Анализ влияния производственных факторов на результаты хозяйственной деятельности
Заказать уникальную курсовую работу- 21 21 страница
- 6 + 6 источников
- Добавлена 15.05.2019
- Содержание
- Часть работы
- Список литературы
- Вопросы/Ответы
Введение 3
1. Формирование массива исходных данных и первичный анализ факторов 4
2. Оценка параметров уравнения регрессии и качества модели 7
3. Построение прогноза 12
4. Построение модели парной регрессии и оценка ее качества 13
5. Оценка параметров модели с фиктивной переменной и ее качества 16
6. Построение и анализ нелинейных моделей 17
Заключение 19
Список использованной литературы 21
Выполним расчет средней ошибки аппроксимации:В виду того, что средняя ошибка аппроксимации превышает 10%, то данное уравнение не желательно использовать в качестве модели, отражающей взаимосвязь факторов.Выполним расчет коэффициента детерминации:Таким образом, лишь 18.6% вариации производительности труда объясняется вариацией среднегодовой стоимости ОПФ. Результаты построения модели степенной регрессии подтвердили отсутствие значимой взаимосвязи между показателями. ЗаключениеВ рамках настоящего исследования на основе исходных данных выполнен первичный анализ и построение моделей регрессии для оценки влияния производственных факторов на показатель производительности труда.В качестве системы показателей в работе использовались:Y – производительность труда;Х8 - премии и вознаграждения на одного работника;Х10 - фондоотдача;Х12 - среднегодовая стоимость ОПФ;Х13 - среднегодовой фонд заработной платы ППП;Х17 - непроизводственные расходы.Корреляционный анализ показал, что умеренной связью с результативным признаком характеризуются лишь показатели среднегодовой стоимости ОПФ и среднегодового фонда заработной платы ППП. Оба указанных показателя демонстрируют прямую связь с показателем производительности труда. Анализ коэффициентов корреляции не выявил сильной корреляционной зависимости между факторными признаками.По результатам построения матрицы парных коэффициентов корреляции выполнено построение модели множественной регрессии, которая имеет низкое качество, что подтверждается показателем коэффициента детерминации, равным 0,233. В то же время модель статистически значима, о чем свидетельствует показатель F-статистики ().Кроме того, средняя ошибка аппроксимации модели превышает 10%, что свидетельствует о низкой прогностической способности модели.Согласно результатам расчетов параметры модели регрессии не являются статистически значимыми, а коэффициенты эластичности по модулю не превышают 1. Таким образом, влияние факторов на показатель производительности труда незначительно.Кроме того, в рамках исследования выполнено построение модели парной линейной регрессии. В качестве факторного признака определен показатель среднегодовой стоимости ОПФ. Также получена модель очень низкого качества. Лишь 19% вариации производительности труда объясняется показателем среднегодовой стоимости ОПФ. В то же время модель в целом и коэффициент при переменной статистически значимы (расчетные значения F-критерия и t-статистики превышают критические значения).Введение фиктивной переменной привело к тому, что параметры уравнения регрессии становятся статистически незначимыми. Таким образом, введение фиктивной переменной в модель не целесообразно.Для оценки влияния среднегодовой стоимости ОПФ на производительность труда выполним построение модели степенной регрессии.Которая показала, что лишь 18.6% вариации производительности труда объясняется вариацией среднегодовой стоимости ОПФ. Результаты построения модели степенной регрессии подтвердили отсутствие значимой взаимосвязи между показателями.Список использованной литературыАйвазян С.А. Методы эконометрики: учебник. - М.: Магистр: ИНФРА-М, 2014.Афанасьев В.Н. и др.. Эконометрика: Учебник / под ред. B.Н. Афанасьева. - М.: Финансы и статистика, 2015.Социально-экономическая статистика: Учебное пособие / Я.С. Мелкумов. - 2-e изд. - М.: НИЦ Инфра-М, 2013. - 186Громыко, Г.Л. Теория статистики: Практикум / Г.Л. Громыко. - М.: НИЦ ИНФРА-М, 2013. - 238 c.Кремер Н.Ш., Путко Б.А. Эконометрика: учебник для вузов - 2-е изд. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2014.Мхитарян В.С. Эконометрика: учебное пособие/ Мхитарян В.С., Архипова М.Ю., Сиротин В.П.— М.: Евразийский открытый институт, 2012.— 224 c.
2. Афанасьев В.Н. и др.. Эконометрика: Учебник / под ред. B.Н. Афанасьева. - М.: Финансы и статистика, 2015.
3. Социально-экономическая статистика: Учебное пособие / Я.С. Мелкумов. - 2-e изд. - М.: НИЦ Инфра-М, 2013. - 186
4. Громыко, Г.Л. Теория статистики: Практикум / Г.Л. Громыко. - М.: НИЦ ИНФРА-М, 2013. - 238 c.
1. Кремер Н.Ш., Путко Б.А. Эконометрика: учебник для вузов - 2-е изд. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2014.
2. Мхитарян В.С. Эконометрика: учебное пособие/ Мхитарян В.С., Архипова М.Ю., Сиротин В.П.— М.: Евразийский открытый институт, 2012.— 224 c.
Вопрос-ответ:
Как формируется массив исходных данных для анализа влияния производственных факторов?
Массив исходных данных для анализа влияния производственных факторов формируется путем сбора информации о хозяйственной деятельности, включающей в себя значения факторов и результаты деятельности за определенный период времени.
Как оцениваются параметры уравнения регрессии и качество модели?
Оценка параметров уравнения регрессии и качество модели производится с использованием статистических методов. Параметры регрессии определяются с помощью метода наименьших квадратов, а качество модели оценивается по значимости коэффициентов и значениям стандартных ошибок.
Как строится прогноз результатов хозяйственной деятельности?
Прогноз результатов хозяйственной деятельности строится на основе уравнения регрессии, которое учитывает влияние производственных факторов. На основе известных значений факторов, можно предсказать ожидаемый результат.
Что такое модель парной регрессии и как оценивается ее качество?
Модель парной регрессии используется для анализа влияния одного производственного фактора на результаты хозяйственной деятельности. Ее качество оценивается по коэффициенту детерминации, который показывает, насколько хорошо модель объясняет вариацию зависимой переменной.
Как строятся и анализируются нелинейные модели для анализа влияния производственных факторов?
Нелинейные модели для анализа влияния производственных факторов строятся с использованием математических функций, не являющихся линейными. Анализируются такие модели с помощью методов оптимизации, которые позволяют найти наилучшие значения параметров модели.
Каким образом формируются исходные данные для анализа влияния производственных факторов на результаты хозяйственной деятельности?
Для анализа влияния производственных факторов на результаты хозяйственной деятельности формируется массив исходных данных, который включает информацию о рассматриваемых факторах и соответствующих результатих. Эти данные могут быть получены из различных источников, таких как отчеты о производственной деятельности, статистические данные, анкеты и т.д. После этого проводится первичный анализ факторов, чтобы определить их связь с результатами.
Как осуществляется оценка параметров уравнения регрессии и качества модели при анализе влияния производственных факторов?
Оценка параметров уравнения регрессии и качества модели при анализе влияния производственных факторов проводится с использованием статистических методов. На основе исходных данных строится уравнение регрессии, которое моделирует зависимость результатов от факторов. Затем, с помощью различных статистических тестов и показателей (например, коэффициента детерминации R^2), оценивается качество модели. Также выполняется оценка значимости параметров уравнения регрессии для определения влияния каждого фактора на результаты.
Каким образом производится прогнозирование результатов на основе анализа влияния производственных факторов?
Прогнозирование результатов на основе анализа влияния производственных факторов производится с использованием построенной регрессионной модели. На основе значений факторов уравнение регрессии позволяет предсказывать ожидаемые результаты. Для этого необходимо подставить значения факторов в уравнение и получить соответствующий прогнозный результат. Прогнозирование позволяет оценить, как изменение значения факторов может повлиять на результаты.
Что представляет собой модель парной регрессии и как оценивается ее качество при анализе влияния производственных факторов?
Модель парной регрессии представляет собой упрощенную форму регрессионной модели, где анализируется влияние только одного фактора на результаты. Она используется для более детального изучения влияния отдельных факторов. Качество модели парной регрессии оценивается с помощью тех же статистических методов, как и в случае полной регрессионной модели. Например, можно оценить значимость параметров модели и коэффициент детерминации R^2, чтобы определить степень объяснения результатов.
Какие данные необходимы для анализа влияния производственных факторов на результаты хозяйственной деятельности?
Для анализа необходимы данные о производственных факторах (например, объем производства, трудозатраты) и результаты хозяйственной деятельности (например, выручка, прибыль).
Как происходит первичный анализ факторов влияющих на результаты хозяйственной деятельности?
Первичный анализ факторов включает сбор и анализ исходных данных, выявление зависимостей между факторами и результатами, а также определение статистической значимости этих зависимостей.
Что такое уравнение регрессии и как оцениваются его параметры?
Уравнение регрессии - это математическая модель, которая описывает зависимость между независимыми и зависимой переменными. Параметры уравнения оцениваются с помощью метода наименьших квадратов, который минимизирует сумму квадратов отклонений между фактическими и предсказанными значениями зависимой переменной.