Оценка качества построенной модели
7.1 Оценку качества построенной модели проведем с помощью инструмента Регрессия MS Excel. Регрессионный анализ проведем для факторов Y, X1, X3. Результатом выполнения инструмента Регрессия для уравнения регрессии является совокупность таблиц (см. рис. 32).
Рисунок 32. Результат выполнения инструмента Регрессия
Коэффициент детерминации (ячейка В5), следовательно, при вариации Х1 вариация Y составит 76,73%. Индекс корреляции (ячейка В4). Связь между Y, Х1 и Х2 достаточно сильная, равная 87,6%. F-критерий Фишера (ячейка Е12). при , и . Так как , то уравнение является статистически значимым.
7.2 Выбор лучшей модели. Для выбора лучшей модели составим таблицу 7.
Таблица 7
Модель | ||||
0,7639 | 0,8740 | 122,9488 | 21,8191 | |
0,7673 | 0,8760 | 61,0150 | 22,6880 |
Обе модели примерно одинаковой характеристики, но лучшие показатели и у модели .
7.3 Оценка влияния значимых факторов на результат.Проанализируем влияние факторов Х1 и Х3 на зависимую переменную , коэффициенту эластичности, и коэффициентам. Для расчета воспользуемся данными таблицы 8.
Таблица 8
№ | ||||||
3998,9814 | 0,3025 | 531,072 | ||||
62,2 | 1523,9264 | 0,3025 | 36,542 | |||
564,6564 | 0,2025 | 1,092 | ||||
61,1 | 34,8 | 1611,0189 | 0,3025 | 52,49 | ||
18,7 | 1172,2064 | 0,2025 | 544,989 | |||
27,7 | 67,8564 | 0,2025 | 205,779 | |||
280,9814 | 0,3025 | 287,472 | ||||
946,3314 | 0,2025 | 3,822 | ||||
92,5 | 76,3439 | 0,2025 | 194,742 | |||
14,1564 | 0,3025 | 24,552 | ||||
3509,0814 | 0,3025 | 578,162 | ||||
564,6564 | 0,3025 | 3,822 | ||||
4728,2814 | 0,2025 | 194,7420 | ||||
3998,9814 | 0,2025 | 678,342 | ||||
130,5 | 856,2939 | 0,2025 | 573,842 | |||
263,6564 | 0,2025 | 64,722 | ||||
10,4814 | 0,2025 | 0,912 | ||||
59,2 | 716,2314 | 0,2025 | 294,294 | |||
263,6564 | 0,2025 | 63,282 | ||||
3453,0314 | 0,3025 | 0,002 | ||||
1700,5314 | 0,2025 | 485,982 | ||||
3628,5564 | 0,3025 | 786,522 | ||||
126,2814 | 0,3025 | 24,552 | ||||
49,5 | 332,6064 | 0,2025 | 55,577 | |||
18,9 | 3162,6564 | 0,2025 | 535,691 | |||
3873,5064 | 0,2025 | 578,162 | ||||
86,9 | 58,7 | 205,5639 | 0,2025 | 277,389 | ||
3750,0314 | 0,2025 | 401,802 | ||||
451,0314 | 0,2025 | 4,182 | ||||
15816,2064 | 0,2025 | 2396,592 | ||||
17892,4064 | 0,2025 | 2299,682 | ||||
3750,0314 | 0,3025 | 731,432 | ||||
18,5 | 1172,2064 | 0,3025 | 554,367 | |||
473,6064 | 0,3025 | 167,832 | ||||
1,5314 | 0,2025 | 25,452 | ||||
14,1564 | 0,3025 | 35,462 | ||||
70,3 | 34,8 | 957,1289 | 0,3025 | 52,490 | ||
370,0814 | 0,3025 | 35,462 | ||||
31956,0314 | 0,3025 | 1845,132 | ||||
9754,0314 | 0,3025 | 322,382 | ||||
Сумма | 4049,5 | 1681,8 | 128008,9938 | 9,9 | 15950,819 | |
Среднее значение | 101,2375 | 0,45 | 42,045 | 3200,2248 | 0,2475 | 398,7705 |
Рассчитаем коэффициенты эластичности:
Коэффициент эластичности показывает, что зависимая переменная Y изменится на 2,68% при изменении зависимой переменной Х1 на 1% и на 103,36% при изменении зависимой переменной Х3 на 1%.
Рассчитаем : ,
где ,
, ,
,
-коэффициент показывает, что при изменении района города цена офиса изменится на 3,374 тыс. долл. ( ). -коэффициент показывает, что при увеличении площади офиса на 20,22 кв. м. цена офиса увеличится на 50,342 тыс. долл. ( ).
Долю влияния факторов Х1 и Х3 в суммарном влиянии факторов определим по соответствующей величине -коэффициента:
Таким образом, на основании коэффициента эластичности, и коэффициентов можно сделать вывод, что наибольшее влияние на цену офиса в модели имеет площадь офиса.
ЗАДАНИЕ 4.
Исследовать динамику экономического показателя на основе
Анализа одномерного временного ряда
В течение девяти недель фиксировался спрос (млн. руб.) на кредитные ресурсы вашего предприятия. Временной ряд этого показателя приведен ниже в таблице.
Номер наблюдения | ||||||||
Задание.
- Проверьте наличие аномальных наблюдений.
- Постройте линейную модель , параметры которой оцените МНК ( – расчетные, смоделированные значения временного ряда).
- Оцените адекватность построенных моделей, используя свойства независимости остаточной компоненты, случайности соответствия нормальному закону распределении (при использовании -критерия возьмите табулированные границы 2,7–3,7).
- Оцените точность моделей на основе использования средней относительной ошибки аппроксимации.
- Осуществите прогноз спроса на следующие две недели (доверительный интервал прогноза рассчитайте при доверительной вероятности ).
- Фактические значения показателя, результаты моделирования и прогнозирования представьте графически.
Решение.