Переменные:
Х0 - валовой внутренний продукт, млрд. руб.
X] - объем промышленной продукции, млрд. руб.
Х2 - инвестиции в основной капитал, млрд. руб.
Х3 - розничный товарооборот, млрд. руб.
Х4 - объем платных услуг населению, млрд. руб.
Х5 - доходы консолидированного бюджета, млрд. руб.
Хб - расходы консолидированного бюджета, млрд. руб.
Х7 - общая численность официально зарегистрированных безработных, тыс. чел.
Х8 - номинальная начисленная среднемесячная заработная плата, тыс. руб.
Х9 - денежные доходы населения, млрд. руб.
Х10 - денежные расходы и сбережения населения, млрд. руб.
Вариант | Зависимая переменная | Независимые переменные |
X0 | X1 – X10 | |
X1 | X0, X2 - X10 | |
X2 | X0, X1, X3 - X10 | |
X3 | X0 - X2, X4 - X10 | |
X4 | X0 – X3, X5 - X10 | |
X5 | X0 – X4, X6 - X10 | |
X6 | X0 – X5, X7 - X10 | |
X7 | X0 – X6, X8 - X10 | |
X8 | X0 – X7, X9 - X10 | |
X9 | X0 – X8, X10 | |
X10 | X0 – X9 | |
X0 | X1 – X10 | |
X1 | X0, X2 - X10 | |
X2 | X0, X1, X3 - X10 | |
X3 | X0 - X2, X4 - X10 |
Даны данные для показателей Х0 - Х10. Исследовать их зависимость. Для этого:
|
|
1.Построить матрицу коэффициентов парной корреляции, проанализировать ее, сделать вывод о необходимости включения в модель данных факторов.
2. Рассчитать параметры линейной и экспоненциальной моделей. Для расчета параметров линейной модели использовать функцию ЛИНЕЙН и инструмент Регрессия надстройки Пакет анализа, для расчета параметров экспоненциальной - функцию ЛГРФПРИБЛ. Для линейной и экспоненциальной моделей рассмотреть случаи, когда аргумент Константа в функциях ЛИНЕИН и ЛГФРФПРИБЛ имеет значение ИСТИНА и ЛОЖЬ.
3. Сделать выводы: 1) о значимости коэффициентов, входящих в модель; 2) об адекватности модели фактическим данным;
4. На основе проведенного анализа определить вид модели, наиболее точно описывающей фактические данные;
5. Рассчитать прогнозные значения, используя выбранную модель. Найти отклонение фактических данных от расчетных. Сделать вывод;
6. Построить график, отражающий фактические и расчетные данные.
Исходные данные к заданию 1
X0 | X1 | X2 | X3 | X4 | X5 | X6 | X7 | X8 | X9 | X10 |
4044,3 | 4356,4 | 605,1 | 1626,7 | 500,2 | 2063,2 | 84,7 | 398,2 | 2612,8 | ||
4201,3 | 4376,5 | 620,1 | 1602,5 | 512,7 | 2143,7 | 1869,2 | 84,7 | 400,4 | 2554,4 | 2497,4 |
4861,2 | 1880,7 | 2447,7 | 2320,2 | 82,2 | 427,6 | 2783,4 | ||||
4906,7 | 862,1 | 1982,7 | 556,1 | 2406,4 | 2496,5 | 80,3 | 440,6 | 2922,6 | 2837,7 | |
4886,3 | 4854,9 | 958,4 | 535,4 | 2592,9 | 2277,3 | 77,4 | 449,9 | 2842,8 | 2839,9 | |
5788,8 | 4926,3 | 1488,9 | 2193,9 | 582,7 | 2834,4 | 84,4 | 476,4 | 3339,9 | 3274,4 | |
5539,7 | 4835,1 | 1231,5 | 2152,1 | 533,1 | 2529,7 | 2563,8 | 73,1 | 487,9 | 3252,5 | 3188,2 |
6431,4 | 5254,4 | 1429,6 | 532,9 | 2644,9 | 2434,2 | 497,4 | ||||
6681,5 | 5588,4 | 1679,5 | 2344,4 | 550,7 | 2793,7 | 2616,7 | 72,5 | 485,2 | 3503,3 | 3444,4 |
5416,7 | 1326,2 | 2341,7 | 567,6 | 2669,2 | 2565,9 | 71,1 | 501,5 | 3309,6 | 3318,1 | |
5881,2 | 5477,2 | 1456,8 | 2211,9 | 625,9 | 2904,5 | 69,3 | 503,3 | 3350,4 | 3336,6 | |
6355,4 | 5503,9 | 2523,6 | 2629,8 | 716,9 | 2990,5 | 4770,1 | 67,9 | 562,2 | 4172,2 | 4072,7 |
4995,9 | 5842,5 | 2017,5 | 633,6 | 2659,8 | 1982,3 | 72,2 | 3299,1 | 3328,2 | ||
5175,2 | 5984,6 | 923,8 | 2009,4 | 635,5 | 2636,6 | 2517,9 | 73,4 | 525,4 | 3335,3 | 3292,8 |
5971,6 | 6446,3 | 1173,3 | 679,5 | 2943,1 | 3048,8 | 72,8 | 558,5 | 3619,7 | 3608,4 | |
5568,1 | 6082,5 | 1156,7 | 2400,1 | 622,6 | 2890,9 | 2984,8 | 71,8 | 561,6 | 3836,6 | 3732,5 |
6025,1 | 6301,7 | 1450,2 | 2508,1 | 635,3 | 3051,5 | 2788,9 | 69,3 | 579,3 | 3361,1 | 3376,4 |
7025,8 | 6603,9 | 1845,2 | 2684,1 | 680,9 | 66,5 | 4203,3 | ||||
6782,7 | 6593,6 | 1566,4 | 2736,6 | 3052,6 | 3026,7 | 62,3 | 612,3 | 3961,9 | 3932,6 | |
7775,5 | 7003,6 | 1729,7 | 2824,5 | 678,6 | 3349,7 | 2894,7 | 623,5 | 4016,9 | 3999,9 | |
7993,4 | 6823,4 | 1987,3 | 2880,2 | 684,4 | 3456,3 | 3094,8 | 56,4 | 606,4 | 4247,3 | 4192,3 |
7169,8 | 6610,8 | 1902,7 | 2812,9 | 788,2 | 3731,2 | 3119,8 | 53,2 | 618,4 | 4146,8 | 4186,5 |
7155,5 | 6482,3 | 1839,1 | 2704,2 | 765,1 | 3517,8 | 3327,3 | 52,6 | 611,5 | 4277,5 | 4255,5 |
7628,4 | 6491,8 | 3953,7 | 3224,2 | 833,5 | 3823,1 | 6379,6 | ||||
6194,3 | 6319,8 | 1351,2 | 2584,7 | 795,3 | 3482,9 | 2321,8 | 53,5 | 617,2 | 4148,2 | 4283,1 |
6352,4 | 6607,3 ' | 1185,3 | 2466,7 | 770,1 | 3347,6 | 614,3 | 4180,2 | 4152,6 | ||
7220,6 | 7068,7 | 1715,5 | 2928,3 | 815,7 | 3585,4 | 3284,1 | 51,7 | 659,4 | 4601,5 | 4584,6 |
6804,6 | 6895,9 | 1536,4 | 3036,4 | 758,7 | 3678,3 | 3856,4 | 50,2 | 661,9 | 4800,2 | 4687,9 |
7325,9 | 7459,9 | 1823,1 | 3021,1 | 777,8 | 3801,6 | 3647,7 | 47,7 | 686,9 | 4242,8 | 4284,6 |
8336,5 | 7647,9 | 2452,1 | 3237,6 | 837,3 | 4002,1 | 4038,2 | 46,3 | 710,2 | 5270,7 | 5144,8 |
8236,2 | 7660,3 | 2076,6 | 3247,1 | 820,4 | 3990,3 | 4067,5 | 46,7 | 4769,1 | ||
9214,2 | 8158,4 | 2129,2 | 3436,9 | 829,1 | 3588,1 | 48,6 | 737,3 | 4984,9 | 4984,9 | |
9721,8 | 7857,1 | 2502,7 | 3472,8 | 820,8 | 4154,2 | 3781,3 | 46,5 | 713,4 | 5198,5 | |
8686,4 | 8336,9 | 2238,7 | 3504,1 | 872,2 | 4322,7 | 4369,4 | 45,5 | 4993,5 | 5050,6 | |
8615,6 | 8589,3 | 2417,6 | 3357,1 | 4623,1 | 4506,1 | 45,2 | 736,4 | 5327,6 | 5300,1 | |
9378,7 | 8902,3 | 3838,4 | 4034,7 | 974,8 | 4817,9 | 7101,1 | 44,1 | 795,4 | 6410,2 | 6293,5 |
7860,4 | 9516,9 | 1468,6 | 3450,4 | 938,5 | 2747,2 | 49,6 | 756,3 | 5272,2 |
|
|