Построение многофакторной корреляционно-регрессионной модели доходности предприятия: оценка параметров функции регрессии, анализ факторов на управляемость, экономическая интерпретация модели. Прогнозирование доходности на основе временных рядов.
При низкой оригинальности работы "Применение статистических методов для анализа эффективности экономических показателей предприятия", Вы можете повысить уникальность этой работы до 80-100%
Во второй главе сделано прогнозирование модели доходности предприятия на основе временных рядов. Оценка работы студента Дипломная работа ВНУКОВА А.А. соответствует всем требованиям, предъявляемым к дипломным работам по специальности «прикладная математика», содержит достаточный объем самостоятельно выполненных исследований. МНОГОФАКТОРНАЯ КОРРЕЛЯЦИОННО - РЕГРЕССИОННАЯ МОДЕЛЬ ДОХОДНОСТИ ПРЕДПРИЯТИЯ 1.1 Построение модели 1.2 Оценка параметров функции регрессии 1.3 Регрессионный анализ модели 1.4 Корреляционный анализ тесноты между факторами 1.5 Анализ тесноты взаимосвязи факторов (х) с зависимой переменной (у) 1.6 Оценка статистической значимости коэффициентов регрессии 1.7 Анализ факторов на управляемость 1.8 Исследование целесообразности исключения факторов из модели с помощью коэффициента детерминации 1.9 Экономическая интерпретация построенной модели и прогнозирование результатов 2. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ МОДЕЛИ ДОХОДНОСТИ ПРЕДПРИЯТИЯ НА ОСНОВЕ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ 2.1 Постановка цели и задачей исследования модели доходности 2.2 Логический отбор видов аппроксимирующей функции 2.3 Подбор аппроксимирующей кривой 2.4 Оценка параметров модели прогноза 2.5 Выбор математической модели прогнозирования Заключение Литература Приложения ВВЕДЕНИЕ Деятельность в любой области экономики требует применения современных методов работы, знания достижений мировой экономической мысли, понимания научного языка. Множество А называют областью определения функции, а множество В - множеством значений функции. В корреляционном анализе оценивается сила связи, а в регрессионном анализе исследуется ее форма. Рассмотрим влияние на доходы предприятия следующих факторов: x1 - прибыль от реализации, тыс. руб.; x2 - численность работников предприятия, чел.; x3 - фонд оплаты труда работников, тыс. руб.; x4 - среднемесячная зарплата 1-го работника, тыс. руб.; x5 - производительность труда (выработка 1-го работника), тыс. руб.; x6 - предоставление услуг связи, тыс. руб.; x7 - чистая прибыль, тыс. руб.; На этапе сбора исходных данных и их первичной обработки, согласно теории[5], сходная информация может быть собрана в трех видах: • динамические (временные) ряды; • пространственная информация - информация о работе нескольких объектов в одном разрезе времени; • сменная - табличная форма, т.е. информация о работе нескольких объектов за разные периоды. В данной работе оценку параметров выполняем с использованием программных продуктов Statistica и Microsoft Excel. Фрагменты таблиц «Исходные данные» 1.3 Регрессионный анализ модели Согласно теории[12], для выполнения регрессионного и корреляционного анализа в Microsoft Excel имеется набор инструментов, называемый «Пакет анализа», который может быть использован для решения сложных статистических задач.
Вы можете ЗАГРУЗИТЬ и ПОВЫСИТЬ уникальность своей работы
