Социально-экономическое прогнозирование

Автор работы: Пользователь скрыл имя, 03 Декабря 2012 в 20:51, курсовая работа

Краткое описание

Курсовая работа направлена на практическую детальную проработку ряда методов СЭП, получивших достаточно широкое распространение в реальной экономической и управленческой деятельности: экстраполяционного, корреляционно-регрессионного, выделения тренда.

Скачать целиком (94.30 Кб) Сколько стоит заказать работу?
Содержимое работы - 1 файл

Оформленный курсач.docx

— 107.74 Кб (Скачать файл)

 

 

где r - коэффициент линейной корреляции; n – 2 - число степеней свободы; n - объем выборки.

При этом проверяется так  называемая «нулевая гипотеза», т.е. предположение  о том, что коэффициент линейной корреляции в генеральной совокупности равен 0. Полученное расчетное значение t-критерия Стьюдента tрасч сравнивается с его табличным значением tтабл , которое выбирается из таблицы для числа степеней свободы n – 2 и доверительной вероятности a. Обычно на практике значения a выбирают равными 1% (0,01) или 5% (0,05). Если tрасч > tтабл, то можно считать, что коэффициент корреляции значительно больше 0 и зависимость между показателями существует.

 

 

 

 

 

ВВП РФ в %% к 1990г.

Уровень инфляции

Промыш. производство РФ в %% к 1990г.

Номинальная заработная плата (руб.)

Уровень износа основных фондов промышленности РФ

Коэфф. обеспеченности собственными средствами

Промыш. производство предприятия №16 в %% к 1990г.

Коэфф. текущей ликвидности

Коэфф. рентабельности продукции

ВВП РФ в %% к 1990г.

  

-0,620911495

0,990279137

0,978112909

0,824402513

-0,225473069

0,804291017

0,927384228

0,151478753

Уровень инфляции

-1,94023961

  

-0,64305271

-0,528257483

-0,274144798

-0,054469015

-0,657060993

-0,646781024

-0,326079838

Промыш. производство РФ в %% к 1990г.

25,66964658

-2,056811089

  

0,973059761

0,811876696

-0,277500631

0,817029585

0,939750126

0,111912531

Номинальная заработная плата (руб.)

13,29579857

-1,523949259

11,93750773

  

0,893589918

-0,271617284

0,901236292

0,898052453

0,170273691

Уровень износа основных фондов промышленности РФ

4,119692695

-0,698266561

3,933230978

5,630525107

  

-0,423100055

0,697536374

0,628543285

0,247971436

Коэфф. обеспеченности собственными средствами

-1,256994559

-0,133619658

-0,764211727

-0,746703858

-1,235447046

  

-0,272719222

-0,053176825

-0,011135271

Промыш. производство предприятия  №16 в %% к 1990г.

4,880071894

-2,135028227

5,10902494

5,882567579

2,753377324

-0,633845477

  

0,954794456

-0,125033147

Коэфф. текущей ликвидности

6,558569057

-2,077270022

7,272947393

5,401423494

2,138112001

-0,140892

8,497917471

  

0,018463636

Коэфф. рентабельности продукции

0,405453838

-0,844910117

0,29796452

0,4571781

0,6772222

-0,029462986

-0,889132089

0,048858519

  




Таблица. Корреляция

Значения Т  критерия, для таблицы корреляции.

Значения Т критерия

                 

2,4460

                

2,1604

2,4460

              

2,3060

2,4460

2,3060

            

2,3060

2,4460

2,3060

2,3060

          

2,3646

2,4460

2,3646

2,3646

2,3646

        

2,1604

2,4460

2,1604

2,3060

2,3060

2,3646

      

2,3646

2,4460

2,3646

2,3646

2,3646

2,3646

2,3646

    

2,3646

2,4460

2,3646

2,3646

2,3646

2,3646

2,3646

2,3646

  

 

 

Регрессионный анализ данных, в зависимости показателя от фактора.

Год

Промыш. производство предприятия №16 в %% к 1990г.(У)

Номинальная заработная плата (руб.)(Х)

 1995

0,203

472,4

1996

0,236

790,2

1997

0,23

950,2

1998

0,19

1051,5

1999

0,1814

1522,6

2000

0,3912

2223,4

2001

0,3861

3240,4

2002

0,4205

4426

2003

0,452

5581

2004

0,464

6828

2005

0,588717597

8496,99

2006

0,671757116

10255,76

2007

0,763133779

12191,11

2008

0,862847586

14303,04


Номинальную З.П в 2005-2008 году берем прогнозные значения из сводной  таблицы трендов это будет (Х)( Номинальная заработная плата (руб.)) которые мы подставляем в формулу полученную ниже из вывода итогов Анализа данных.

 

 

ВЫВОД ИТОГОВ

                
                 

Регрессионная статистика

              

Множественный R

0,901236292

              

R-квадрат

0,812226855

              

Нормированный R-квадрат

0,788755211

              

Стандартная ошибка

0,053609366

              

Наблюдения

10

              
                 

Дисперсионный анализ

                
 

df

SS

MS

F

Значимость F

      

Регрессия

1

0,099452383

0,099452383

34,60460132

0,00036893

      

Остаток

8

0,022991713

0,002873964

          

Итого

9

0,122444096

            
                 
 

Коэффициенты

Стандартная ошибка

t-статистика

P-Значение

Нижние 95%

Верхние 95%

Нижние 95,0%

Верхние 95,0%

Y-пересечение

0,187536109

0,027568114

6,802645675

0,000137452

0,123963925

0,251108293

0,123963925

0,251108293

Переменная X 1

4,72145E-05

8,02618E-06

5,882567579

0,00036893

2,87061E-05

6,57229E-05

2,87061E-05

6,57229E-05

                 
                 

y=0,18+4,72*x

                

 

 

 

Вторая таблица  зависимости показателя от фактора.

Год

Коэфф. текущей ликвидности(У)

Промыш. производство РФ в %% к 1990г.(Х)

1996

1,13

0,472

1997

0,96

0,482

1998

0,92

0,458

1999

1,01

0,508

2000

1,21

0,569

2001

1,3

0,597

2002

1,36

0,62

2003

1,38

0,663

2004

1,43

0,704

2005

1,739463358

0,834

2006

1,979788096

0,952

2007

2,252699239

1,086

2008

2,558196787

1,236


 

Как и в предыдущей  таблице за возьмем Х - Промыш. производство РФ в %% к 1990г. И так же по формуле высчитываем У.

 

 

ВЫВОД ИТОГОВ

                
                 

Регрессионная статистика

              

Множественный R

0,93975

              

R-квадрат

0,88313

              

Нормированный R-квадрат

0,866435

              

Стандартная ошибка

0,070404

              

Наблюдения

9

              
                 

Дисперсионный анализ

              
 

df

SS

MS

F

Значимость F

      

Регрессия

1

0,262192

0,262192

52,89576379

0,000166596

      

Остаток

7

0,034697

0,004957

          

Итого

8

0,296889

            
                 
 

Коэффициенты

Стандартная ошибка

t-статистика

P-Значение

Нижние 95%

Верхние 95%

Нижние 95,0%

Верхние 95,0%

Y-пересечение

0,040897

0,159579

0,25628

0,805102993

-0,336447798

0,418242

-0,336447798

0,418241783

Переменная X 1

2,03665

0,280031

7,272947

0,000166596

1,37448236

2,698818

1,37448236

2,698818279

                 
                 

Y= 0,0409+2,036*x

                

 

 

 

 

Таблица сводных данных по корреляции и регрессионному анализу.

Таблица сведенных данных

Показатель

Уравнение

Факторы

2005

2006

2007

2008

Коэфф. обеспеченности собственными средствами

  

Не зависит

        
             

Промыш. производство предприятия  №16 в %% к 1990г.

y=0,18+4,72*x

Номинальная заработная плата (руб.)

0,588718

0,671757

0,763134

0,862848

           

Коэфф. текущей ликвидности

Y= 0,0409+2,036*x

Промыш. производство РФ в %% к 1990г.

1,739463

1,979788

2,252699

2,558197

             

Коэфф. рентабельности продукции

  

Не зависит

        

 

В результате анализа выявилось только 2 показателя зависимые только от одного фактора наибольшим образом.

Остальные показатели еще  в таблице корреляции оказались  не зависимыми от факторов, точнее зависят, но наименьшим образом.

 

 

 

Заключение.

  1. Промыш. производство предприятия №16 в %% к 1990г.

Если сравнить прогноз  значений Корреляционно-Регрессионого  метода с методом Выделения тренда,то последний явно проигрывает в  точности прогноза на каждой стадии,так  же отличаются прогнозные значения. Лично  сам склоняюсь больше к Корреляционно-Регрессионому  методу,т.к из периода в период идет плавный рост,а не скачком,но хотя в методе Выделения тренда значение гораздо выше,возможно это связано  из-за самого поспроения тренда и формулы  прогноза из графика.

 

  1. Коэффициент текущей ликвидности.

Ситуация по точности построения такая же как и в 1м пункте выше,но всетаки исходя из соображения что  чем выше Ктл тем лучше Корреляционно-Регрессионый метод четче во всех отношениях,ну мне так кажется ко крайней  мере. Хоть и между 2004 и 2005м годом  существует скачок  в росте этого  показателя который превышает прирост  в методе Выделения тренда.

Информация о работе Социально-экономическое прогнозирование