Оглавление:
В настоящее время, большинство организаций и предприятий используют в своей деятельности обработку статистических данных. Но, пожалуй, ни в одной области знаний и практической деятельности обработка статистических данных не играет такой большой роли, как в экономике, имеющей дело с обработкой и анализом огромных массивов данных о социально-экономических явлениях и процессах. Всесторонний и глубокий анализ этих статистических данных предполагает использование различных специальных методов, где одним из наиболее используемых является корреляционный и регрессионный анализы обработки статистических данных.
| Если что-то непонятно — вы всегда можете написать мне в WhatsApp и я вам помогу! |
Эконометрика
Эконометрика является быстроразвивающейся отраслью науки, характеризующей математическое описание рядов экономических данных и отображение их в геометрической или графической форме.
Возможно эта страница вам будет полезна:
| Предмет эконометрика |
Валовой региональный продукт является одним из важных показателей, влияющих на социально — экономическое положение субъектов РФ, который представляет собой установленную стоимость товаров и услуг, произведенных на территории региона. Кроме того, значение и динамика данного показателя, в конкретном регионе обусловливает развития региональной экономической системы, целесообразность капиталовложения в регион, его конкурентоспособности в мировой экономике. При этом важно знать, какие факторы влияют на ВРП и через какие показатели можно влиять на его значение и достичь положительного результата.
Объект исследования: валовой региональный продукт Предмет исследования: корреляционно-регрессионный анализ зависимости ВРП РС(Я) от основных социально-экономических показателей Цель работы: провести корреляционный и регрессионный анализы зависимости ВРП и основных социально-экономических показателей В соответствии с целью были поставлены следующие задачи:
- изучить данные о валовом региональном продукте Республики Саха (Якутии)
- изучить методы корреляционно-регрессионного анализа
- провести анализ данных о ВРП РС(Я)
Роль корреляционно-регрессионного анализа в экономике региона
Понятие и сущность валового регионального продукта
Валовой внутренний (региональный) продукт представляет собой конечный результат производственной деятельности резидентных единиц-производителей на территории страны, в течение данного периода времени и исчисляется в рыночных ценах. Он предназначен для характеристики взаимосвязанных аспектов экономического процесса: производства товаров и оказания услуг, распределения доходов, конечного использования товаров и услуг.
Термин «валовая» указывает на то, что показатель определен до вычета потребления основного капитала, то есть уменьшения стоимости носа и морального устаревания. Выпуск товаров и услуг представляет собой стоимость товаров и услуг, являющихся результатом производственной деятельности отраслей экономики в отчетном периоде. При этом нерыночные услуги оцениваются по фактическим текущим затратам на оказание этих услуг (оплата труда, материальные затраты, оплата услуг, потребленных в процессе производства) с учетом потребления основного капитала.
Валовой региональный продукт любого региона имеет свои особенности, исходящие из различных факторов и показателей, влияющих на динамику его роста, в том числе его структурных составляющих, отличающихся функциональной особенностью и различной экономической базой.
Корреляционно-регрессионный анализ
Корреляционно-регрессионный анализ — классический метод стохастического моделирования хозяйственной деятельности. Он изучает взаимосвязи показателей хозяйственной деятельности, когда зависимость между ними не является строго функциональной и искажена влиянием посторонних, случайных факторов. При проведении корреляционно-регрессионного анализа строят различные корреляционные и регрессионные модели хозяйственной деятельности. В этих моделях выделяют факторные и результативные показатели.
Корреляционный анализ ставит задачу измерить тесноту связи между варьирующими переменными и оценить факторы, оказывающие наибольшее влияние на результативный признак.
Регрессионный анализ предназначен для выбора формы связи и типа модели для определения расчетных значений зависимой переменной (результативного признака).
Корреляцию и регрессию принято рассматривать как совокупный процесс статистического исследования, поэтому их использование в статистике часто именуют корреляционно-регрессионным анализом.
Если между парами совокупностей просматривается вполне очевидная связь, то, минуя стадию корреляции, можно сразу приступать к поиску уравнения регрессии.
В нашем исследовании базой для проведения корреляционно-регрессионного анализа является ВРП Республики Саха (Якутия). В качестве показателей, влияющих на ВРП (результативный фактор — 
), были выбраны:
- продукция сельского хозяйства, млн. руб.
; - оптовая и розничная торговля; ремонт автотранспортных средств, мотоциклов, бытовых изделий и предметов личного пользования, млн. руб.
- добыча полезных ископаемых, млн. руб.
.
Показатели были взяты в динамике в период с 2007 по 2017 г.
Корреляционно-регрсссионный анализ зависимости валового регионального продукта от социально-экономических показателей
Задача описательной статистики заключается в том, чтобы свести множество значений выборки к нескольким итоговым показателям, которые дают представление о выборке. В качестве таких статистических показателей используются:
— выборочное среднее представляет собой среднее значение признака в выборке:
для группированного ряда
— выборочная дисперсия показывает оценку рассеивания реализации выборки вокруг его среднего значения:
где
для группированного ряда
— выборочное среднее квадратичное отклонение:
— выборочная мода: для одновершинного распределения это элемент выборки 
, встречающийся с наибольшей частотой;
— выборочная медиана — 
, которое делит вариационный ряд на две части, содержащие одинаковое число элементов. Если объем выборки 
нечетен, то 
. Если 
, то 
— выборочный коэффициент асимметрии характеризует асимметрию распределения
где 
— центральный момент 
-гo порядка;
— выборочный коэффициент эксцесса характеризует крутость распределения:
Корреляционный анализ валового регионального продукта
Корреляционный анализ устанавливает степень тесноты взаимосвязи между случайными величинами. Парная корреляция изучает взаимосвязи между двумя случайными величинами, множественная — между большим числом величин.
Коэффициент корреляции 
определяет как силу, так и направление связи между зависимой и независимой переменными.
Зная коэффициент корреляции, можно дать качественно-количественную оценку тесноты связи.
Используются, например, специальные табличные соотношения (так называемая шкала Чеддока).
В табл.2 представлен расчет индекса корреляции, отражающий степень (тесноту связи) между результатами 
и показателями 
Регрессионный анализ валового регионального продукта
Вначале рассмотрим парный анализ, когда независимая переменная одна. Пусть эта переменная 
принимает некоторые фиксированные значения 
. Если предположить, что связь между переменными и 
линейна, то соответствующая регрессионная модель имеет вид:
где 
и 
— параметры линейной регрессии, 
— случайная ошибка наблюдения.
На рис.4 показана зависимость между ВРП и объемом оптово-розничной торговли. Приведенные данные демонстрируют линейную зависимость между переменными и . В качестве трендовой модели здесь удобно взять прямую (линейную зависимость). На графике представлены уравнение построенной линии тренда и величина достоверности аппроксимации 
, которая показывает степень соответствия трендовой модели исходным данным. Близкое к единице 
свидетельствует о высокой степени точности выбранной модели зависимости.
Графическая зависимость ВРП от произведенной продукции сельского хозяйства представлена на рис.5. Данная зависимость также является линейной. Величина достоверности аппроксимации имеет значение, равное 0,916.
Влияние добычи полезных ископаемых на ВРП показано на рис.6. Зависимость также четко линейная, подтверждаемая высоким значением 
= 0,988.
Прогнозирование единственной переменной 
на основании нескольких переменных 
называется множественной регрессией. В этом случае математическая модель процесса представляется в виде уравнения регрессии с несколькими переменными величинами, т.е. 
. Общий вид уравнения множественной регрессии обычно стараются представить в форме линейной зависимости:
где 
— свободный член ; 
— коэффициенты регрессии,
которые подлежат вычислению методом наименьших квадратов.
Таким образом, уравнение регрессии (уравнение прогнозирования) будет иметь вид :
Модель незначима, так как 
— значение для оптово-розничной торговли больше 0,05. Сделаем новую модель, удалив показатель оптово-розничной торговли.
В этом случае, уравнение регрессии будет иметь вид:
Модель значима, все -значения меньше, чем 0,05
Заключение
Таким образом, в работе проведен корреляционно-регрессионный анализ зависимости валового регионального продукта Республики Саха (Якутия) от ключевых показателей, влияющих на его значение.
Соответственно, полученная нами регрессия и корреляция оказались адекватными. Результаты корреляции доказали существование связи между ВРП и объемом продукции сельского хозяйства, суммой оборота розничной и оптовой торговли и добычей полезных ископаемых. Была построена модель регрессии и найдены коэффициенты регрессии.
Использованные нами методы могут служить эффективным инструментарием для региональной власти при разработке и реализации стратегии развития региона, а так же для федеральных и региональных органов управления. Достаточная степень конкретности и достоверности показателей позволят: дать однозначную оценку фактическому состоянию региона; распределить бюджет, основываясь на результатах; обоснованно отстаивать точку зрения региона на федеральном уровне.
Возможно эти страницы вам будут полезны:
- Примеры решения задач по эконометрике
- Заказать работу по эконометрике
- Лабораторная работа по эконометрике
- Помощь по эконометрике
- Решение задач по эконометрике в Excel
- Системы эконометрических уравнений
