимым являются первый и второй факторы. В этом случае модель пригодна для принятия решений, но не прогнозов.

Таблица 14.6 Описательная статистика

 

У

Х1

Х2

Среднее

840,3615

565930

113525,7

Стандартная ошибка

94,95183

138158

16492,55

Медиана

714,6

368307

92039,1

Мода

#Н/Д

#Н/Д

#Н/Д

Стандартное отклонение

592,974

862796

102996

Дисперсия выборки

351618,1

7,4E+11

1,06E+10

Эксцесс

-0,914121

27,3251

22,87771

Асимметричность

0,480141

4,88112

4,36911

Интервал

2055,3

5385754

630416

Минимум

38,5

19490

37856,2

Максимум

2093,8

5405244

668272,2

Сумма

32774,1

2,2E+07

4427504

Счет

39

39

39

Средние значения признаков, включённых в модель У = 840,4%;

х1 = 565930 млрд.руб.; х2 = 113525,7 тыс.руб.

Стандартные ошибки коэффициентов регрессии Sao = 351618,1; Sa1 = 7,4; Sa2 = 1.06

Средние квадратические отклонения признаков σУ = 592,97%; σх1 = 862796 млрд.руб.; σх2 = 102996 тыс.руб.

Зная средние значения и средние квадратические отклонения признаков, рассчитаем коэффициенты вариации для оценки однородности исходных данных

Вариация факторов, включённых в модель не превышает допустимых значений (33-35%), а уровень рентабельности характеризуется вариацией 0,7%. В данном случаи необходимо проверить исходную информацию и исключить те значения, которые значительно отличаются от средних значений.

Разные единицы измерения делают несопоставимыми коэффициенты регрессии, когда возникает вопрос о сравнительной силе воздействия на результативный признак каждого из факторов чистой регрессии. Выразим их в стандартизированной форме в виде бета – коэффициентов и коэффициентов эластичности.

Каждый из β – коэффициентов показывает, на сколько средних квадратических отклонений изменится среднегодовая численность занятых в экономике, если соответствующий фактор изменится на своё среднее квадратическое отклонение.

При увеличении основных фондов на 1 среднее квадратическое отклонение среднегодовая численность занятых в экономике увеличится на 1,3% своего среднего квадратического отклонения; при увеличении валового регионального продукта на 1 своё квадратическое отклонение среднегодовая численность занятых в экономике снизится на 0,87 своего квадратического отклонения.

Каждый из коэффициентов эластичности показывает, на сколько процентов изменится в среднем среднегодовая численность занятых в экономике, если соответствующий фактор изменится на 1%.

При увеличении основных фондов на душу населения на 1% среднегодовая численность занятых в экономике увеличится на 0,6%; при увеличении валового регионального продукта на 1% среднегодовая численность занятых в экономике снижается на 0,67%.

В таблице 1.7 приведены расчётные значения среднегодовой численности занятых в экономике и отклонения фактических значений от расчётных. Расчётные значения получены путём подстановки значений факторов среднегодовой численности занятых в экономике в уравнение регрессии.

Если расчётное значение среднегодовой численности занятых в экономике превышает фактическое значение (остатки отрицательные), то есть резервы повышения среднегодовой численности занятых в экономике за счёт факторов включённых в модель, в противном случаи 9остатки положительные) отсутствуют резервы повышения среднегодовой численности занятых в экономике за счёт факторов, включённых в модель.

Таблица 14.7 Остатки

Наблюдение

Предсказанное У

Остатки

1

-346,5332771

385,0332771

2

550,2069329

-470,4069329

3

690,574439

-605,674439

4

167,2487007

-73,4487007

5

715,5607952

-611,2607952

6

511,2190356

-330,3190356

7

606,198028

-362,098028

8

-97,92013983

375,7201398

9

777,9102084

-443,5102084

10

700,4655634

-313,8655634

11

801,1335239

-402,0335239

12

607,0256551

-182,8256551

13

831,2316119

-396,9316119

14

320,3533398

148,7466602

15

396,0356826

82,86431738

16

874,2950193

-392,4950193

17

856,091577

-258,591577

18

804,6609681

-199,7609681

19

869,7702539

-193,5702539

20

914,4024079

-199,8024079

21

856,6993563

-135,3993563

22

773,1824245

-8,38242446

23

670,4381776

268,6618224

24

736,0029521

244,1970479

25

832,5893181

187,7106819

26

980,3488304

124,7511696

27

982,1744744

155,5255256

28

1081,638398

87,86160193

29

997,917685

223,782315

30

951,3697062

351,3302938

31

1189,29396

129,6060404

32

890,7347492

534,0652508

33

1241,618178

337,3818223

34

1226,563428

447,8365718

35

1091,772283

657,1277172

36

1261,626924

516,3730764

37

1229,902257

567,6977433

38

2545,203812

-654,6038121

39

1685,092762

408,7072385


Страница: