«ПОСТРОЕНИЕ И ЭКОНОМЕТРИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ОДНОФАКТОРНОЙ РЕГРЕССИОННОЙ МОДЕЛЕЙ»

1.ЦЕЛЬ РАБОТЫ: - закpепление теоpетических знаний в области корреляционного-регрессионного анализа однофакторных регрессионных моделей ; - пpиобpетение пpактических навыков пpименения эконометрического анализа, моделирования и прогнозирования на основе регрессий.

1. СОДЕРЖАHИЕ ЗАДАHИЯ: В базе данных (Таблица 1) даны значения показателей производственно-хозяйственной деятельности промышленных предприятий. Рассматриваются следующие показатели: Y1 – производительность труда Y2 – индекс снижения себестоимости продукции Y3 – рентабельность Х4 – трудоемкость единицы продукции Х5 – удельный вес рабочих в составе ППП Х6 – удельный вес покупных изделий Х7 – коэффициент сменности оборудования Х8 – премии и вознаграждения на одного работника Х9 – удельный вес потерь от брака Х10 – фондоотдача Х11 – среднегодовая численность ППП Х12 – среднегодовая стоимость ОПФ Х13 – среднегодовой фонд заработной платы ППП Х14 – фондовооруженность труда Х15 – оборачиваемость нормируемых оборотных средств Х16 – оборачиваемость ненормируемых оборотных средств Х17 – непроизводственные расходы.

I.Построить линейную однофакторную модель зависимости результативного признака от факторного признака в соответствии с вариантами заданий. 1) Построить диаграмму рассеяния зависимой и независимой переменных. 2) Определить регрессионные коэффициенты и построить уравнение регрессии. 3) Определить силу и направление связи между переменными с помощью коэффициента корреляции, определить долю вариации результативного признака, обусловленную регрессией в общей вариации результативного признака с помощью коэффициента детерминации. 4) Оценить значимость коэффициентов регрессии с помощью критерия Стъюдента. 5) Оценить адекватность модели с помощью критерия Фишера. II. Построить две нелинейные однофакторные модели (на выбор). 1) Обосновать выбор нелинейной модели (с помощью корреляционного поля). 2) Показать процедуру линеаризации модели. 3) Определить регрессионные коэффициенты и построить уравнение нелинейной регрессии. 4) Определить долю вариации результативного признака, обусловленную регрессией, в общей вариации результативного признака с помощью коэффициента детерминации. Определите силу связи между переменными с помощью индекса корреляции. 5) Оцените адекватность модели с помощью критерия Фишера. III. Выберете лучшую регрессионную модель по критериям максимума коэффициента детерминации и минимума ошибки аппроксимации. Спрогнозируйте значение результативного признака по выбранной модели, если факторный признак будет принимать значения, указанные в таблице. (Достаточно построить точечный прогноз).