Благодарю за контрольную по микроэкономике, выполнено качественно и в срок)
Информация о работе
Подробнее о работе
Прогнозирование по многофакторным регрессионным моделям По приведенным в табл 4
- 2 страниц
- 2019 год
- 15 просмотров
- 0 покупок
Гарантия сервиса Автор24
Уникальность не ниже 50%
Фрагменты работ
Представим исходные данные в соответствии с вариантом (α=114).
а= =114/11,5=9,91
b1 = =114/8-10=4,25
b2 = =1/114+0,79=0,8
b3 = , =0,1-1/114=0,09
b4 = =1/114+0,5=0,51
b5 = =1/114+0,4=0,41
Уравнение многофакторной регрессии будет выглядеть следующим образом:
y= 9,91 + 4,25х1 + 0,8х2 + 0,09х3 + 0,51х4+ 0,41х5.
Рассчитаем прогнозные значения Y:
Период Х1 Х2 Х3 Х4 Х5 y
13 115*1,05 = 120,75 75,5 56,1 25,2 3343*1,023 = 3419,89 2003,55
14 115 75,5*1,071 = 80,86 56,1 25,2 3343 1951,88
Определим ошибку прогноза по формуле:Е= y- YY*100 %,
Е13= 2003,55-20202020*100 %=-0,81 %,
Е14= 1951,88-27602760*100 %=-29,3 %.
Проверим модель на наличие мультиколлинеарности и при необходимости устраним ее.
x1 x2 x3 x4 x5 y
x1 1
x2 0,815 1
x3 100/114 = 0,877 90/114 = 0,789 1
x4 0,067 0,763 0,221 1
x5 0,041 0,034 0,068 0,0
Отсутствует
Прогнозирование по многофакторным регрессионным моделям
По приведенным в табл. 4.12 данным построить уравнение многофакторной линейной регрессии, если а= b1 = b2 = b3 = , b4 = b5 = .
Таблица 4.12
Фактические значениях
Значение Х1 Х2 Х3 Х4 Х5
102-122 115 75,5 56,1 25,2 3343
124-144 123 78,5 61,8 21,8 3001
146-166 74 78,4 59,1 25,7 3101
168-184 111 77,7 63,3 17,8 3543
186-206 113 84,4 64,1 15,9 3237
208-228 110 75,9 57 22,4 3330
230-250 119 76 50,7 20,6 3808
252-268 146 67,5 57,1 25,2 2415
270-278 113 78,2 62 20,7 3295
280-300 0,8 78,1 61,8 17,5 3504
Рассчитать значения результативного показателя на следующие 2 периода.
На основе матрицы парных коэффициентов корреляции(табл.4.13) (рассчитать) выявить и устранить мультиколлинеарные факторы. После их устранения построить уравнение регрессии по новым данным регрессионного анализа, характеризующее зависимость результирующего показателя (y) от факторных (xi) в линейной форме.
Таблица 4.13
x1 x2 x3 x4 x5 y
x1 1
x2 0,8154 1
x3 100/α 90/α 1
x4 0,0673 0,7628 0,2211 1
x5 0,00041 0,0034 0,068 0,024 1
y 0,59033 0,76313 0,4001 0,2973 -0,004 1
Рассчитать прогнозные значения результативного показателя по скорректированной многофакторной модели на следующие 2 периода, если:
Период Изменение хi в текущем периоде по сравнению с предыдущим, % Фактическое значение переменной у
х1 х2 х3 х4 х5
13 +5 0 0 0 +2,3 2020
14 0 +7,1 0 0 0 2760
Оценить точность прогноза, рассчитав ошибку прогноза для обоих случаев. Сделать выводы.
Отсутствует
Форма заказа новой работы
Не подошла эта работа?
Закажи новую работу, сделанную по твоим требованиям
