- •Етап 1:Побудова аналітичного групування.
- •Етап 2: Побудова парної лінійної кореляційно-регресійної моделі.
- •Етап5: Перевірка моделі на наявність автокореляції.
- •Етап6:Визначення тісноти зв’язку між змінними.
- •Етап7:Побудова спряженої кореляційно-регресійної моделі.
- •Етап 8: Геометрична інтерпретація спряжених моделей
- •Етап 11. Обчислення стандартної похибки моделі
- •Етап 12. Побудова довірчих інтервалів для оцінки фактичного значення результуючої змінної, їх геометрична інтерпретація
- •Етап 14: Обчислення вибіркових похибок параметрів регресії. Побудова довірчих інтервалів для істинних значень параметрів регресії, їх геометрична інтерпретація
- •13. Розрахунок теоретичного та емпіричного значення відношення детермінації, його економічна інтерпретація. Обчислення кореляційного відношення.
- •Етап 15:Розрахунок вибіркової похибки моделі. Побудова довірчого інтервалу для середнього прогнозного значення результуючої змінної, його геометрична інтерпретація.
- •Етап 16:Обчислення похибки індивідуального прогнозу. Побудова довірчого інтервалу для індивідуального прогнозного значення результуючої змінної, його геометрична інтерпретація.
- •Етап 17: Оцінення коефіцієнта кореляції.
- •Етап 18:Перевірка статистичної значущості параметрів зв’язку між змінними.
- •Етап 19:Експрес діагностика моделі за допомогою критерію Фішера.
- •Етап 20: Економічна інтерпретація результатів економетричного дослідження та їх використання.
Етап 2: Побудова парної лінійної кореляційно-регресійної моделі.
Лінійна кореляційно - регресійна модель встановлює лінійну залежність між змінними. Тому будемо вважати, що кореляційна залежність результуючої змінної від факторної ознаки є лінійною і описується рівнянням:
,
де (узагальнена
ПЛКРМ)
-
істинні параметри звязку, значення яких
нам не відомі.
- коефіцієнт регресії,
-
вільний член регресії.
-
випадкова величина, яка містить
різноманітні стохастичні збурення,
помилки спостереження та вимірювання
тощо. Вона не спостерігається.
Щоб одержати
оцінки
параметрів
на основі заданих статистичних даних
необхідно побудувати рівняння регресії
:
,
де (вибіркова
ПЛКРМ)
-
теоретичне, нормативне або прогнозне
значення результуючої змінної.
Будуємо вибіркову парну лінійну кореляційно - регресійну модель на основі вибірки.
Для знаходження оцінок параметрів b0, b1 (для побудови вибіркової ПЛКРМ) застосуємо метод найменших квадратів.
Значення параметрів b0, b1 будемо знаходити так, щоб вони були точкою мінімуму функції:
Отже, метод найменших квадратів визначення невідомих параметрів моделі полягає в тому, що пряма регресії повинна проходити так, щоб сума квадратів відхилень фактичних значень результуючої змінної від відповідних теоретичних була мінімальною.
Необхідна
умова екстремуму функції
записується:
Після відповідних перетворень отримуємо систему:
Розв’язавши систему методом Крамара отримаємо рівняння для визначення параметрів:
№ з/п |
Область |
у |
х |
х² |
ху |
у² |
1 |
АР Крим |
36122 |
60,5 |
3660,25 |
2185381 |
1304798884 |
2 |
Вінницька |
2984 |
15,8 |
249,64 |
47147,2 |
8904256 |
3 |
Волинська |
22921 |
5,4 |
29,16 |
123773,4 |
525372241 |
4 |
Дніпропетровська |
147400 |
12,9 |
166,41 |
1901460 |
21726760000 |
5 |
Донецька |
142352 |
179,2 |
32112,64 |
25509478 |
20264091904 |
6 |
Житомирська |
17500 |
8,9 |
79,21 |
155750 |
306250000 |
7 |
Закарпатська |
26152 |
12,9 |
166,41 |
337360,8 |
683927104 |
8 |
Запорізька |
48558 |
64,4 |
4147,36 |
3127135,2 |
2357879364 |
9 |
Івано-Франківська |
20851 |
7,3 |
53,29 |
152212,3 |
434764201 |
10 |
Київська |
48285 |
3,5 |
12,25 |
168997,5 |
2331441225 |
11 |
Кіровоградська |
22421 |
41,6 |
1730,56 |
932713,6 |
502701241 |
12 |
Луганська |
64306 |
76,4 |
5836,96 |
4912978,4 |
4135261636 |
13 |
Львівська |
54331 |
61,6 |
3794,56 |
3346789,6 |
2951857561 |
14 |
Миколаївська |
42275 |
53,1 |
2819,61 |
2244802,5 |
1787175625 |
15 |
Одеська |
72370 |
20,4 |
416,16 |
1476348 |
5237416900 |
16 |
Полтавська |
45036 |
15,2 |
231,04 |
684547,2 |
2028241296 |
17 |
Рівненська |
24924 |
2,1 |
4,41 |
52340,4 |
621205776 |
18 |
Сумська |
32987 |
58,4 |
3410,56 |
1926440,8 |
1088142169 |
19 |
Тернопільська |
16352 |
7,5 |
56,25 |
122640 |
267387904 |
20 |
Харківська |
84926 |
114,4 |
13087,36 |
9715534,4 |
7212425476 |
21 |
Херсонська |
23186 |
23,9 |
571,21 |
554145,4 |
537590596 |
22 |
Хмельницька |
19610 |
15,8 |
249,64 |
309838 |
384552100 |
23 |
Черкаська |
23532 |
5,4 |
29,16 |
127072,8 |
553755024 |
24 |
Чернівецька |
12145 |
12,9 |
166,41 |
156670,5 |
147501025 |
25 |
Чернігівська |
21169 |
179,2 |
32112,64 |
3793484,8 |
448126561 |
|
Разом |
1072695 |
1058,7 |
105193,2 |
64065042 |
77847530069 |
Таблиця 3. Вихідні дані і допоміжні розрахунки для визначення параметрів залежності величини валового регіонального продукту у розрахунку на одну особу в 2011 році від заборгованості з виплати заробітної плати в 2011 році за вересень.
b1 |
308,7933 |
b0 |
1824526 |
|
=1824526+308,7933*x |
|
парна лінійна кореляційно-регресійна модель |
Етап 3:Економічна інтерпретація параметрів моделі
На основі
аналізу коефіцієнта регресії
=308,7933
можна зробити висновки:
оскільки він відмінний від 0, то можна стверджувати, наявність кореляційного зв’язку між величиною валового регіонального продукту у розрахунку на одну особу в 2011 році та заборгованості з виплати заробітної плати в 2011 році за вересень.
оскільки значення додатне, то при збільшенні заборгованості з виплати заробітної плати в 2011 році за вересень середнє значення валового регіонального продукту у розрахунку на одну особу в 2011 році повинно зростати;
при збільшенні заборгованості з виплати заробітної плати в 2011 році за вересень на 1 одиницю значення валового регіонального продукту у розрахунку на одну особу в 2011 році у середньому по регіонах України повинно зрости на 308,7933 млн.грн.
Вільний
член рівняння регресії
=1824526,
це означає,що при нульовому значенні
валового регіонального продукту у
розрахунку на одну особу в 2011 році
заборгованість з виплати заробітної
плати в 2011 році за вересень у середньому
повинна мати значення, що дорівнює
1824526
млн.грн.
Етап4:Обчислення випадкових відхилень та їх інтерпретація.
Відхилення
фактичних значень результуючої змінної
від теоритичних
можна
обчислити за формулою:
Таблиця 4. Випадкові відхилення валового регіонального продукту у розрахунку на одну особу в 2011 році
№ з/п |
Область |
у |
х |
|
е=у- |
1 |
АР Крим |
36122 |
60,5 |
1843207,995 |
-1807085,995 |
2 |
Вінницька |
2984 |
15,8 |
1829404,934 |
-1826420,934 |
3 |
Волинська |
22921 |
5,4 |
1826193,484 |
-1803272,484 |
4 |
Дніпропетровська |
147400 |
12,9 |
1828509,434 |
-1681109,434 |
5 |
Донецька |
142352 |
179,2 |
1879861,759 |
-1737509,759 |
6 |
Житомирська |
17500 |
8,9 |
1827274,26 |
-1809774,26 |
7 |
Закарпатська |
26152 |
12,9 |
1828509,434 |
-1802357,434 |
8 |
Запорізька |
48558 |
64,4 |
1844412,289 |
-1795854,289 |
9 |
Івано-Франківська |
20851 |
7,3 |
1826780,191 |
-1805929,191 |
10 |
Київська |
48285 |
3,5 |
1825606,777 |
-1777321,777 |
11 |
Кіровоградська |
22421 |
41,6 |
1837371,801 |
-1814950,801 |
12 |
Луганська |
64306 |
76,4 |
1848117,808 |
-1783811,808 |
13 |
Львівська |
54331 |
61,6 |
1843547,667 |
-1789216,667 |
14 |
Миколаївська |
42275 |
53,1 |
1840922,924 |
-1798647,924 |
15 |
Одеська |
72370 |
20,4 |
1830825,383 |
-1758455,383 |
16 |
Полтавська |
45036 |
15,2 |
1829219,658 |
-1784183,658 |
17 |
Рівненська |
24924 |
2,1 |
1825174,466 |
-1800250,466 |
18 |
Сумська |
32987 |
58,4 |
1842559,529 |
-1809572,529 |
19 |
Тернопільська |
16352 |
7,5 |
1826841,95 |
-1810489,95 |
20 |
Харківська |
84926 |
114,4 |
1859851,954 |
-1774925,954 |
21 |
Херсонська |
23186 |
23,9 |
1831906,16 |
-1808720,16 |
22 |
Хмельницька |
19610 |
15,8 |
1829404,934 |
-1809794,934 |
23 |
Черкаська |
23532 |
5,4 |
1826193,484 |
-1802661,484 |
24 |
Чернівецька |
12145 |
12,9 |
1828509,434 |
-1816364,434 |
25 |
Чернігівська |
21169 |
179,2 |
1879861,759 |
-1858692,759 |
Випадкові
відхилення
дають змогу оцінити ефективність
використання факторної ознаки та резерви
зміни результуючої змінної.
Якщо випадкове відхилення набуває від’ємне значення, то теоретичне значення результуючої змінної перевищує відповідне фактичне, а отже,фактичне значення валового регіонального продукту у розрахунку на одну особу в 2011 році у цьому разі є меншим ніж відповідне нормативне. Щоб збільшити валовий регіональний продукт у розрахунку на одну особу в 2011 році, у регіоні маємо резерви, які дають можливість ефективніше використовувати заборгованості з виплати заробітної плати в 2011 році за вересень. Якщо випадкове відхилення набуває додатне значення, то фактичне значення валового регіонального продукту у розрахунку на одну особу в 2011 році перевищує відповідне нормативне, а отже можна стверджувати, що у цьому регіоні заборгованість з виплати заробітної плати в 2011 році за вересень використовуються ефективніше ніж у середньому по Україні.
