Корреляционно - регресионные модели в планировании и прогнозировании

Автор: Пользователь скрыл имя, 21 Марта 2012 в 19:44, курсовая работа

Описание работы

В работе будут рассмотрены корреляционно-регрессионные модели, их виды, экономическая сущность, а также их применение в планировании и прогнозировании.
Существует множество источников, с помощью которых можно детально рассмотреть корреляционно-регрессионный анализ. Теоретическим материалом для написания работы послужили такие учебники, как: Савицкая Г.В. "Анализ хозяйственной деятельности предприятия", Ларионов А.И. "Экономико-математические методы и модели в планировании", Любушин Н.П. "Анализ финансово-экономической деятельности предприятия", Мардас А.Н. "Эконометрика" и др.

Содержание

ВВЕДЕНИЕ…………………………………………………………….….3
ГЛАВА 1. КОРРЕЛЯЦИОННО-РЕГРЕСИОННЫЕ МОДЕЛИ В ПЛАНИРОВАНИИ И ПРОГНОЗИРОВАНИИ
1.1 Экономическая сущность корреляционно-регрессионных моделей ………………………………………………………………………5
1.2 Корреляционно-регрессионные модели, их виды и отличительные особенности……………………………………..8
1.3 Оценка достоверности уравнения ………………………….23
1.4 Применение корреляционно-регрессионных моделей в планировании и прогнозировании…………………………….29
ГЛАВА 2. ПРИМЕНЕНИЕ КОРРЕЛЯЦИОННО-РЕГРЕССИОННЫХ МОДЕЛЕЙ В ПЛАНИРОВАНИИ И ПРОГНОЗИРОВАНИИ В ОАО «ГОМЕЛЬСКИЙ МЯСОКОМБИНАТ».
2.1 Организационно-экономическая характеристика предприятия.……………………………………………………...32
2.2 Постановка и решение задачи……………………………36
ЗАКЛЮЧЕНИЕ…………………………………………………………41
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ………………………………………………42
ПРИЛОЖЕНИЕ…………………………………………………………44

Работа содержит 1 файл

ГОТОВАЯ РАБОТА.doc

— 548.50 Кб (Скачать)

 

Одним из условий корреляционно-регрессионного анализа является однородность исследуемой информации. Критерием однородности информации служит среднеквадратическое отклонение, которое рассчитывается по каждому факторному и результативному показателю.

Среднеквадратическое отклонение показывает абсолютное отклонение индивидуальных значений от среднеарифметической и рассчитывается по формуле: (данные для расчета приведены в приложении )

                                   ; ,                                   (44)

где – количество наблюдений (n=2)

Для измерения тесноты связи между факторными и результативным показателями определяются парные коэффициенты корреляции, которые рассчитываются по следующей формуле для каждого фактора: (данные для расчета приведены в приложении 5)

                                                                     (45)

Коэффициент корреляции может принимать значения -1<0<1. Чем ближе его величина к 1, тем более тесная связь между изучаемыми явлениями, и наоборот.

Анализируя результаты можно сказать, что в большей степени уровень рентабельности предприятия зависит от материалоотдачи ().Что касается производительности труда () и фондоемкости (), то данные факторы следует исключить из рассмотрения, так как коэффициенты парной корреляции соответственно равны -0,00309 и -0,001629.

Проверим значимость коэффициента  корреляции по критерию Стьюдента:

                                                              ,                                                     (46)

где - среднеквадратическая ошибка коэффициента корреляции, определяется по формуле:

                                                                                                             (47)

Следовательно, расчетное значение критерия определяется по формуле:

                               , где - количество наблюдений.                      (48)

В данном случае расчетное значение находится вблизи табличного, поэтому с точки зрения содержательности модели эти факторы можно оставить для последующей проверки их значимости.

Следующим этапом является расчет уравнения связи (регрессии). Решение проводится шаговым способом. Сначала в расчет принимается тот фактор, который в наибольшей степени влияет на результативный признак. Значит, введем фактор – материалоотдача.

Уравнение, характеризующее зависимость уровня рентабельности предприятия от материалоотдачи, является уравнением прямой:

                                                           ,                                                  (49)

где - уровень рентабельности предприятия (результативный признак);

       - фондоотдача;

       - параметры уравнения, которые необходимо найти.

Значения коэффициентов находятся из системы уравнений, которая имеет следующий вид:

                                                     .                                      (50)

Необходимые данные для расчета представлены в приложении 5.

Подставив значения в систему уравнений, получим:

Выразим а из первого уравнения, затем подставим во второе:

Преобразовав уравнение, получаем, что . Следовательно .

Значит уравнение регрессии примет вид:

Подставив в уравнение регрессии соответствующие значения , можно определить выровненные (теоретические) значения результативного показателя Y (уровень рентабельности предприятия).

Например, чтобы рассчитать уровень рентабельности предприятия за  2007 года, получаем.

Полученная величина показывает какой была бы рентабельность предприятия при материалоотдаче равной 1,32317, если бы в 2007 году предприятие использовало бы все свои производственные мощности.

Выбор адекватной модели производится на основе ошибки аппроксимации. Причем ошибка аппроксимации не должна превышать 0,2, или 20%:

                                                     ,                                            (54)

Так как ошибка аппроксимации не превышает 20% (равна 0,56%) выбранное уравнение наиболее адекватно описывает форму взаимосвязи.

    

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Заключение.

Корреляционно-регрессионный анализ имеет важную научную и практическую значимость. Он позволяет изучить закономерности изменения результативного показателя в зависимости от поведения разных факторов, определить их влияние на величину результативного показателя, установить, какие из них являются основными, а какие второстепенными. Этим достигается более объективная оценка деятельности предприятия, более точное и полное определение внутрихозяйственных резервов и плановых показателей.

Корреляционный и регрессионный анализ позволяет определить зависимость между факторами, а так же проследить влияние задействованных факторов.

С помощью корреляционного и регрессионного анализа можно рассчитать коэффициенты корреляции, которые оценивают силу связи между отдельными признаками (показателями), подобрать уравнение регрессии, которое определяет форму этой связи, и установить достоверность (реальность) существования связи.

Даная курсовая работа состоит из двух частей: теоретической и практической.

В теоретической части курсовой работы были рассмотрены корреляционно-регрессионные модели, их экономическая сущность, виды, этапы построения корреляционно-регрессионной модели, оценка достоверности уравнения регрессии, а также их применение корреляционно-регрессионного анализа в планировании и прогнозировании.

В практической части был произведен корреляционно-регрессионный анализ рентабельности предприятия в зависимости от производительности труда, материалоотдачи и фондоотдачи. Погрешность результатов обусловлена небольшим количеством наблюдений.

 

ЛИТЕРАТУРА.

1.      Бородич С.А. Эконометрика: Учеб пособие / С.А.Бородич. – 2-е изд., испр. – Мн.: Новое знание, 2004. – 416с.

2.      Елисеева И.И. Общая теория статистики: учеб. Для вузов – М.: Финансы и статистика, 2000. – 480с.

3.      Ермолович Л.Л., Сивчик Л.Г., Толкач Г.В., Щитникова И.В. Анализ хозяйственной деятельности предприятия: Учеб пособие / Под общ. ред. Л.Л.Ермолович. – Мн.: Интерпрессервис; Экоперспектива, 2001. – 576с.

4.      Замков О.О., Толстопятенко А.В., Черемных Ю.Н. Математические методы в экономике: Учебник. – М.: МГУ им. М.В.Ломоносова, Издательство “ДИС”, 1998. – 368с.

5.      Кремер Н.Ш. Теория вероятности и математическая статистика: Учебник для вузов – 2-е издание перераб. и доп. – М.: Юнити – Дана, 2004. – 573с.

6.      Ларионов А.И. Экономико-математические методы в планировании: Учеб. для средн. спец. учеб. заведений/ А.И.Ларионов, Т.И.Юрченко, А.Л.Новоселов. – 2-е изд., перераб. и доп. – М.: Высш. школа., 1991. – 240с.

7.      Ларионов А.И., Юрченко Т.И. Экономико-математические модели в планировании: Учеб. Для учащ. средн. спец. учеб. заведений - М.: Высш. школа., 1984. – 224с.

8.      Любушин Н.П., Лещева В.Б., Дьякова В.Г. Анализ финансово-экономической деятельности предприятия: Учеб. пособие для вузов / Под ред проф. Н.П.Любушина. – М.: ЮНИТИ – ДАНА, 2000 – 471с.

9.      Мардас А.Н. Эконометрика: учеб. пособие для вузов – СПб: Питер, 2001. – 144с.

10. Мельник М.М. Экономико-математические методы и модели в планировании и управлении материально-техническим снабжением: Учеб. для эконом. спец. Вузов. – М.: Высш. школа., 1990. – 208с.

11. Прогнозирование и планирование экономики: учебник / Г.А.Кандаурова; под общ. ред. Г.А.Кандауровой, В.И.Борисевича – Мн.: Современная школа, 2005. – 476с.

12. Савицкая Г.В. Анализ хозяйственной деятельности предприятия: 2-е изд., перераб. и доп., Мн.: ИП “Экоперспектива”, 1998. – 498с.

13. Документы с предприятия

 

 

42

 



Информация о работе Корреляционно - регресионные модели в планировании и прогнозировании