Контрольная работа

«Эконометрика, вариант 1»

35 страниц

Содержание

Исходные данные (вариант 1)

На основе статистических данных, приведенных в табл. 1, проведите корреляционно-регрессионный анализ с целью прогнозирования.

Таблица 1. Исходные данные

Добыча сырой нефти и природного газа; предоставление услуг в этих областях

№ п/п Прибыль (убыток) Долгосрочные обязательства Краткосрочные обязательства Оборотные активы

Y X1 X2 X3

Аганнефтегазгеология, открытое акционерное общество, многопрофильная компания 1 1 440075 61 749 1 007 355 4 920 199

Азнакаевский горизонт, открытое акционерное общество 2 5 146 17 532 5 8110 50 798

Акмай, открытое акционерное общество 3 13 612 20 268 51 271 18 903

Аксоль, открытое акционерное общество, производственно-ксммерческая фирна 4 964 211 5 827 13 398

Акционерная нефтяная компания «Башнефть», открытое акционерное общество 5 19 513 178 52 034 182 2 411 352 63 269 757

АЛРОСА-Газ, открытое акционерное общество 6 28 973 602 229 74 839 367 880

Арктическая газовая компания, открытое акционерное общество 7 –780 599 311 268 15 737 048 3 933 712

Барьеганнефтегаз, открытое акционерное общество 8 2 598 165 464 651 4 381 403 5 910 831

Белкамнефть, открытое акционерное общество 9 628 091 214 411 3 728 587 5 325 806

Белорусское управление по повышению нефтеотдачи пластов и капитальному ремонту скважин, открытое акционерное общество 10 29 204 12 039 738 811 705 877

Битран, открытое акционерное общество 11 1 945 560 9 670 716 648 2 964 277

Богородскнефть, открытое акционерное общество 12 366 170 287 992 239 076 624 661

Братскэкогаз, открытое акционерное общество 13 –20 493 1 105 293 8 855 46 728

Булгарнефть, открытое акционерное общество 14 381 558 27 265 265 569 582 581

Варьеганнефть, открытое акционерное общество 15 1 225 908 431 231 1 525 379 3 463 511

Верхнечонскнефтегаз, открытое акционерное общество 16 3 293 989 37 315 847 8 556 455 5 891 049

Восточная транснациональная компания, открытое акционерное общество 17 416 616 2 122 138 258 120 299 286

Восточно-Сибирская нефтегазовая компания, открытое акционерное общество 18 –564 258 1 395 080 7 958 766 801 276

Геолого-разведочный исследовательский центр, открытое акционерное общество 19 221 194 13 429 105 123 257 633

Грознефтегаз, открытое акционерное общество 20 701 035 75 554 497 028 1 566 040

Губкинский газоперерабатывающий комплекс, открытое акционерное общество 21 62 200 22 195 1 659 245 528 912

Дагнефтегаз, открытое акционерное общество 22 123 440 12 350 84 026 167 297

Елабуганефть, открытое акционерное общество 23 55 528 14 686 137 348 52 042

Иделойл, открытое акционерное общество 24 422 070 52 443 662 299 188 662

Избербашнефть, открытое акционерное общество 25 -468 239 255 29 880 130 350

Инвестиционная нефтяная компания, открытое акционерное общество 26 225 452 1 292 87 112 585 017

Инга, открытое акционерное общество 27 –61 237 924 951 299 733 344 398

Каббалкнефтетоппром, открытое акционерное общество 28 –540 0 46 139 36 641

Калининграднефть, открытое акционерное общество 29 40 588 1 638 22 683 215 106

Камчатгазпром, открытое акционерное общество 30 53 182 54 758 1 909 328 998 875

Кировское нефтегазодобывающее управление, открытое акционерное общество 31 –210 8 16 191 1 702

Когалымнефтепрогресс, открытое акционерное общество 32 63 058 235 731 563 481 807 686

Комнедра, открытое акционерное общество 33 1 197 196 2 232 742 1 083 829 1 567 998

Кондурчанефть, открытое акционерное общество 34 221 177 4 682 40 664 128 256

Корпорация «Югранефть», открытое акционерное общество 35 1 548 768 84 262 413 994 7 720 298

Краснодарское опытно-экспериментальное управление по повышению нефтеотдачи пластов и капитальному ремонту скважин, открытое акционерное общество 36 –33 030 106 52 575 14 412

Ленинградсланец, открытое акционерное общество 37 –34 929 103 567 1 769 300 921 832

Меллянефть, открытое акционерное общество 38 115 847 275 386 432 312 233 340

МНКТ, общество с ограниченной ответственностью 39 35 198 20 624 169 155 361 672

Мохтикнефть, открытое акционерное общество 40 788 567 33 879 647 914 458 233

Научно-производственное объединение «Спецэлектромеханика», открытое акционерное общество 41 309 053 99 670 211 624 619 452

Научно-производственное предприятие «Бурсервис», открытое акционерное общество 42 8 552 257 99 815 119 434

НГДУ «Пензанефть», открытое акционерное общество 43 173 079 6120 114 223 257 140

Негуснефть, открытое акционерное общество 44 1 227 017 33 757 1 930 517 4 215 454

Ненецкая нефтяная компания, открытое акционерное общество 45 701 728 381 050 335 238 324 968

Нефтебурсервис, открытое акционерное общество 46 17 927 53 260 101 834 81 960

Нефтегазовая компания «Славнефть», открытое акционерное общество 47 2 557 698 4 537 040 21 786 237 35 232 071

Нефтеразведка, открытое акционерное общество 48 0 194 091 64 889 76 430

Нефть, открытое акционерное общество 49 5 406 1 185 27 941 21 132

Нефтьинвест, открытое акционерное общество 50 40 997 101 706 39 653 79 930

На основании данных, приведенных в табл. 1:

1. Постройте диаграммы рассеяния, представляющие собой зависимости Y от каждого из факторов Х. Сделайте выводы о характере взаимосвязи переменных.

2. Осуществите двумя способами выбор факторных признаков для построения регрессионной модели:

а) на основе анализа матрицы коэффициентов парной корреляции, включая проверку гипотезы о независимости объясняющих переменных (тест на выявление мультиколлинеарности Фаррара–Глоубера);

б) с помощью пошагового отбора методом исключения.

3. Постройте уравнение множественной регрессии в линейной форме с выбранными факторами. Дайте экономическую интерпретацию коэффициентов модели регрессии.

4. Дайте сравнительную оценку силы связи факторов с результатом с помощью коэффициентов эластичности, b- и D-коэффициентов.

5. Рассчитайте параметры линейной парной регрессии для наиболее подходящего фактора Хj.

6. Оцените качество построенной модели с помощью коэффициента детерминации, F-критерия Фишера.

7. Проверьте выполнение условия гомоскедастичности.

8. Используя результаты регрессионного анализа ранжируйте компании по степени эффективности.

9. Осуществите прогнозирование среднего значения показателя Y при уровне значимости α = 0,1, если прогнозное значение фактора Хj составит 80% от его максимального значения. Представьте на графике фактические данные Y, результаты моделирования, прогнозные оценки и границы доверительного интервала.

10. Составьте уравнения нелинейной регрессии:

а) гиперболической;

б) степенной;

в) показательной.

11. Приведите графики построенных уравнений регрессии.

12. Для нелинейных моделей найдите коэффициенты детерминации и средние относительные ошибки аппроксимации. Сравните модели по этим характеристикам и сделайте вывод о лучшей модели.

Фрагмент работы

Решение.

Содержательная интерпретация конечной цели задачи – прогнозирования прибыли (убытка):

прогноз прибыли (убытка) – это предсказание будущего результата эффективной деятельности организаций, выраженное в денежных единицах.

1.Диаграммы рассеивания

Как выидим из диаграмм существует прямая связь между исследуемыми показателями, однако существует достаточно большой разброс значений, имеются аномальные наблюдения.

2. Выбор факторных признаков для построения регрессионной модели

Корреляционный анализ данных

Прибыль (убыток) – это зависимая переменная Y (тыс. руб.).

В качестве независимых, объясняющих переменных выбраны:

X1 – долгосрочные обязательства, тыс.руб.;

X2 – краткосрочные обязательства, тыс. руб.;

X3 – оборотные активы, тыс.руб.;

В этом примере количество наблюдений n = 50, количество объясняющих переменных m = 3.

Для проведения корреляционного анализа используем инструмент Корреляция (надстройка Анализ данных Excel).

В результате будет получена матрица коэффициентов парной корреляции (табл. 2).

Таблица 2. Результат корреляционного анализа

Y X1 X2 X3

Y 1

X1 0,867 1

X2 0,128 0,224 1

X3 0,912 0,758 0,433 1

Анализ матрицы коэффициентов парной корреляции начнем с анализа первого столбца матрицы, в котором расположены коэффициенты корреляции, отражающие тесноту связи зависимой переменной Прибыль (убыток) с включенными в анализ факторами. Анализ показывает, что зависимая переменная, то есть прибыль (убыток), имеет тесную связь с величиной оборотных активов (ryx3 = 0,912), с долгосрочными обязательствами (ryx1 = 0,867) и слабую связь с краткосрочными обязательствами (ryx2 = 0,128).

Затем перейдем к анализу остальных столбцов матрицы с целью выявления коллинеарности. Факторы Х1 и Х3 тесно связаны между собой ( = 0,758), что свидетельствует о наличии коллинеарности. Из этих двух переменных оставим Х3 – величина оборотных активов, так как rx1y = 0,867 < rx3y = 0,912.

Таким образом, на основе анализа только корреляционной матрицы остаются два фактора – Оборотные активы и Долгосрочные обязательства (n = 50, k =2).

Одним из условий классической регрессионной модели является предположение о независимости объясняющих переменных.

Читать далееСвернуть

Нужна похожая работа?
Закажите авторскую работу по вашему заданию.