Этап. Подготовка исходных данных для моделирования

1.1. В качестве исходных данных для моделирования используется приведенная в приложении 1 и в рабочей книге Excel «Моск обл 2004-2011) информация об объеме оборота розничной торговли (ОРТ), среднемесячной заработной плате (ЗП), среднесписочной численности работников (ЧР), объеме отгруженных товаров (ОтгТ) и объеме инвестиций в основной капитал (Инв).

1.2. В зависимости от варианта (см. приложение 2) требуется построить функцию потребления (зависимость ОРТ от других показателей) или функцию заработной платы (зависимость ЗП от других показателей). Ниже будем обозначать моделируемую переменную Y.

1.3. Поскольку ОРТ, ОтгТ и инвестиции даны в целом для муниципального образования, то для построения функции потребления (зависимости ОРТ от других показателей) в качестве факторной переменной рекомендуется использовать фонд заработной платы (ФЗП=ЗП ´ ЧР), который подсчитывается на отдельном листе. Для построения функции заработной платы следует использовать показатели, приведенные к одному работнику (ОРТ/ЧР, ОтгТ/ЧР, Инв/ЧР), которые также подсчитывается на отдельных листах.

1.4. Для моделирования отбираются данные для тех муниципальных образований, для которых значение одного из показателей Y для заданного года Т выше или ниже среднего значения. Варианты выбора К, Т и выше-ниже приведены в приложении 2. Для выбора данных на отдельный лист переносятся значения показателя К, сортируется по возрастанию для года Т, подсчитывается его среднее значение. Далее обираются лишь те муниципальные образования, для которых выполняется указанное в варианте условие.

1.5. Формируется лист с исходными данными для моделирования. На него переносятся фактические значения интегральных (для всего муниципального образования – при Y =ОРТ) или удельных (на одного работника – при Y =ЗП) показателей для выбранных муниципальных образований в году Т. Ниже факторные переменных будем обозначать Х₁, Х₂,…., то есть рассматривается зависимость Y=f(Х₁, Х₂,…).

2 этап. Выбор набора факторных переменных модели
и формы зависимости

2.1. * Возможно построение нелинейных моделей. Для этого наряду со значениями показателей следует рассматривать из преобразованные значения (ln Y, ln X, X², , 1/Х и другие – в зависимости от формы связи).

2.2. Подсчитываются значения парных коэффициентов корреляции между Y и Х₁, Х₂,…. Для исследования на мультиколлинеарность требуется также найти парные коэффициенты корреляции между всеми парами Х_i, Х_j.

2.3. На основе корреляционного анализа выбирается набор факторных переменных (не менее двух) и форма связи. Делается вывод.