Рефераты. Исследования зависимости производства ликероводочных изделий от экономических показателей
Исследования зависимости производства ликероводочных изделий от экономических показателей
Министерство
Общего и Профессионального Образования
Самарский Государственный Аэрокосмический Университет
Факультет экономики и управления
Кафедра менеджмента
Курсовая работа по курсу
Исследования Систем Управления
на тему:
исследование зависимости производства ликеро-водочных
изделий с экономическими показателями
Студента 7 факультета
3 курса
Станина А . В.
Научный руководитель
Газиев Н. У.
Самара 1996
Постановка задачи.....................................................................................................................................................
Первичный анализ
исходных данных.........................................................................................................
Корреляционно-регрессионный
анализ.....................................................................................................
Способ 1...................................................................................................................................................................................
Способ 2...................................................................................................................................................................................
метод пресс........................................................................................................................................................................
метод исключения......................................................................................................................................................
метод главных компонент....................................................................................................................................
прогнозирование...........................................................................................................................................................
заключение............................................................................................................
Определить существует ли зависимость между производством ликеро-водочных
изделей (Y) и :
1-
валовый сбор зерна (X1);
2 - валовый сбор сахарной свеклы (X2);
3- потребление пива (X3);
4- население России (X4);
5- потребление водки (X5).
В случае обнаружения зависимости построить оптимальную модель,
котороя могла бы быть пригодной для прогноза.
Анализ
динамики производства ликеро-водочных изделий (Y) показывает, что за период
наблюдения (N=21) минимальное производство был равно 138.1, а максимальным 209.2,
тем самым изменение величины Y было в пределах 71.1. Вариация равная 12.2126%
свидетельствует об однородности величины Y (<33%). Отклонение от среднего
значения (176.5905) в среднем не превышало 17.5814 (среднее абсолютное
отклонение), эксцесс (-1.1554) и асимметрия (-0.1873) утверждает, что
распределение величины Y имеет незначительный сдвиг влево и достаточно
выраженную плосковершинность.
Величина Y имеет тенденцию к увеличению, средний темп прироста
составляет -0.981% .
Анализ
динамики валового сбора зерна (X1) показывает, что за период наблюдения (N=21)
минимальный сбор был равен 248.1, а максимальным 356.3, тем самым изменение
величины X1 было в пределах 108.2. Вариация равная 10.6046% свидетельствует об
однородности величины X1 (<33%). Отклонение от среднего значения (313.5953)
в среднем не превышало 33.2555 (среднее абсолютное отклонение), эксцесс
(-0.9713) и асимметрия (-0.5517) утверждает, что распределение величины X1
имеет незначительный сдвиг влево и достаточно выраженную плосковершинность.
Величина X1 имеет тенденцию к увеличению, т.к. средний темп
прироста составляет 1.0741% или на 0.0254 единиц измерения (% от номинала в
миллионах тонн). Сбор до 16 наблюдения имеет тенденцию к увеличению, в период
от 16 до 21 наблюдается падение сбора.
Анализ
динамики валового сбора сахарной свеклы (X2) показывает, что за период
наблюдения (N=21) минимальный сбор был равен 20812, а максимальный 33177, тем
самым изменение величины X2 было в пределах 12365. Вариация равная 13.9157%
свидетельствует об однородности величины X2 (<33%). Отклонение от
среднего значения (26846.0952) в среднем не превышало 3735.8119 (среднее абсолютное
отклонение), эксцесс (-1.1144) и асимметрия (0.324) утверждает, что распределение
величины X2 имеет незначительный сдвиг вправо и плосковершинность.
Величина X2 имеет тенденцию к увеличению, т.к. средний темп
прироста составляет 0.9409%.
Анализ
динамики потребление пива (X3) показывает, что за период наблюдения (N=21)
минимальное потребление пива было 92.4, а максимальная 106.1, тем самым
изменение величины X3 было в пределах 13.7. Вариация равная 3.8059%
свидетельствует об однородности величины X3 (<33%). Отклонение от среднего
значения (99.5857) в среднем не превышало 3.7902 (среднее абсолютное отклонение),
эксцесс (5.6717) и асимметрия (1.4085) утверждает, что распределение величины
X3 имеет незначительный сдвиг вправо и достаточно выраженную островершинность.
Величина X3 имеет тенденцию к росту, т.к. средний темп прироста
составляет 0.0821% . Потребление пива во время 9 наблюдения имеет резкое падение.
Анализ
динамики населения России (X4) показывает, что за период наблюдения (N=21)
минимальное население было 130.1, а максимальное 147.4, тем самым изменение
величины X4 было в пределах 17.3. Вариация равная 3.6811% свидетельствует об
однородности величины X4 (<33%). Отклонение от среднего значения (138.7) в
среднем не превышало 5.1057 (среднее абсолютное отклонение), эксцесс (-1.2575)
и асимметрия (0.1499) утверждает, что распределение величины X4 имеет незначительный
сдвиг вправо и незначительную плосковершинность.
Величина X4 имеет тенденцию к возрастанию, т.к. средний темп
прироста составляет 0.6262% .Кривая распределения величины Х4 имеет небольшой
подъем вверх.
Анализ
динамики потребления водки (X5) показывает, что за период наблюдения (N=21)
минимальное потребление было 133.5, а максимальное 208.5, тем самым изменение
величины X5 было в пределах 75. Вариация равная 11.4207% свидетельствует о
однородности величины X5 (<33%). Отклонение от среднего значения
(175.9905) в среднем не превышало 20.0993 (среднее абсолютное отклонение),
эксцесс (-0.7625) и асимметрия (-0.1934) утверждает, что распределение величины
X5 имеет незначительный сдвиг влево и достаточно выраженную плосковершинность.
Величина X5 имеет тенденцию к уменьшению, т.к. средний темп
прироста составляет -1.1457% . Потребление до 13 наблюдения возрастает, затем
последовал медленный спад до 21 наблюдения.
Анализ
коэффициентов парной корреляции говорит о наличии интенсивной связи Y с Х5
(0.9834), средней с Х4 (-0.5315) -знак минус указывает на обратную зависимость-
и Х3 ( -0.4266), слабой с Х2 (-0.1890) и Х1 (0.1176). Значит в модель
стоит включить факторы Х3, Х4,Х5.
Следующим
этапом идет проверка на мультиколлениарность,существует несколько способов
данной проверки.
При
проверке на мультиколлениарность (коэффициенты частной корреляции и
t-статистика) видно, что существует взаимосвязь между:
x1
x2
x3
x4
x2
x1
x1
x4
x4
x2