3.6 Прогнозирование (имитация) неизвестных значений зависимой переменной

Воспользуемся полученным парным линейным регрессионным уравнением и проведем экстраполирование значений фондоотдачи при различных вариантах удельного веса активной части ОПФ.

Шаг 1. Для этого в окне Multiple Regression Results (рисунок 3.8) необходимо выбрать вкладку Residuals/assumptions/prediction (Отклонения/распределения/предсказания) и воспользоваться кнопкой Predict dependent variable (Прогнозирование зависимой переменной).

Рисунок 3.9 – Окно установок прогноза (приведена часть исходного окна)

Шаг 2. Для того чтобы определить неизвестное значение независимой переменной в пространственной модели необходимо задать значение независимой переменной. Логичным было предположить, что для увеличения фондоотдачи среднегодовая стоимость ОПФ должна была как можно выше, т.е. стремиться к максимуму в нашем случае X2max = 55. Внесем данное значение в окно Specify values for indep. vars (Определение неизвестных значений для зависимой переменной).

Рисунок 3.10 – Прогнозирование неизвестных значений зависимой переменной

После нажатия кнопки ОК получаем следующие результаты:

Таблица 3.7 – Прогнозные значения фондоотдачи при фиксированном значении среднегодовой стоимости ОПФ на уровне 55%

	B-Weight	Value	B-Weight * Value
X2	1,531	55	84,209
Intercept			-35,110
Predicted			49,099
-95,0%CL			43,929
+95,0%CL			54,268

В первом столбце содержатся наименования расчетных и исходных показателей. Во втором столбце приведено значение параметра a₁. В третьем – значение независимой переменной (или переменных) используемое для расчета прогноза. В четвертом – значение независимой переменной (с доверительным интервалом) рассчитанное в результате оценивания прогноза.

В целях сопоставления прогнозов аналогичным образом проведем прогнозирования фондоотдачи при среднем значении среднегодовой стоимости ОПФ.

Таблица 3.8 – Прогнозные значения фондоотдачи при фиксированном значении среднегодовой стоимости ОПФ на уровне 47,53%

	B-Weight	Value	B-Weight * Value
X2	1,531	47,530	72,772
Intercept			-35,110
Predicted			37,662
-95,0%CL			34,298
+95,0%CL			41,025

Рассмотрим полученные в таблице 3.8 и 3.9 результаты. В нашем случае прогноз фондоотдачи при значении X2=55% находится в интервале 43,929<49,099<54,268 руб./чел, а при среднем значении независимой переменной - 34,298<37,662<41,025 руб./чел. т.е. наибольшее значение зависимой переменной будет получено при максимальном значении X2.