|
|
|
сделать стартовой | добавить в избранное |
 |
|
Экономика и Финансы Экономико-математическое моделирование
Измерение и Экономико-математические модели |
Пакеты с замком "Extra зиплок" (гриппер), комплект 100 штук (150x200 мм). 
Горшок торфяной для цветов. 1. Описание объекта В нашем случае объектом исследования являются совокупность фирм , заводов , предприятий . Моделируемым показателем является Y - производительность труда ( тыс.руб / чел ) .2. Экономические показатели ( факторы ) Отбор факторов для модели осуществляется в два этапа. На первом идет анализ, по результатам которого исследователь делает вывод о необходимости рассмотрения тех или иных явлений в качестве переменных, определяющих закономерности развития исследуемого процесса, на втором – состав предварительно отобранных факторов уточняется непосредственно по результатам статистического анализа. Из совокупности экономических показателей мы отобрали следующие :Зависимый фактор:У- производительность труда, (тыс. руб.) Для модели в абсолютных показателяхНезависимые факторы: Х1 - стоимость сырья и материалов ( тыс.руб.) Х2 - заработная плата ( тыс.руб. ) Х3 - основные промышленно-производственные фонды ( тыс.руб. ) Х4 - отчисления на социальное страхование ( тыс.руб. ) Х5 - расходы на подготовку и освоение производства ( тыс.руб. ) Х6 - расходы на электроэнергию ( тыс.кВт час. ) Данные представлены в таблице 1. Таблица 1 № Объекта Y X1 X2 X3 X4 X5 X6 наблюдения 1 10.6 865 651 2627 54 165 4.2 2 19.7 9571 1287 9105 105 829 13.3 3 17.7 1334 1046 3045 85 400 4 4 17.5 6944 944 2554 79 312 5.6 5 15.7 14397 2745 15407 229 1245 28.4 6 11.3 4425 1084 4089 92 341 4.1 7 14.4 4662 1260 6417 105 496 7.3 8 9.4 2100 1212 4845 101 264 8.7 9 11.9 1215 254 923 19 78 1.9 10 13.9 5191 1795 9602 150 599 13.8 11 8.9 4965 2851 12542 240 622 12 12 14.5 2067 1156 6718 96 461 9.2 Для модели в относительных показателях Х1- удельный вес стоимости сырья и материалов в себестоимости продукцииХ2- удельный вес заработной платы в себестоимости продукции Х3- фондовооруженность одного рабочего, тыс.руб./чел. Х4- удельный вес отчислений на соц. страхования в себестоимости продукции Х5- удельный вес расходов на подготовку и освоение производства в себестоимости продукции Х6- электровооруженность одного рабочего, тыс. кВт./ чел. Данные представлены в таблице 2. Таблица 2 № Объекта Y X1 X2 X3 X4 X5 X6 наблюдения 1 10.6 16,8 12,6 5,7 1,0 3,2 0,06 2 19.7 33,1 4,5 8,0 0,4 2,8 0,08 3 17.7 9,9 7,7 4,6 0,6 3,0 0,08 4 17.5 63,1 8,6 4,1 0,7 2,8 0,08 5 15.7 32,8 6,3 8,0 0,5 2,8 0,10 6 11.3 40,3 9,9 5,2 0,8 3,1 0,08 7 14.4 28,3 7,7 7,1 0,6 3,0 0,09 8 9.4 25,2 14,6 7,2 1,2 3,2 0,11 9 11.9 47,3 9,9 4,5 0,7 3,0 0,13 10 13.9 26,8 9,3 9,4 0,8 13,1 0,11 11 8.9 25,4 14,6 6,5 1,2 3,2 0,08 12 14.5 14,2 8,0 8,5 0,7 3,2 0,13 3. Выбор формы представления факторов В данной работе мы не используем фактор времени, т.е. в нашем случае мы используем статистическую модель. В 1-ом случае мы строим статистическую модель в абсолютных показателях, во 2-м – статистическую модель в относительных показателях. Проанализировав полученные результаты, мы выбираем рабочую статистическую модель. 4. Анализ аномальных явлений При визуальном просмотре матрицы данных легко улавливается аномалия на пятом объекте в таблице 1,2 . Здесь все факторы завышены в несколько раз . Скорее всего мы сталкиваемся в данном случае с заводом-гигантом .
Поэтому данное наблюдение мы отбрасываем . Теперь формируем обновлённую матрицу данных . Таблица 3 № Объекта Y X1 X2 X3 X4 X5 X6 наблюдения 1 10.6 865 651 2627 54 165 4.2 2 19.7 9571 1287 9105 105 829 13.3 3 17.7 1334 1046 3045 85 400 4 4 17.5 6944 944 2554 79 312 5.6 6 11.3 4425 1084 4089 92 341 4.1 7 14.4 4662 1260 6417 105 496 7.3 8 9.4 2100 1212 4845 101 264 8.7 9 11.9 1215 254 923 19 78 1.9 10 13.9 5191 1795 9602 150 599 13.8 11 8.9 4965 2851 12542 240 622 12 12 14.5 2067 1156 6718 96 461 9.2 Таблица 4 № Объекта Y X1 X2 X3 X4 X5 X6 наблюдения 1 10.6 16,8 12,6 5,7 1,0 3,2 0,06 2 19.7 33,1 4,5 8,0 0,4 2,8 0,08 3 17.7 9,9 7,7 4,6 0,6 3,0 0,08 4 17.5 63,1 8,6 4,1 0,7 2,8 0,08 6 11.3 40,3 9,9 5,2 0,8 3,1 0,08 7 14.4 28,3 7,7 7,1 0,6 3,0 0,09 8 9.4 25,2 14,6 7,2 1,2 3,2 0,11 9 11.9 47,3 9,9 4,5 0,7 3,0 0,13 10 13.9 26,8 9,3 9,4 0,8 13,1 0,11 11 8.9 25,4 14,6 6,5 1,2 3,2 0,08 12 14.5 14,2 8,0 8,5 0,7 3,2 0,13 4. Анализ матрицы коэффициентов парных корреляций для абсолютных величин Таблица 5 № фактора Y X1 X2 X3 X4 X5 X6 Y 1.00 0.52 -0.22 -0.06 -0.23 0.44 0.12 X1 0.52 1.00 0.38 0.52 0.38 0.74 0.60 X2 -0.22 0.38 1.00 0.91 1.00 0.68 0.74 X3 -0.06 0.52 0.91 1.00 0.91 0.86 0.91 X4 -0.23 0.38 1.00 0.91 1.00 0.67 0.74 X5 0.44 0.74 0.68 0.86 0.67 1.00 0.85 X6 0.12 0.60 0.74 0.91 0.74 0.85 1.00 Из таблицы 4 находим тесно коррелирующие факторы. Налицо мультиколлениарность факторов Х2 и Х4 . Оставим только один фактор Х2 . Так же достаточно высокий коэффициент корреляции ( 0.91 ) между факторами Х2 и Х3 . Избавимся от фактора Х3 .5. Построение уравнения регрессии для абсолютных величин Проведём многошаговый регрессионный анализ для оставшихся факторов : Х1 , Х2 , Х5 , Х6 .а) Шаг первый .Y = 12. 583 0 X1 0.043 X2 0.021 X5 - 0.368 X6Коэффициент множественной корреляции = 0.861 Коэффициент множественной детерминации = 0.742 Сумма квадратов остатков = 32.961 1 = 0.534 2 = 2.487 5 = 2.458 6 = 0.960 У фактора Х1 -критерий оказался самым низким . Следовательно фактором Х1 можно пренебречь . Вычеркнем этот фактор .б) Шаг второй.Y = 12.677 - 0.012 X2 0.023 X5 - 0.368 X6Коэффициент множественной корреляции = 0.854 Коэффициент множественной детерминации = 0.730 Сумма квадратов остатков = 34.481 2 = 2.853 5 = 3.598 6 = 1.016 У фактора Х6 -критерий оказался самым низким . Следовательно фактором Х6 можно пренебречь . Вычеркнем этот фактор .в) Шаг третий .Y = 12.562 - 0.005 X2 0.018 X5Коэффициент множественной корреляции = 0.831 Коэффициент множественной детерминации = 0.688 Сумма квадратов остатков = 39.557 2 = 3.599 5 = 4.068 В результате трёхшаговой регрессии мы получили рабочее уравнение.6. Анализ матрицы коэффициентов парных корреляций для относительных величин Таблица 5 № фактора Y X1 X2 X3 X4 X5 X6 Y 1.00 0.14 -0.91 0.02 -0.88 -0.0 -0.1 1 1 X1 0.14 1.00 -0.12 -0.44 -0.17 -0.0 0.02 9 X2 -0.91 -0.1 1.00 -0.12 0.98 -0.0 -0.3 2 1 8 X3 0.02 -0.4 -0.12 1.00 0.00 0.57 0.34 4 X4 -0.88 -0.1 0.98 0.00 1.00 0.05 -0.0 7 5 X5 -0.01 -0.0 -0.01 0.57 0.05 1.00 0.25 9 X6 -0.11 0.02 -0.38 0.34 -0.05 0.25 1.00 В таблице выявляем тесно коррелирующие факторы.
Таким образом, не трудно заметить достаточно высокий коэффициент корреляции между факторами Х2 и Х4. Избавимся от Х27. Построение уравнения регрессии для относительных величин а) Шаг первый .Y = 25,018 0 Х1 Коэффициент множественной корреляции = 0,894 Коэффициент множественной детерминации = 0.799 Сумма квадратов остатков = 26,420 1 = 0,012 2 = 0,203 3 =0.024 4 =4.033 5 = 0.357 6 = 0.739 У фактора Х1 -критерий оказался самым низким . Следовательно фактором Х1 можно пренебречь . Вычеркнем этот фактор .б) Шаг второй .Y = e ^3.141 X2^(-0.722) X5^0.795 X6^(-0.098)Коэффициент множественной корреляции = 0.890 Коэффициент множественной детерминации = 0.792 Сумма квадратов остатков = 0.145 2 = 4.027 5 = 4.930 6 = 0.623 У фактора Х6 -критерий оказался самым низким . Следовательно фактором Х6 можно принебречь . Вычеркнем этот фактор .в) Шаг третий .Y = e ^3.515 X2^(-0.768) X5^0.754Коэффициент множественной корреляции = 0.884 Коэффициент множественной детерминации = 0.781 Сумма квадратов остатков = 0.153 2 = 4.027 5 = 4.930 В результате трёхшаговой регрессии мы получили рабочее уравнение :Y = Экономический смысл модели : При увеличении расходов на подготовку и освоение производства производительность труда будет увеличиваться . Это означает что на данных предприятиях есть резервы для расширения производства , для введения новых технологий и инноваций с целью увеличения прибыли . При увеличении заработной платы производительность труда будет снижаться . Это , скорее всего , будет происходить из-за того , что рабочие на данных предприятиях получают и так высокие зарплаты , либо фонд заработной платы используется по максимуму и дальнейший его рост приведёт к непредвиденным расходам . 8. Сравнительный анализ линейной и степенной моделей Сравнивая линейную и степенную регрессионную модель видим , что статистические характеристики степенной модели превосходят аналогичные характеристики линейной модели . А именно : коэффициент множественной детерминации у степенной модели равен 0.781 , а у линейной - 0.688 . Это означает , что факторы , вошедшие в степенную модель , объясняют изменение производительности труда на 78.1 % , тогда как факторы , вошедшие в линейную модель , - на 68,8 % ; сумма квадратов остатков степенной модели ( 0.153 ) значительно меньше суммы квадратов остатков линейной модели ( 39.557 ) . Следовательно значения полученные с помощью степенной модели близки к фактическим .
В 1967 создан специализированный научно-исследовательский институт по Ц. (НИИ цен), исследованиями по ценам занимаются более 200 общеэкономических и отраслевых НИИ и вузов страны (1976). Их деятельность в этой области координируется Межведомственным научным советом по проблемам Ц. (образован в 1972) Государственного комитета цен и АН СССР. В практике расчёта прейскурантов и обоснования цен на новые виды продукции всё более широко применяются нормативно-параметрические методы Ц., обеспечивающие построение цен на базе нормативов затрат и рентабельности и с учётом соотношений потребительских свойств изделий. Создаётся автоматизированная система обработки информации по ценам (АСОИ цен) с использованием экономико-математических моделей, современной вычислительной техники и системного анализа для повышения эффективности управления в стране, планирования и прогнозирования цен, расчёта прейскурантов, координации, контроля и анализа цен, обеспечения ценовой информацией всех звеньев народного хозяйства. 25-й съезд КПСС (1976) определил задачи дальнейшего совершенствования планового Ц
1. Генезис капитализма в Мексике. Реферат по истории экономики
2. Модель Кейнса в рыночной экономике
5. Математические модели в экономике и программировании
9. Построение экономико-математических моделей
10. Особенности Японской модели экономики
11. Лабораторные работы по экономико-математическому моделированию
13. Нахождение оптимальных планов производства продукции и их экономико-математический анализ
14. Экономико-математическое моделирование транспортных процессов
15. Экономико-математическое моделирование
16. Экономико-математические методы моделирования в землеустройстве
Форма для кексов "Easy", 27х18х3 см. 
Пенал большой "Pixie Crew" с силиконовой панелью для картинок (цветная клетка). 
Комод "Girl" (четырехсекционный). 19. Математическое моделирование в экономике
21. Германская модель социально рыночной экономики
25. Экономико-математическое моделиpование
26. Лекции Математические методы исследования экономики
27. Германская модель социальной рыночной экономики
28. Системы и модели в экономике
29. Экономико - математическое моделиpование
30. Экономико-математические методы анализа
31. Высшая математика в экономике
32. Обзор методов графического представления моделей в экономике и управлении
Глобус физический на подставке из пластика диаметром 250 мм. 
Набор для проведения опытов по очистке воды "Юный ученый". 
Маркеры для доски, 12 цветов. 33. Особенности денежного оборота в разных моделях экономики
34. Инвестиции и их роль в экономике: макроэкономические модели
35. Модели рыночной экономики:мировой опыт
36. Основные тенденции и модели трансформации экономики после Второй мировой войны
37. Рыночная экономика и её модели
41. Модель рыночной экономики Кейнса
42. Математические методы в экономике
43. Математические методы в экономике
44. Методы математического моделирования экономики
45. Применение экономико-математических методов в экономике
46. Пути и способы повышения устойчивости работы объектов экономики в чрезвычайных ситуациях
48. Австралия - экономико-географическая характеристика
Антипригарный чехол для гладильной доски "Paterra", размер S-M, 125x38 см. 
Плед "Нордтекс. Палитра", 150х200 см. 
Игра настольная развивающая "Интересные профессии". 50. Общая экономико-географическая характеристика стран Африки
52. Экономика, география, политическое устройство и место в современной мировой экономике Южной Кореи
53. Экономико-географическая характеристика Московского региона
58. Экономика Китая
59. Экономико-географическая характеристика топливной промышленности Российской Федерации
61. Общая экономико-географическая характеристика республики Сенегал
63. Экономико-географическое положение Финляндии
64. Экономико-географическая характеристика государства Ирландия
Набор детской посуды "София. Дисней", 3 предмета. 
Набор для уборки Vileda "Easy Wring. Turbo", швабра+ведро с педальным отжимом. 
Брелок для поиска ключей. 65. Комплексная экономико-географическая характеристика Мексики
68. Экономико-географическое положение Волгоградской области.
69. Бюджетный дефицит и государственный долг: теория проблемы и ее проявление в российской экономике
74. Изменения, произошедшие в финансовой системе России, в переходе к рыночной экономике
75. Монополизация экономики. Антимонопольное регулирование экономики
76. Налогообложение в условиях рыночной экономики (на примере предприятия ООО "Служба быта")
77. Основные задачи и сферы государственного регулирования в экономике
78. Роль государства в экономике
79. Государственное регулирование экономики
80. Государственное регулирование экономики
Трикотажная пеленка кокон для девочки "Bambola". 
Модульный массажный коврик "Орто-пазл. Море». 
Настольная игра "Макроскоп". 81. Формы государственного регулирования экономики
82. Переход к рыночной экономике в России и задачи ОВД
83. Перестройка в СССР. Попытка реформирования экономики и политической системы.
84. Экономика удельных княжеств
85. История экономики России VII-XVI веков
89. Экономические функции государства. Государственное регулирование экономики
90. Шпаргалки к госэкзамену по экономике и праву
91. Страхование и его роль в рыночной экономике
95. Классическое рабство и античная экономика
96. Франция. 1945-2000 - политика, экономика, культура
Каталка-мотоцикл "МХ". 
Крем для младенцев "Weleda" для защиты кожи в области пеленания (с календулой), 75 мл. 
Набор текстовыделителей "Frixion Light", 3 цвета, 1-3 мм. 97. Экономическая реформа в Болгарии и проблемы ее интеграции в мировую экономику
98. Информационные технологии в экономике. Информационная безопасность в сетях ЭВМ
99. Информационные системы в экономике
Совок большой. 
