Отчет по лабораторной работе по дисциплине «Эконометрика»




Скачать 290.97 Kb.
НазваниеОтчет по лабораторной работе по дисциплине «Эконометрика»
страница1/3
Дата публикации01.06.2013
Размер290.97 Kb.
ТипОтчет
vbibl.ru > Математика > Отчет
  1   2   3


Федеральное агентство по образованию

Всероссийский заочный финансово-экономический институт

Отчет

по лабораторной работе по дисциплине «Эконометрика»

вариант №5

Пенза 2008г.
ЗАДАНИЕ

Анализ деятельности предприятий одной отрасли РФ -1.
Имеются данные (см. табл.1.5) об экономической деятельности 25 предприятий одной отрасли РФ в 1997г.г.

Y – прибыль от реализации продукции, млн. руб.

X1 – численность промышленно-производственного персонала, чел.

X2 – среднегодовая стоимость основных фондов, млн. руб.

X3 – электровооруженность, кВтч.

X4 – техническая вооруженность одного рабочего, млн. руб.

Таблица 1.5.


наблюдения

Прибыль от реализации продукции, млн. руб., Y

^ Численность промышленно-производствен-ного персонала, чел., X1

Среднегодовая стоимость основных фондов, млн. руб., X2

Электровоору-женность, кВтч, X3

Техническая вооружен-ность одного рабочего, млн. руб., X4

1

7960

864

16144

4,9

3,2

2

42392

8212

336472

60,5

20,4

3

9948

1866

39208

24,9

9,5













23

6612

3801

169995

75,9

27,2

24

163420

46142

972349

27,5

10,8

25

2948

2535

163695

65,5

19,9

Задание:

  1. Рассчитать параметры линейного уравнения множественной регрессии с полным перечнем факторов.

  2. Оценить статистическую значимость параметров регрессионной модели с помощью t-критерия, проверить нулевую гипотезу о значимости уравнения с помощью F-критерия ( = 0,05), оценить качество уравнения регрессии с помощью коэффициента детерминации.

  3. Используя пошаговую множественную регрессию (метод исключения или метод включения), построить модель формирования прибыли от реализации за счёт значимых факторов.

  4. Дать оценку влияния значимых факторов на результат с помощью коэффициентов эластичности,  - и  - коэффициентов.

  5. Рассчитать прогнозные значения результата, если прогнозные значения факторов составляют 80% от их максимальных значений.



^ РЕШЕНИЕ ЗАДАЧИ В SPSS
1. Подготовка данных для использования пакета SPSS.
Данные могут быть введены непосредственно в SPSS или могут быть импортированы из текстовых файлов, файлов формата EXCEL, ACCESS и т.д. В нашем случае имеется файл данных в формате EXCEL (Рис.1.1). Приступим к импорту данных в файл SPSS.


Рис.1.1. Файл исходных данных в формате EXCEL

Для импорта данных из файла формата EXCEL в SPSS выполняем следующие действия:

  1. После запуска программы SPSS и появления на экране пустого файла SPSS, подобного изображенному на Рис. 1.2, выбираем в строке меню Файл-Открыть-Данные и задайте имя EXCEL файла с вашими данными, его тип, после чего нажмите кнопку OPEN (Рис. 1.3).




Рис. 1.2. Окно редактора данных в SPSS.


Рис.1.3. Импорт данных в SPSS.

  1. В новом диалоговом окне (Рис.1.4) зададим диапазон ячеек (А1:E26). Если в первой строке EXCEL файла находятся имена переменных, то установить флажок Читать имена переменных из первой строки данных. Щелкните на кнопке ОК.



Рис.1.4. Импорт данных в SPSS.

  1. На экране мы увидим импортированные данные в формате SPSS (Рис. 1.5).



Рис.1.5. Данные задачи представлены в формате SPSS.


  1. Редактирование данных с использования пакета SPSS.

Нажмем в нижней строке меню кнопку «Переменные». Это позволит просмотреть всю информацию о переменных, импортированных в SPSS файл, и внести нужные изменения и дополнения. В столбце «Метка» введем расширенное имя переменной (до 256 символов). Эта информация будет использована при создании отчетов (Рис. 1.6).



Рис.1.6. Редактирование данных SPSS.

  1. Каждой переменной в файле данных SPSS будет соответствовать отдельная колонка. Используя меню Файл-Сохранить как-Save, сохраним данный файл с расширением , .sav. (Рис. 1.7).



Рис.1.7. Сохранение данных.
2^ . РЕШЕНИЕ ЗАДАЧИ В SPSS.

1. Рассчитать параметры линейного уравнения множественной регрессии с полным перечнем факторов.

Оценка параметров регрессии осуществляется по методу наименьших квадратов. Для проведения регрессионного анализа с помощью пакета SPSS выполним следующие действия:

  1. Выберем в верхней строке меню Анализ – Регрессия – Линейная.

  2. Поместим переменную Y в поле для зависимых переменных, объявив переменные X1, X2, X3, X4 независимыми (Рис. 2.3).

  3. В полях панели Статистики отметим флажками Оценки, Согласие модели и критерий Дурбина-Уотсона (в нашей литературе – критерий Дарбина-Уотсона) (Рис. 2.4), затем нажмем Продолжить.

  4. В полях панели Сохранить отметим необходимые поля (Рис. 2.5) и нажмем Продолжить.

  5. Не меняем значения, установленные по умолчанию в полях панели Параметры. Они будут использованы для определения критерия Фишера с доверительной вероятностью 0,95.

  6. Начнем вычисления нажатием ОК.



Рис. 2.3. Диалоговое окно Линейная регрессия.



Рис. 2.4. Диалоговое окно Линейная регрессия: Статистики.



Рис.2.5. Диалоговое окно Линейная регрессия: Сохранить.
Результаты регрессионного анализа приведены в следующих таблицах.

В табл. 2.2 перечислены переменные, которые были включены на каждом шаге.

Регрессия
^ Таблица 2.2.

Включенные/исключенные переменные(b)



Модель

Включенные переменные

Исключенные переменные

Метод

1

техническая вооруженность одного рабочего, численность промышленно-производственного персонала, электровооруженность, среднегодовая стоимость основных фондов(a)

.

Принудительное включение

a Включены все запрошенные переменные

b Зависимая переменная: прибыль от реализации продукции
В табл. 2.3 приведены значения коэффициента детерминации, коэффициента множественной корреляции, стандартная ошибка, коэффициент Дарбина – Уотсона модели.

^ Таблица 2.3.

Сводка для модели(b)



Модель

R

R квадрат

Скорректированный R квадрат

Стд. ошибка оценки

Дурбин-Уотсон

1

,970(a)

,941

,930

13708,064

2,316

a Предикторы: (константа) техническая вооруженность одного рабочего, численность промышленно-производственного персонала, электровооруженность, среднегодовая стоимость основных фондов

b Зависимая переменная: прибыль от реализации продукции
В табл. 2.4 приведены результаты дисперсионного анализа и значения F-критерия.
^ Таблица 2.4.

Дисперсионный анализ(b)



Модель



Сумма квадратов

ст.св.

Средний квадрат

F

Знч.

1

Регрессия

60446429614,587

4

15111607403,647

80,419

,000(a)

Остаток

3758220348,453

20

187911017,423





Итого

64204649963,040

24







a Предикторы: (константа) техническая вооруженность одного рабочего, численность промышленно-производственного персонала, электровооруженность, среднегодовая стоимость основных фондов

b Зависимая переменная: прибыль от реализации продукции
В табл. 2.5 в первом столбце указан номер модели, во втором – перечисляются используемые в модели независимые переменные, а в третьем столбце содержаться коэффициенты уравнения регрессии. В четвертом столбце содержаться стандартные ошибки коэффициентов уравнения регрессии, в пятом – стандартизованные коэффициенты, а в шестом – t- статистика, используемая для проверки значимости коэффициентов уравнения регрессии.
  1   2   3

Добавить документ в свой блог или на сайт

Похожие:

Отчет по лабораторной работе по дисциплине «Эконометрика» iconОтчет о лабораторной работе должен содержать
Разработать экспертную систему, реализующую алгоритм обратной цепочки рассуждений на основе базы знаний, разработанной в лабораторной...

Отчет по лабораторной работе по дисциплине «Эконометрика» iconОтчет по лабораторной работе по дисциплине "Технологии программирования"...
Пояснительная записка: с., рис., схем программ и алгоритмов, библиограф. Источник, приложения

Отчет по лабораторной работе по дисциплине «Эконометрика» iconМетодические указания к лабораторной работе №3 по дисциплине «Технологические...
Методические указания к лабораторной работе №3 по дисциплине «Технологические процессы машиностроительного производства» для студентов...

Отчет по лабораторной работе по дисциплине «Эконометрика» iconОтчёт по лабораторной работе №2 по дисциплине «Моделирование систем»...
Цель лабораторной работы – разработка и исследование в среде компьютерной математической системы MatLab&Simulink моделей непрерывных...

Отчет по лабораторной работе по дисциплине «Эконометрика» iconОтчет по лабораторной работе по дисциплине "Технологии программирования"...
Произвести анализ предметной области по методологии объектной декомпозиции и разработать логический проект системы по технологии...

Отчет по лабораторной работе по дисциплине «Эконометрика» iconОтчет по лабораторной работе по дисциплине "Технологии программирования"...
Произвести анализ предметной области по методологии объектной декомпозиции и разработать логический проект системы по технологии...

Отчет по лабораторной работе по дисциплине «Эконометрика» iconОтчет по лабораторной работе по дисциплине "Технологии программирования"...
Произвести анализ предметной области по методологии объектной декомпозиции и разработать логический проект системы по технологии...

Отчет по лабораторной работе по дисциплине «Эконометрика» iconОтчет по лабораторной работе по дисциплине "Технологии программирования"...
Произвести анализ предметной области по методологии объектной декомпозиции и разработать логический проект системы по технологии...

Отчет по лабораторной работе по дисциплине «Эконометрика» iconОтчет по лабораторной работе по дисциплине "Технологии программирования"...
Произвести анализ предметной области по методологии объектной декомпозиции и разработать логический проект системы по технологии...

Отчет по лабораторной работе по дисциплине «Эконометрика» iconОтчет по лабораторной работе по дисциплине "Технологии программирования"...
Произвести анализ предметной области по методологии объектной декомпозиции и разработать логический проект системы по технологии...

Вы можете разместить ссылку на наш сайт:
Школьные материалы


При копировании материала укажите ссылку © 2013
контакты
vbibl.ru
Главная страница