Построение многофакторной корреляционно-регрессионной модели доходности предприятия: оценка параметров функции регрессии, анализ факторов на управляемость, экономическая интерпретация модели. Прогнозирование доходности на основе временных рядов.
Аннотация к работе
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.