Построение обобщенного показателя экономического состояния компании на базе линейной множественной регрессионной модели
Содержание
ВВЕДЕНИЕ 3
1. СОДЕРЖАТЕЛЬНАЯ ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ И СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ ЭКОНОМИЧЕСКОГО СОСТОЯНИЯ ПРЕДПРИЯТИЯ 4
1. 1 Содержательная посадка задачки 4
1. 2 Дисперсионный анализ 5
1. 3 Ковариационный анализ 5
1. 4 Кластерный анализ 5
1. 5 Факторный анализ и регрессионный анализ 10
2. ПОШАГОВАЯ ПРОЦЕДУРА ФОРМИРОВАНИЯ МНОЖЕСТВЕННОЙ ЛИНЕЙНОЙ РЕГРЕССИИ 17
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 21
ПЕРЕЧЕНЬ ССЫЛОК 21
Выдержка
Прочерчивание экономического разбора большого компании либо целой ветви экономики представляет собой чрезвычайно трудную задачку, методы решения которой в настоящее время часто определяются современным состоянием информационных технологий. Данные, обрисовывающие экономическое положение компании довольно обширны и для формулировки правильных и адекватных настоящей рыночной ситуации, в которой работает начинание, управленческих решений, требуется огромное численность времени для их отделки. Потому для описания экономического состояния компании поначалу нужно выполнить задачку сообразно сокращению численности признаков, обрисовывающих эти состояния, при этом таковым образом, чтоб не усугубить возможости решения задачки диагностики данных состояний. Такое отображение исходного массива исполняется за счет обнаружения укрытых многофункциональных либо статистических связей меж отдельными данными.
Для определения аспекта отбора формальных признаков для адекватного описания экономического состояния компании, выделения немаловажных и несущественных признаков, построения решающих правящих верховодил употребляют способы статистического разбора. Не считая такого, данные, приобретенные в процессе формирования первичных статистических изучений, обязаны испытываться на объект обнаружения грубых ошибок кодировки, локализации выбросов(вероятных, однако непредставительных надзоров, из которых делается подборка)и для обнаружения параметров распределения всякой из переменных. Таковым образом, заключение задачки описания состояния экономического благоденствия компании соединено с внедрением разных способов математической статистики.
Пояснительная записка курсовой работы построена последующим образом. В главном разделе сформулирована содержательная посадка задачки и осуществлен ликбез способов применяющихся к разбору многомерных данных, а еще наиболее тщательно описаны статистические предпосылки применения способа регрессионного разбора. В другом разделе приведен пошаговый метод формирования модели линейной множественной регрессии, на базе которой основывается предлагаемый в работе общий показатель экономического благоденствия такого либо другого компании.
1. 1 Содержательная посадка задачи
В настоящее время не для кого не является секретом тот факт, что неважно какая экономика(единичного компании, ветви индустрии либо целой страны)представляет собой трудную функциональную систему, фундаментом которой имеется сбалансированная совокупа взаимосвязанных, непрерывно изменяющихся её элементов. Любой составляющую таковой экономической системы работает не персонально, а в совокупы с иными веществами, подвергая себя воздействию бессчетных причин. Потому для осмысливания функционирования экономики невозможно лишь довольствоваться исследованием всякого ее вещества в отдельности, а нужно исследование во взаимосвязи всех ее элементов. Для этого обширно применяюся разные способы статистического разбора: дисперсионный, кластерный, ковариационный, факторный, корреляционный [1]. Короткие свойства данных способов будут предоставлены ниже.
Особенно обширно используется регрессионный анализ, к примеру, при построении, этак именуемых, индексов благоденствия компаний, что оказалось очень комфортным при исследовании динамики развития компаний и разборе его состояния. Это соединено, до этого только, с тем, что положение компании характеризуется вектором , компонентами которого являются экономические и производственные характеристики. При разборе динамики развития компании данное событие вызывает популярные трудности, связанные с разбором векторных переменных. Потому вступление индексов(обобщенных характеристик состояния компании)как скалярных функций вектора Y, значительно упрощает заключение такового рода задач.
В связи с сиим в предоставленной работе предложена математическая модель построения обобщенного показателя, представленная в облике множественной линейной регрессионной модели. Предложен действенный метод оценки характеристик предоставленной регрессионной модели, правильно обрисовывающей множественную корреляционную взаимозависимость меж обобщенным показателем и показателями экономического статуса компании.
1. 2 Дисперсионный анализ
Целью дисперсионного разбора является испытание статистической значительности различия меж средними(для групп либо переменных). Данная испытание проводится с поддержкой разбиения суммы квадратов на составляющие, т. е. с поддержкой разбиения общей дисперсии(варианты)на доли, одна из которых обусловлена случайной ошибкой(то имеется внутригрупповой изменчивостью), а 2-ая связана с различием средних значений. Крайняя компонента дисперсии потом употребляется для разбора статистической значительности различия меж средними значениями. Ежели это отличие означаемо, нулевая догадка о равенстве средних значений в группах отвергается и принимается другая догадка о существовании различия меж средними [2].
1. 3 Ковариационный анализ
Допустим, что сравниваются две экономические модели развития неких компаний, какие различаются формами принадлежности(ФС). Допустим еще, что имеются доп данные о предполагаемом оходе компании в запланированном периоде развития компании. Разрешено допустить, что степень заработка(УД)связан с ФС, и применять эту информацию. Для всякой из 2-ух групп компаний разрешено вычислить коэффициент корреляции меж УД и ФС. Применяя этот коэффициент корреляции, разрешено отметить долю дисперсии в группах, изъясняемую УД и необъясняемую долю дисперсии. Оставшаяся порция дисперсии употребляется при проведении разбора как дисперсия оплошности. Ежели имеется корреляция меж УД и ФС, то таковым образом разрешено значительно убавить дисперсию оплошности.
аспект расценивает статистическую значимость различия средних в группах, при этом рассчитывается известие межгрупповой дисперсии(опечатка)к дисперсии ошибок. Ежели опечатка миниатюризируется, к примеру, при учете фактора УД, смысл F возрастает.
Размышления, использованные больше для одной ковариаты(УД), просто распространяются на некоторое количество ковариат. К примеру, не считая УД, разрешено подключить остальные экономические характеристики(причины)компании. Заместо обыденного коэффициента корреляции при этом употребляется многократный коэффициент корреляции [3].
1. 4 Кластерный анализ
Совместный вопросец, предопределяемый исследователями во почти всех областях, состоит в том, как осуществить наблюдаемые экономические данные в приятные структуры, т. е. повернуть таксономии(традиционно в разведочном разборе)либо найти кластеры похожих объектов. К примеру, биологи устанавливают мишень расколотить животных на разные виды, чтоб содержательно обрисовать различия меж ними, а экономистам нужно хорошо доказать различия, к примеру, неких технологических действий сообразно выпуску 1-го и такого же вида продукции.
Главная мишень кластерного разбора - отметить в исходных многомерных данных такие схожие подмножества, чтоб объекты снутри группы были схожи друг на друга, а объекты из различных групп - не схожи. Под"похожестью" понимается родственность объектов в многомерном пространстве признаков, и тогда задачка объединяется к выделению в этом пространстве натуральных скоплений(кластеров)объектов, какие числятся однородными группами.
В кластерном разборе есть неувязка измерения недалекости объектов. Главные трудности, появляющиеся при этом: многозначность выбора метода нормирови и определения расстояния меж объектами.
Литература
1. Б. Болч, К. Дж. Хуань. Многомерные статистические способы для экономики: Пер. с англ. А. Д. Плиткана/ Под ред. и с предисл. С. А. Айвазяна. - М. : Статистика, 1979. - 317 с.
2. Афифи А. , Эйзен С. Статистический анализ: Подъезд с внедрением ЭВМ. Пер. с англ. М. : Мир, 1982. - 488 с.
3. УДК 519. 1:61 Р ГАСНТИ 27. 43. 17 Примаков Д. А. , Бородавко Ю. М. Способы статистического разбора в оценке иммунного статуса человека. Депонирована в ГНТБ Украины, 15. 08. 1994,N1612- Ук94. - 51с.
4. Мандель И. Д. Кластерный анализ. М. : Деньги и статистика, 1988. 174с.
5. Факторный, дискриминантный и кластерный анализ/ Под ред. И. С. Енюкова. Пер. с англ. М. : Деньги и статистика, 1989. 216 с.
6. Лоули Д. , Максвелл А. Факторный анализ как статистический способ. М. : Мир, 1967. 144 с.
7. Статистические способы для ЭВМ/ Под ред. К. Энслейна, Э. Рэлстоуна, Г. С. Уилфа. - М. : Дисциплина, 1986. - 464 с.
Проведение экономического анализа крупного предприятия или целой отрасли экономики представляет собой очень сложную задачу, способы решения которой в настоящее