Статистическое изучение взаимосвязей между социально-экономическими явлениями

Метод корреляционно-регрессионного анализа используется для определения тесноты связи между показателями, не находящимися в функциональной зависимости. Парная корреляция — связь между двумя показателями, один из которых является факторным, а другой — результативным. Наиболее простым уравнением, которое характеризует прямолинейную зависимость между показателями, является уравнение прямой: Значение коэффициентов а и находят из системы уравнений, полученных по способу наименьших квадратов: Коэффициент парной корреляции характеризует тесноту связи между двумя показателями в общем виде, т. Чем ближе его величина к 1, тем более тесная связь между изучаемыми явлениями, и наоборот.

Корреляционно-регрессионный анализ в : инструкция выполнения

Состояние промышленного потенциала, относительно высокий уровень безработицы, низкие реальные доходы населения позволяют отнести ЕАО к отсталому региону, имеющему имидж территории малопригодной для комфортного проживания и развития предпринимательства [2, 3]. Негативные тенденции, происходящие в экономике области в целом, в значительной мере определяются процессами, протекающими в промышленном комплексе ЕАО. При современных темпах обновления основных производственных фондов промышленным предприятиям потребуется 17 лет для их полного обновления, а в некоторых отраслях например, производство строительных материалов более 50 лет.

Кроме того, парк оборудования на многих предприятиях был сформирован в дореформенное время, то есть ориентирован для решения иных задач, и в настоящее время морально устарел, иногда уже значительно больше, чем физически. Для оценки реальной динамики показателей промышленного развития ЕАО в зависимости от величины и направления инвестиций нами были использованы статистические данные, не учитывающие инфляционного фактора, и проведен корреляционно-регрессионный анализ между инвестициями, объемом отгруженной продукции, ВДС промышленности, численностью занятых.

Регрессионный анализ и прогнозирование Модели линейной регрессии Теория игр, корреляционный, регрессионный, дисперсионный анализы.

Прогнозирование уровня и структуры инвестиций в сельском хозяйстве Оренбургской области Введение к работе Актуальность темы исследования. В последние годы ситуация в инвестиционной сфере российского сельского хозяйства приобрела тревожные очертания. Объёмы инвестированных средств сократились более чем в 10 раз по сравнению с дореформенным периодом. Значительные качественные изменения происходят в структуре инвестиций, которая характеризует процессы смены форм хозяйствования и собственности, направлений и источников финансирования.

Изменяется характер использования средств в воспроизводственной, технологической и отраслевой структуре инвестиций. В этой связи важной задачей статистики является ответ на вопрос, в какой мере изменения в инвестиционной сфере повлияли на кризис в отрасли, а также, какие факторы сегодня определяют уровень и структуру инвестиций в сельском хозяйстве. Приходится констатировать, что в специальной литературе крайне редко встречаются исследования, ориентированные на статистическую характеристику последствий глубочайшего инвестиционного кризиса, а, в особенности, это касается сельского хозяйства.

Максвелл, а также Г. Методы факторного анализа Аппроксимирующие методы - Метод главных факторов Г. Томсон - Групповой метод Л. Хорст - Метод максимального правдоподобия Д.

инновационной продукции, инвестиции в основной капитал и др. [1]. экономических показателей осуществлялась на примере данных, характеризующих Далее, в процессе исследования применение корреляционного анализа позволило На втором этапе проводится регрессионный анализ. Сначала.

Контакты корреляционно-регрессионный анализ Научные публикации статьи и монографии с ключевым словом корреляционно-регрессионный анализ, выпущенные в Издательстве Креативная экономика найдено: Статья посвящена актуальной проблеме регионального развития — разработке методического инструментария, с помощью которого можно прогнозировать объемы инвестиций населения в строительство жилых домов.

Методика была построена на основе логико-аналитических методов, а также многофакторного корреляционно-регрессионного анализа. Разработка указанной методики включила три основных блока. Первый блок предполагает составление максимально широкого перечня экономических факторов, определяющих величину результирующего признака.

Во втором блоке осуществлен отбор факторов из имеющегося перечня и построена экономико-математическая модель. В третьем блоке проведена оценка точности модели. Апробация методического инструментария проведена на примере Республики Беларусь, для которой была разработана модель и составлен прогноз. В модель были отобраны такие факторы как доступность строительства жилья в виде отношения номинальной начисленной среднемесячной заработной платы к стоимости строительства 1 кв.

Прогнозный показатель по полученной модели был посчитан по трем различным сценариям:

Регрессионный анализ

Теоретические основы формирования инвестиционного механизма в сельском хозяйстве 1. Сущность и содержание инвестиционного процесса: Основные направления инвестиционной политики государства в условиях рыночной экономики 1.

Приведены примеры инвестиционных проектов с участием проведен однофактор- ный регрессионный анализ зависимости ВВП.

Регрессионный анализ и прогнозирование Из книги МВА за 10 дней. Самое важное из программ ведущих бизнес-школ мира автора Силбигер Стивен Регрессионный анализ и прогнозирование Модели линейной регрессии применяются в самых разных деловых ситуациях для установления зависимости между переменными, которые, как подсказывает аналитику его интуиция, должны быть между собой связаны.

После того как зависимость Книга продаж Из книги 1С: Предприятие в вопросах и ответах автора Арсентьева Александра Евгеньевна Книга продаж На основании введенных ранее документов Запись книги продаж и Счет-фактура формируется книга продаж. Формирование отчета можно осуществить двумя способами: Анализ безубыточности продаж Из книги Комплексный экономический анализ предприятия.

Краткий курс автора Коллектив авторов 7. Анализ безубыточности продаж Центральным моментом анализа безубыточности равновесного анализа является определение точки безубыточности точки равновесия , т.

Множественная регрессия

Для адекватного анализа взаимосвязи необходимо в дальнейших расчетах использовать кусочно-линейный вид функциональной зависимости. По отдельным явлениям можно получить совершенно превратное представление о связи признаков, ибо в каждом отдельном явлении значения признаков кроме закономерной составляющей имеют случайное отклонение вариацию [5].

Какое именно число явлений достаточно для анализа корреляционной и вообще статистической связи, зависит от цели анализа, требуемой точности и надежности параметров связи, от числа факторов, корреляция с которыми изучается. Обычно считают, что число наблюдений должно быть не менее чем в , а лучше - не менее чем в 10 раз больше числа факторов.

Еще лучше, если число наблюдений в несколько десятков или в сотни раз больше числа факторов, тогда закон больших чисел, действуя в полную силу, обеспечивает эффективное взаимопогашение случайных отклонений от закономерного характера связи признаков[5]. Вторым условием закономерного проявления корреляционной связи служит условие, обеспечивающее надежное выражение закономерности в средней величине.

Оценка инвестиционной привлекательности территории (на примере . ПРИЛОЖЕНИЕ Б. КОРРЕЛЯЦИОННО-РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ.

Теперь обратим внимание на связь между показателем нераспределенной прибыли и объемом приобретенных ценных бумаг. Здесь она носит совершенно иной характер: Такой визуальный анализ данных, при котором наблюдения ранжируются по возрастанию или убыванию независимой величины х, а затем анализируется изменение значений зависимой величины у, называется методом приведения параллельных данных. В рассмотренном примере в первом случае связь прямая, т.

Прямая и обратная зависимости характеризуют направление связи между признаками, которую можно проиллюстрировать графически с помощью поля корреляции. При его построении в прямоугольной системе координат на оси абсцисс располагают значения независимой переменной х, а на оси ординат - зависимой у.

Корреляционно-регрессионный анализ деятельности предприятия

Анализ влияния различных типов инвестиционных ресурсов на инновационное развитие территорий. В работе задействован корреляционно-регрессионный анализ, структурный и логический приемы исследования. Выявлена степень влияния инвестиций на инновационные процессы в стране, федеральном округе и конкретных регионах. Произведено ранжирование территорий РФ по инновационной восприимчивости к вложениям в основной капитал.

На примере конкретного региона предложен способ определения функциональной зависимости для оценки эффективности размещения средств, направляемых предприятиями с участием иностранного капитала. Выявлены субъекты федерального округа, в которых не результативно инициируются процессы организации высокотехнологичных производств.

Экстраполяция — метод прогнозирования, основанный на анализе динамики Корреляционно-регрессионный анализ используется для исследования форм связи, В качестве примеров множественной корреляции можно привести зависимость объема выпускаемой продукции от размера инвестиций.

Отбор факторных признаков, пока модель не построена, производится несколькими способами. Все они основаны на расчете межфакторных коэффициентов корреляции. Из формул следует, что они находятся точно так же, как и коэффициенты линейной корреляции пример по корреляционно-регрессионныму анализу мы рассматривали здесь и обладают аналогичными свойствами. Этот способ основан на проверке гипотезы о значимости коэффициента линейной корреляции с помощью — критерия Стьюдента.

При этом , а критическое значение определяется по статистическим таблицам: Основываясь на свойстве корреляционного отношения, , можно предположить, что чем выше величина межфакторного коэффициента корреляции, тем теснее будет связь между данным факторным и результативным признаком. Таким образом, в модель включаются те из факторных признаков, которым соответствуют наибольшие значения.

Между факторными признаками не должно наблюдаться ни корреляционной, ни тем более функциональной зависимости в противном случае признаки лишь дублируют друга. Данное условие называется принципом отсутствия автокорреляции.

РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ общая идея