На странице представлен фрагмент
Реши любую задачу с помощью нейросети.
Контрольная работа
Вариант 24
Номер строки Факторы
5-54 X1, Х2 , X3, X5
Постройте диаграммы рассеяния, представляющие собой зависимости Y от каждого из факторов Х. Сделайте выводы о характере взаимосвязи переменных.
Постройте матрицу коэффициентов парной корреляции.
Парная регрессия
Рассчитайте параметры линейной парной регрессии для наиболее подходящего фактораХj. (Выбор фактора можно сделать на основе анализа матрицы коэффициентов парной корреляции – выбираем тот фактор, который наиболее тесно связан с зависимой переменной).
Оцените качество построенной модели с помощью коэффициента детерминации, F-критерия Фишера.
Проверьте выполнение условия гомоскедастичности.
Используя результаты регрессионного анализа ранжируйте компании по степени эффективности.
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.
Для 12 предприятий, имеющих наибольшую прибыль, составьте уравнения нелинейной регрессии:
а) гиперболической;
б) степенной;
в) показательной.
Приведите графики построенных уравнений регрессии.
Множественная регрессия
1. Осуществите двумя способами выбор факторных признаков для построения регрессионной модели:
а) на основе визуального анализа матрицы коэффициентов парной корреляции;
б) с помощью пошагового отбора методом исключения.
2. Постройте уравнение множественной регрессии в линейной форме с выбранными факторами. Дайте экономическую интерпретацию коэффициентов модели регрессии.
3. Дайте сравнительную оценку силы связи факторов с результатом с помощью коэффициентов эластичности, – и -коэффициентов.
Таблица 1. Добыча сырой нефти и природного газа, предоставление услуг в этих областях (данные за 2009 г.)
Добыча сырой нефти и природного газа; предоставление услуг в этих областях № п.п. Прибыль (убыток) Долгосрочные обязательства Краткосрочные обязательства Оборотные активы Дебиторская задолженность (краткосрочная)
Y X1 X2 X3 X5
Акционерная нефтяная Компания Башнефть, Открытое акционерное общество 5 19513178,0 52034182,0 2411352,0 63269757,0 23780450,0
АЛРОСА -Газ, Открытое акционерное общество 6 28973,0 602229,0 74839,0 367880,0 204181,0
Арктическая газовая компания, открытое акционерное общество 7 -780599,0 311268,0 15737048,0 3933712,0 1456438,0
Барьеганнефтегаз, Открытое акционерное общество 8 2598165,0 464651,0 4381403,0 5910831,0 5566412,0
Белкамнефть, Открытое акционерное общество 9 628091,0 214411,0 3728587,0 5325806,0 4285041,0
Белорусское управление по повышению нефтеотдачи пластов и капитальному ремонту скважин, открытое акционерное общество 10 29204,0 12039,0 738811,0 705877,0 624393,0
Битран, Открытое акционерное общество 11 1945560,0 9670,0 716648,0 2964277,0 2918345,0
Богородскнефть, Открытое акционерное общество 12 366170,0 287992,0 239076,0 624661,0 484537,0
Братскэкогаз, Открытое акционерное общество 13 -20493,0 1105293,0 8855,0 46728,0 9865,0
Булгарнефть, Открытое акционерное общество 14 381558,0 27265,0 265569,0 582581,0 196045,0
Варьеганнефть, Открытое акционерное общество 15 1225908,0 431231,0 1525379,0 3463511,0 1095263,0
Верхнечонскнефтегаз, Открытое акционерное общество 16 3293989,0 37315847,0 8556455,0 5891049,0 2477424,0
Восточная транснациональная компания, Открытое акционерное общество 17 416616,0 2122138,0 258120,0 299286,0 48174,0
Восточно-Сибирская нефтегазовая компания, Открытое акционерное общество 18 -564258,0 1395080,0 7958766,0 801276,0 286058,0
Геолого-разведочный исследовательский центр, Открытое акционерное общество 19 221194,0 13429,0 105123,0 257633,0 72854,0
ГРОЗНЕФТЕГАЗ, ОТКРЫТОЕ АКЦИОНЕРНОЕ ОБЩЕСТВО 20 701035,0 75554,0 497028,0 1566040,0 1304084,0
Губкинский газоперерабатывающий комплекс, открытое акционерное общество 21 62200,0 22195,0 1659245,0 528912,0 294575,0
ДАГНЕФТЕГАЗ, ОТКРЫТОЕ АКЦИОНЕРНОЕ ОБЩЕСТВО 22 123440,0 12350,0 84026,0 167297,0 44889,0
Елабуганефть, Открытое акционерное общество 23 55528,0 14686,0 137348,0 52042,0 24275,0
Иделойл, Открытое акционерное общество 24 422070,0 52443,0 662299,0 188662,0 140535,0
Избербашнефть, Открытое акционерное общество 25 -468,0 239255,0 29880,0 130350,0 114444,0
ИНВЕСТИЦИОННАЯ НЕФТЯНАЯ КОМПАНИЯ, ОТКРЫТОЕ АКЦИОНЕРНОЕ ОБЩЕСТВО 26 225452,0 1292,0 87112,0 585017,0 272147,0
Инга, Открытое акционерное общество 27 -61237,0 924951,0 299733,0 344398,0 76561,0
КАББАЛКНЕФТЕТОППРОМ, ОТКРЫТОЕ АКЦИОНЕРНОЕ ОБЩЕСТВО 28 -540,0 0,0 46139,0 36641,0 25017,0
Калининграднефть, Открытое акционерное общество 29 40588,0 1638,0 22683,0 215106,0 18072,0
КАМЧАТГАЗПРОМ, ОТКРЫТОЕ АКЦИОНЕРНОЕ ОБЩЕСТВО 30 53182,0 54758,0 1909328,0 998875,0 496994,0
КИРОВСКОЕ НЕФТЕГАЗОДОБЫВАЮЩЕЕ УПРАВЛЕНИЕ, ОТКРЫТОЕ АКЦИОНЕРНОЕ ОБЩЕСТВО 31 -210,0 8,0 16191,0 1702,0 602,0
Когалымнефтепрогресс, Открытое акционерное общество 32 63058,0 235731,0 563481,0 807686,0 474612,0
Комнедра, Открытое акционерное общество 33 1197196,0 2232742,0 1083829,0 1567998,0 1040387,0
Кондурчанефть, Открытое акционерное общество 34 221177,0 4682,0 40664,0 128256,0 55155,0
Корпорация югранефть, открытое акционерное общество 35 1548768,0 84262,0 413994,0 7720298,0 7613662,0
Краснодарское опытно- экспериментальное управление по повышению нефтеотдачи пластов и капитальному ремонту скважин, открытое акционерное общество 36 -33030,0 106,0 52575,0 14412,0 5038,0
Ленинградсланец, открытое акционерное общество 37 -34929,0 103567,0 1769300,0 921832,0 61353,0
Меллянефть, Открытое акционерное общество 38 115847,0 275386,0 432312,0 233340,0 122062,0
МНКТ, Общество с ограниченной ответственностью 39 35198,0 20624,0 169155,0 361672,0 168314,0
Мохтикнефть, Открытое акционерное общество 40 788567,0 33879,0 647914,0 458233,0 317153,0
НАУЧНО-ПРОИЗВОДСТВЕННОЕ ОБЪЕДИНЕНИЕ СПЕЦЭЛЕКТРОМЕХАНИКА, ОТКРЫТОЕ АКЦИОНЕРНОЕ ОБЩЕСТВО 41 309053,0 99670,0 211624,0 619452,0 212882,0
НАУЧНО-ПРОИЗВОДСТВЕННОЕ ПРЕДПРИЯТИЕ БУРСЕРВИС, ОТКРЫТОЕ АКЦИОНЕРНОЕ ОБЩЕСТВО 42 8552,0 257,0 99815,0 119434,0 63550,0
НГДУ Пензанефть, Открытое акционерное общество 43 173079,0 6120,0 114223,0 257140,0 147549,0
НЕГУСНЕФТЬ, ОТКРЫТОЕ АКЦИОНЕРНОЕ ОБЩЕСТВО 44 1227017,0 33757,0 1930517,0 4215454,0 171162,0
НЕНЕЦКАЯ НЕФТЯНАЯ КОМПАНИЯ, ОТКРЫТОЕ АКЦИОНЕРНОЕ ОБЩЕСТВО 45 701728,0 381050,0 335238,0 324968,0 237083,0
НЕФТЕБУРСЕРВИС, ОТКРЫТОЕ АКЦИОНЕРНОЕ ОБЩЕСТВО 46 17927,0 53260,0 101834,0 81960,0 73343,0
Нефтегазовая компания Славнефть, Открытое акционерное общество 47 2557698,0 4537040,0 21786237,0 35232071,0 33477251,0
Нефтеразведка, Открытое акционерное общество 48 0,0 194091,0 64889,0 76430,0 15161,0
Нефть, Открытое акционерное общество 49 5406,0 1185,0 27941,0 21132,0 7540,0
Нефтьинвест, Открытое акционерное общество 50 40997,0 101706,0 39653,0 79930,0 58762,0
НЕФТЯНАЯ АКЦИОНЕРНАЯ КОМПАНИЯ АКИ-ОТЫР, ОТКРЫТОЕ АКЦИОНЕРНОЕ ОБЩЕСТВО 51 1580624,0 9285230,0 1476613,0 1553508,0 259519,0
Нефтяная компания Магма, Открытое акционерное общество 52 9990896,0 1645470,0 5066776,0 26312477,0 7271400,0
НЕФТЯНАЯ КОМПАНИЯ МАНГАЗЕЯ, ОТКРЫТОЕ АКЦИОНЕРНОЕ ОБЩЕСТВО 53 6649,0 82229,0 1486511,0 972138,0 444251,0
Нефтяная компания Нефтиса, Открытое акционерное общество 54 22868,0 3,0 76455,0 132783,0 28536,0
Часть выполненной работы
7. Осуществим прогнозирование среднего значения показателя Y при уровне значимости α = 0,1, если прогнозное значение фактора Х3 составит 80% от его максимального значения.
y= 59770,353+ 0,267×3+e
а) точечный прогноз
Х3прогн =0,8*X3max = 0,8 * 63269757= 50615805,6
б) точечный прогноз
Yпрогн = 59770,353+ 0,267* 50615805,6= 13576132,81
в) интервальный прогноз У:
верхняя граница прогноза:
Yпрогн+ U(Х3пр),
нижняя граница прогноза:
Yпрогн – U(Х3пр),
где – ошибка прогнозирования, которая позволяет определить доверительный интервал прогноза, σe=ei2n-k-1 – стандартная ошибка модели
tα = 1,6772,
Значение tα получено с помощью функции СТЬЮДРАСПРОБР(0,1; 48) для выбранной вероятности 90% с числом степеней свободы равным 48=50-1-1.
σe= 1260575,488
Найдем ошибку прогнозирования:
Нижняя граница:
Yпрогн – U(Х3пр)= 13576132,81- 2520392,883= 11055739,92
Верхняя граница:
Yпрогн + U(Х3пр)= 13576132,81+ 2520392,883= 16096525,69
Представим на графике фактические данные Y, результаты моделирования, прогнозные оценки и границы доверительного интервала.
Рис. 5. Зависимость прибыли Y от оборотных активов X3, линейная модель регрессии и результаты точечного, интервального прогноза
8. Для 12 предприятий, имеющих наибольшую прибыль, составим уравнения нелинейной регрессии:
а) гиперболической;
б) степенной;
в) показательной.
а) Гиперболическое уравнение
Уравнение равносторонней гиперболы линеаризуется при замене: . Тогда .
Таблица 7. Исходные данные для построения гиперболической регрессии
Номер предприятия Y X3 Z
40 788567 458233 0,00000218
33 1197196 1567998 0,00000064
15 1225908 3463511 0,00000029
44 1227017 4215454 0,00000024
35 1548768 7720298 0,00000013
51 1580624 1553508 0,00000064
11 1945560 2964277 0,00000034
47 2557698 35232071 0,00000003
8 2598165 5910831 0,00000017
16 3293989 5891049 0,00000017
52 9990896 26312477 0,00000004
5 19513178 63269757 0,00000002
Используем инструментарий MS Excel «Регрессия»:
Таблица 8. Расчет коэффициентов гиперболической регрессии
Коэффициенты Стандартная ошибка t-статистика P-Значение
Y-перес. 5251385,954 1909209,823 2,751 0,020
Перем. Z -3187782799259,750 2719669507197,640 -1,172 0,268
В результате получили уравнение регрессии:
.
б) Степенное уравнение
Строим аналогичным образом степенную модель , проведя процедуру линеаризации переменных.
;
,
где
Таблица 9. Исходные данные для построения степенной регрессии
Номер предприятия Y X3 LgY
LgX3
40 788567 458233 5,90 5,66
33 1197196 1567998 6,08 6,20
15 1225908 3463511 6,09 6,54
44 1227017 4215454 6,09 6,62
35 1548768 7720298 6,19 6,89
51 1580624 1553508 6,20 6,19
11 1945560 2964277 6,29 6,47
47 2557698 35232071 6,41 7,55
8 2598165 5910831 6,41 6,77
16 3293989 5891049 6,52 6,77
52 9990896 26312477 7,00 7,42
5 19513178 63269757 7,29 7,80
Таблица 10. Расчет коэффициентов степенной регрессии
Коэффициенты Стандартная ошибка t-статистика P-Значение
Y-пересечение 2,655 0,773 3,433 0,006
LgX3 0,551 0,114 4,824 0,001
В результате получили уравнение регрессии:
.
.
в) Показательное уравнение
Построению уравнения показательной кривой предшествует процедура линеаризации переменных при …
Купить уже готовую работу
Так же вы можете купить уже выполненные похожие работы. Для удобства покупки работы размещены на независимой бирже. Подробнее об условиях покупки тут.
