ЭКОНОМИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА

В постоянно изменяющихся экономических условиях очень важно понимать происходящие экономические тенденции и уметь их прогнозировать. Определить основные тенденции спрогнозировать их можно методами и приемами корреляционно-регрессионного анализа. Корреляционно-регрессионный анализ – это один из самых распространенных методов изучения отношений между численными величинами. Его основная цель состоит в нахождении зависимости между двумя параметрами и ее степени с последующим выведением уравнения. Поэтому актуальность работы прослеживается как никогда в настоящих условиях мировой пандемии от короновируса и последующего экономического кризиса в мировой экономике, так как именно применение приемов и методов корреляционно-регрессионного анализа позволит определять происходящие тенденции в экономике, понимать необходимость инвестиционных вложений и принимать правильные управленческие решения в той или иной отрасли экономики. Целью данной работы является понимание приемов и методов корреляционно-регрессионного анализа. Поставленная цель предопределила постановку и решение следующих задач: изучить приемы и методы корреляционно-регрессионного анализа, применить приемы и методы корреляционно-регрессионного анализа для оценки динамики по результативному показателю фондоотдачи. Предметом работы является корреляционно-регрессионного анализ динамики по результативному показателю фондоотдачи.

---

Если вас интересует изготовление чертежей на заказ цена будет известна сразу, если вы заполните форму заказа на сайте Work5.

---

. Объектом работы является изучение тенденций динамики фондоотдачи на основе данных статистических данных и применение приемов и методов корреляционно-регрессионного анализа. Методологическая основа работы включает: классификацию, сравнительный анализ, обобщение, изучение и анализ научной литературы. Работа представлена тремя главами: теоретической и практической частью. В первой главе рассматриваются теоретические основы корреляционно-регрессионного моделирования. Во второй главе рассчитываются абсолютные, относительные и средние величины и проводится сглаживание и прогнозирование результативного фактора. В третьей главе проводится корреляционно-регрессионный анализ тенденций динамики фондоотдачи от факторных признаков: удельного веса в оборотных средствах запасов товарно-материальных ценностей (в процентах), доли промышленности в валовом общественном продукте (в процентах). По данным анализа сделаны выводы.

Таким образом, по проведенному корреляционно-регрессионному анализу тенденций динамики фондоотдачи области можно сделать выводы, что фондоотдача за 20 лет постоянно падала. На падение фондоотдачи повлияли следующие факторы: удельный вес в оборотных средствах запасов товарно-материальных ценностей (в процентах), доля промышленности в валовом общественном продукте (в процентах). Спрогнозированная фондоотдача на ближайшие семь года также показала падение. Также по итогам проведенного корреляционно-регрессионного анализа была построена модель множественной регрессии: Y = -12.642 + 0.15 X1 + 0.0654 X2. Понимание параметров модели сдедующее: : удельный вес в оборотных средствах запасов товарно-материальных ценностей (в процентах) на 1 ед.изм. приводит к уменьшению фондоемкости в среднем на 0.15 ед.изм..; увеличение доли промышленности в валовом общественном продукте (в процентах) на 1 ед.изм. приводит к увеличению фондоемкости в среднем на 0.0654 ед.изм. Теснота связи низкая, межфакторная связь слабая. Статистическая значимость уравнения проверена с помощью коэффициента детерминации и критерия Фишера. Установлено, что в исследуемой ситуации 84% общей вариабельности цены объясняется изменением факторов Xj. Установлено также, что параметры модели статистически значимы.

1. Балдин К. В. Общая теория статистики: учебное пособие / К. В. Балдин, А. В. Рукосуев. - 3-е изд., стер. — Москва: Дашков и К°, 2020. - 312 с. 2. Гмурман В. Е. Теория вероятностей и математическая статистика: учебник для вузов / В. Е. Гмурман. — 12-е изд. — Москва: Издательство Юрайт, 2020. — 479 с 3. Годин А.М. Статистика: учебник для бакалавров / Годин А.М.. — Москва: Дашков и К, 2018. — 412 c 4. Гореева Н.М. Статистика: учебник для вузов / Гореева Н.М., Демидова Л.Н.. — Москва: Прометей, 2019. — 496 c. 5. Громыко Г. Л. Теория статистики: практикум / Г.Л. Громыко. — 5-е изд., испр. и доп. — Москва: ИНФРА-М, 2021. — 238 с. 6. Лысенко С. Н., Дмитриева И. А. Название: Общая теория статистики: Уч. пос. / С.Н. Лысенко, И.А. Дмитриева. - м: форум, 2021. - 208 с. 7. Минашкин В. Г. Статистика: учебник для академического бакалавриата / В. Г. Минашкин; под редакцией В. Г. Минашкина. — Москва: Издательство Юрайт, 2019. — 448 с 8. Прохоров Ю. В. Лекции по теории вероятностей и математической статистике: учебник и практикум для академического бакалавриата / Ю. В. Прохоров, Л. С. Пономаренко. — 3-е изд., испр. и доп. — Москва: Издательство Юрайт, 2019. — 219 с. 9. Садовникова Н. А.. Анализ временных рядов и прогнозирование: учебник для студентов высших учебных заведений по направлению подготовки "Экономика" / Н. А. Садовникова, Р. А. Шмойлова. - Москва: Ун-т Синергия, 2016. - 151 с 10. Теория статистики: учебник / Р.А. Шмойлова, В.Г. Минашкин, Н.А. Садовникова, Е.Б. Шувалова; под ред. Р.А. Шмойловой. - 5-е изд. - М.: Финансы и статистика, 2014. - 656 с.