Добавил:
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
Учебное пособие 1939.pdf
Скачиваний:
9
Добавлен:
30.04.2022
Размер:
3.04 Mб
Скачать

2.11. Уточнение параметра θ = 0,90 с шагом 0,01 и проведение всех расчетов п. 2.1-2.9. Оформление промежуточных результатов в виде табл. 39.

 

 

 

 

 

 

Таблица 39

 

 

 

 

 

 

 

 

θ

0,91

0,92

0,93

0,94

0,95

0,96

 

(yt yˆt )

25082,25

25048,00

25615,18

26830,12

28740,29

31393,99

 

Таким образом, оптимальным параметром является θ* = 0,92.

3. Построение прогнозной модели с использованием оптимального параметра θ* =0,92 пут м последовательного выполнения шагов 2.2 - 2.6 для t = 1;26.

В результате получится модель, которая записывается в виде:

 

yˆt = 358,93+ 0,96yt1 θεt + εt .

(6.10)

4. Расч т по построенной модели прогнозных оценок потребления яблок на два года

yˆn+1 = 358,93+ 0,96×77300,92×(133,57) = 7900,08;

(6.11)

yˆn+2 = 358,93+ 0,96×7730 = 7940,82.

(6.12)

Задания для самостоятельной работы

Задание 2. Предприниматель, занимающийся продажей цитрусовых в Воронеже, заинтересован в получении прогнозных отчетов о продажах лимонов и апельсинов в ближайшие два месяца. С этой целью он основал опытных эко- номистов-аналитиков, которые задавали такой вопрос, рекомендовал построить модель ARIMA (p, G, 0), убедившись, что ранее в стационарности этой серии было 95% значимости (P, G, 0) для определения правил изучаемого процесса) и авторегрессии, а затем использовать модель, построенную для проведения необходимых прогнозных расчетов.

Таблица 40

Ме-

Объ м

Объ м

Ме-

Объ м

Объ м

сяц

продаж,

продаж,

сяц

продаж,

продаж,

 

лимо-

апельси-

 

лимонов,

апельси-

 

нов,

нов,

 

руб.

нов,

 

руб.

руб.

 

 

руб.

1

8800

58000

9

14800

77800

2

10300

62100

10

15900

78300

3

10500

66500

11

16200

78900

61

 

 

 

 

 

Окончание табл. 40

 

 

 

 

 

 

 

4

11800

69700

12

17100

79200

 

5

11600

70700

13

16800

79600

 

6

12700

73800

14

17300

80200

 

7

14000

74200

15

17800

81300

 

8

15200

76900

16

18100

84400

 

 

7. МОДЕЛЬ ДИНАМИЧЕСКОЙ РЕГРЕССИИ

 

В СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ ПРОЦЕССАХ

Расчетные формулы

 

 

 

 

Пусть модель записывается следующим образом:

 

 

 

 

yt = b0(t) + b1(t)xt1 + b2(t)xt2 +...+ bm(t)xtm , (7.1)

и е коэффициенты являются, например, функциями вида:

b0(t) = (b00 + b01t)

 

 

 

 

b

(t) = b

+ b t

+ b t2

 

 

 

 

 

 

 

1

 

 

10

11

 

12

 

 

 

 

 

 

 

b2(t) = b20 + b21 lnt

 

 

 

 

 

 

 

 

..............................

 

 

 

 

 

 

 

 

b

 

(t)

= b

+

bm1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Тогда

 

 

 

m

 

 

m0

 

t

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

+ b t2x

 

 

y

= b

+ b t + b x

+ b tx

 

 

+

t

 

00

01

 

 

10

t1

 

11 t1

 

12

t1

 

+ b

x

+ b

lntx

+...+ b

x

+ b

xtm

 

 

20

t2

21

 

 

t2

 

 

 

m0

 

tm

 

m1 t

После применения МНК прогноз осуществляется в два этапа: 1) прогноз коэффициентов

bˆ0(t +1) = bˆ00 + bˆ01(t +1)

bˆ1(t +1) = bˆ10 + bˆ11(t +1) + bˆ12(t +1)2 b2(t) = b20 +b21 ln(t +1)

......................................

bˆm(t +1) = bˆm0 + tbˆ+m11

2) прогноз показателя

yˆt +1 = bˆ0 (t +1) + bˆ1(t +1)xt +11 + bˆ2 (t +1)xt +12 + ...

+ bˆm (t +1)xt +1m

(7.2)

(7.3)

(7.4)

(7.5)

Решение типовой задачи

Здание 1. С целью изучения и прогнозирования спроса на платные услуги в сфере высшего образования, экономического образования Воронежским областным комитетом во время учебы в областной администрации провели обследование трех ведущих государственных вузов: Воронежского государственного технического университета (ВГТУ), Воронежской государственной техно-

62

логической академии (ВГТА) и Воронежского государственного педагогического университета (ВГПУ). Результаты были представлены на основе Договора, по которому абитуриенты желают прочитать количество зависимостей, характеризующих исследование, и ряда факторов (табл. 41). Руководитель аналитического отдела выдал следующее задание:

1)составить модель данной зависимости;

2)в каждый момент времени вычислить факторы, влияющих на число абитуриентов экономического факультета;

3)зная, что среднедушевой годовой доход населения Воронежской области в следующем периоде составит 265 тыс. руб. получим прогноз оценки числа абитуриентов:

а) ВГТУ, если цена обучения составит 27 тысяч рублей в год, а процент устроившихся по специальности выпускников будет равен 52%;

б) ВГТА, если цена обучения составит 19 тысяч рублей в год, процент устроившихся на выпускника по специальности будет равен 43%;

в) ВГПУ, если цена обучения составит 18,5 тыс. рублей в год, процент устроившихся на специальность выпускника будет равен 40%;

Аналитики начали выполнять задания. Изучение и доступная информация позволили им сделать такой вывод, что количество зависимостей от абитуриентов было представлено факторами из табл. 41.Можно считать линию с разным коэффициентом зависимости от времени. Также было установлено, что законы, которые изменяют коэффициенты рекомендуется использовать следующим образом:

b0 (t) = b00 + b01t b1(t) = b10 + b11t

1

(7.6)

b2 (t) = b20 + b21 t

 

b0 (t) = b30 + b31t

Требуется продолжить работу, начатую аналитиками, и выполнить все задания, порученные Комитетом по образованию.

 

 

 

 

 

Таблица 41

 

 

 

 

 

 

 

ВУЗ

Пе-

Числен-

Стоимость

Процент вы-

Среднедуше-

 

риод

ность

обучения в

пускников,

вой годовой

 

 

 

аби-

год., руб.

устроившихся

доход, руб.

 

 

 

туриен-

 

на работу

 

 

 

 

тов

 

по специаль-

 

 

 

 

 

 

ности

 

 

ВГТУ

1

261

12000

91

8000

 

ВГТА

1

227

6000

87

8000

 

ВГПУ

1

223

6500

85

8000

 

63

 

 

 

 

 

Окончание табл. 41

 

 

 

 

 

 

 

 

ВУЗ

Пе-

Числен-

Стоимость

Процент вы-

 

Среднедуше-

 

риод

ность

обучения в

пускников,

 

вой годовой

 

 

 

абитури-

год., руб.

устроившихся

 

доход, руб.

 

 

 

ентов

 

на работу

 

 

 

 

 

 

 

по специаль-

 

 

 

 

 

 

 

ности

 

 

 

ВГТУ

2

287

14000

80

 

12000

 

ВГТА

2

220

9000

64

 

12000

 

ВГТУ

3

284

15000

71

 

14000

 

ВГТУ

4

286

16500

66

 

16000

 

ВГТА

4

223

12500

51

 

16000

 

ВГПУ

4

252

12000

61

 

16000

 

ВГТУ

5

285

16500

62

 

18000

 

ВГТА

5

216

14000

46

 

18000

 

ВГТУ

6

288

18000

59

 

22000

 

ВГЕА

6

225

14500

45

 

22000

 

ВГПУ

6

223

14000

47

 

22000

 

ВГТУ

7

297

19200

57

 

30000

 

ВГПУ

8

233

16000

43

 

35000

 

ВГТУ

9

321

22000

56

 

40000

 

ВГТА

9

236

15000

42

 

40000

 

ВГТУ

10

344

25000

55

 

60000

 

ВГТА

10

252

17000

44

 

60000

 

ВГПУ

10

247

18000

41

 

60000

 

Решение с помощью Excel

1.Ввод исходных данных.

2.Подготовка данных для построения динамической регрессионной моделей и оформление их в табл. 42.

y

= b

+ b t(b

+ b t)x

+ (b

 

+ b 1)x

+

 

 

 

t

 

00

01 10

11 1t

 

20

 

21 t

2t

 

 

 

 

(7.7)

+ (b

bt

)x

= b

+ b t + b

x

+ b tx

+ b

 

x

2t

+

 

30

31

3t

00

01

10

1t

 

11

1t

20

 

 

 

+b21 xt2t + (lnb30 )x3t + (lnb31)tx3t

3.Построение с помощью «Пакета анализа» Excel (Сервис – Анализ данных – Регрессия) регрессионного уравнения (7.6) по данным табл. 42 (см. вывод итогов в табл. 41).

Построенная модель выглядит следующим образом:

yt = 5,0216 +1,7880t + 0,0034x1t + 0,0003tx1t +

(7.8)

+ 3,5767x

1,1272

x2t

0,0007x

+ 0,00003tx

 

 

 

2t

 

t

3t

3t

 

 

 

 

 

 

64

Таблица 42

y

t

x1

tx2

x2

 

x2

 

x

tx

 

 

 

 

 

 

t

3

3

 

 

 

 

 

 

 

 

261

1

12000

12000

91

91,0

8000

8000

227

1

6000

6000

87

87,0

8000

8000

223

1

6500

6500

85

85,0

8000

8000

287

2

14000

28000

80

40,0

12000

24000

220

2

9000

18000

64

32,0

12000

24000

284

3

15000

45000

71

23,7

14000

42000

286

4

16500

66000

66

16,5

16000

64000

223

4

12500

50000

51

12,8

16000

64000

252

4

12000

48000

61

15,3

16000

64000

285

5

16500

82500

62

12,4

18000

90000

216

5

14000

70000

46

9,2

18000

90000

288

6

18000

108000

59

9,8

22000

132000

225

6

14500

87000

45

7,5

22000

132000

223

6

14000

84000

47

7,8

22000

132000

297

7

19200

134400

57

8,1

30000

210000

233

8

16000

128000

43

5,4

35000

280000

321

9

22000

198000

56

6,2

40000

360000

236

9

15000

135000

42

4,7

40000

360000

344

10

25000

250000

55

5,5

60000

600000

252

10

17000

170000

44

4,4

60000

600000

247

10

18000

180000

41

4,1

60000

600000

4. Сравнение t0,95(12) = 2,179 с расч тными значениями t-статистик Стьюдента свидетельствует о том, что значимыми факторами являются x1,tx1, xt2 , не-

значимыми – t, x3 и tx3 .

5. Построение динамической регрессионной модели с помощью «Пакета анализа» после исключения из не незначимые факторы (см. вывод итогов табл. 43).

Таким образом, построенная модель имеет вид

y

= 3,653+ 0,0037x

+ 0,0003tx

+ 3,475x

2

1,112

x2

(7.9)

 

t

1

1

 

 

t

 

 

 

 

 

 

 

 

или после перегруппировки

y

= 3,653+ (0,0037

+ 0,0003t)x

+ (3,475

1,112

1)x

 

.

(7.10)

t

 

1

 

 

t

2

 

 

65

Таблица 43

Регрессионная

статистика

Множествен-

 

 

 

 

 

 

ный

 

 

 

 

 

 

R

0,99826

 

 

 

 

 

R-квадрат

0,996524

 

 

 

 

 

Нормирован-

 

 

 

 

 

 

ный

 

 

 

 

 

 

R-квадрат

0,994652

 

 

 

 

 

Стандартная

 

 

 

 

 

 

ошибка

2,689534

 

 

 

 

 

Наблюдения

21

 

 

 

 

 

Дисперсион-

 

 

 

 

 

 

ный анализ

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Значи-

 

 

Df

SS

MS

F

мость

 

 

 

 

 

 

F

 

Регрессия

7

26959,10612

3851,301

532,4186

6,02E-15

 

Остаток

13

94,03674198

7,233596

 

 

 

Итого

20

27053,14286

 

 

 

 

 

Коэффициен-

Стандарт-

t- стати-

 

Нижние

Верхние

 

ты

ная ошибка

стика

P-Значение

95%

95%

Y-пересечение

-5,0216

16,65590855

-0,30149

0,767809

-41,0045

30,96129

Переменная X 1

1,788055

1,503271982

1,189442

0,255537

-1,45957

5,035676

Переменная X 2

0,003444

0,000538584

6,394027

2,37E-05

0,00228

0,004607

Переменная X 3

0,000299

6,34748E-0,5

4,706436

0,00041

0,000162

0,000436

Переменная X 4

3,576712

0,176262746

20,29194

3,16E-11

3,19592

3,957505

Переменная X 5

-1,1272

0,09958867

-11,3186

4,2E-08

-1,34235

-0,91205

Переменная X 6

-0,00068

0,001249573

-0,54769

0,593187

-0,00338

0,002015

Переменная X 7

3,17E-0,5

0,000100821

0,314427

0,758186

-0,00019

0,00025

Таблица 44

Регрессионная

статистика

Множествен-

 

ный

 

R

0,99762088

R-квадрат

0,99524742

Нормирован-

 

ный

 

R-квадрат

0,994059275

Стандартная

 

ошибка

2,834742258

Наблюдения

21

Дисперсион-

ный анализ

 

 

 

 

Значи-

df

SS

MS

F

мость

66

 

 

 

 

Окончание табл. 44

 

 

 

 

 

F

 

Регрессия

7

26924,57064

6731,14266

837,6481608 2,33E-18

 

Остаток

16

128,5722187

8,035763671

 

 

 

Итого

20

27053,14286

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

t-

 

Ниж-

 

 

Коэффициен-

Стандарт-

статисти-

 

ние

Верхние

 

ты

ная ошибка

ка

P-Значение

95%

95%

Y-пересечение

-3,653044686

5,065096819

-0,72121912

0,481181431 -14,3906

7,084478

Переменная X 1

0,003768085

0,000516869

7,290217261

1,81131E-06 0,002672 0,004864

Переменная X 2

0,000271616

3,13494E-05

8,664131073

1,94136E-07

0,000205

0,000338

Переменная X 3

3,474607474

0,150645847

23,06474128

1,05109E-13

3,155253

3,793962

Переменная X 4

-1,112048075

0,086487664

-12,85788082

7,51877E-10

-1,29539

-0,9287

6. Расч т для каждого момента времени значения коэффициентов, стоящих при xit . Оформление результатов расч тов в виде табл. 45.

Таблица 45

t

b1(t)

b2 (t)

t

b1(t)

b2 (t)

1

0,0040

2,3626

5

0,0051

3,2522

1

0,0040

2,3626

6

0,0054

3,2893

1

0,0040

2,3626

6

0,0054

3,2893

2

0,0043

2,9186

6

0,0054

3,2893

2

0,0043

2,9186

7

0,0057

3,3157

3

0,0046

3,1039

8

0,0059

3,3356

4

0,0049

3,1966

9

0,0062

3,3510

4

0,0049

3,1966

9

0,0062

3,3510

4

0,0049

3,1966

10

0,0065

3,3634

5

0,0051

3,2522

10

0,0065

3,3634

 

 

 

10

0,0065

3,3634

График анализа данных табл. 45 показывает, что со временем возрастает стоимость обучения и степень влияния выпускников на количество абитуриентов, устроившихся на работу по специальности. Однако последствия этого роста интерпретируются по-разному. Первый динамичный эффект, рост престижа профессии экономиста объясняется повышением стоимости обучения. В то же время, В то же время, другой эффект показывает, что сокращение числа выпускников, обучающихся по специальности, приводит к стабилизации степени влияния этого фактора на престиж профессии экономиста. Другими словами, в перспективный период следует ожидать роста престижа экономической про-

67

фессии, роста расходов на образование, а также пропорциональности количества выпускников, получающих работу по специальности.

7. Расчет прогнозных оценок количества заявителей. а) ВГТУ:

Y

= −3,653+ 0,0037×27000+ 0,0003×

 

(7.11)

t+1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

×297000+3,475×521,112×4,73= 354

 

 

б) ВГТА:

 

 

 

 

 

Y

 

= −3,653+ 0,0037×19000+ 0,0003×

(7.12)

t+1

 

 

 

 

 

 

 

×209000+3,475×431,112×3,91= 270

 

в) ВГПУ:

 

 

 

 

 

Y

 

 

= −3,653+ 0,0037×18500+ 0,0003

×

(7.13)

t

+1

 

 

 

 

 

×203500+3,475×401,112×3,64 = 256

Задания для самостоятельной работы

Задание 1. ОАО "Факел" провел инвентаризацию некоторых машин станка. В результате инвентаризации были получены данные, отражающие предполагаемую стоимость машин от его вместимости, срока службы и сколько раз ремонтировался автомобиль (табл. 46).

 

 

 

 

 

Таблица 46

 

 

 

 

 

 

 

 

Оценочная

 

Срок

Количество

Мощность

 

 

п.п.

стоимость

 

эксплуатации

провед нных

станков,

 

станков, руб.

 

станков, лет

ремонтных работ

тыс. шт. за

 

 

 

 

 

смену

1.

220

1

 

0

36

 

 

2.

212

1

 

1

30

 

 

3.

225

1

 

0

40

 

 

4.

200

2

 

1

25

 

 

5.

210

2

 

1

30

 

 

6.

205

2

 

1

27

 

 

7.

199

2

 

2

25

 

 

8.

203

2

 

1

27

 

 

9.

196

3

 

2

20

 

 

10.

190

3

 

3

18

 

 

11.

195

3

 

2

18

 

 

12.

184

4

 

5

15

 

 

14.

187

4

 

4

16

 

 

15.

175

5

 

5

10

 

 

16.

180

6

 

5

12

 

 

68