Задание 4. Прогнозирование по многофакторным регрессионным моделям

  • ID: 66256 
  • 4 страницы
x

Часть текста скрыта! После покупки Вы получаете полную версию

Фрагмент работы:

Задание 4. Прогнозирование по многофакторным регрессионным моделям

ЗАДАНИЕ 4. Прогнозирование по многофакторным регрессионным моделям

На основе данных за 1994 г. (табл. 5) спрогнозировать объем товарооборота на 1995 г., используя многофакторные регрессионные модели, на каждом шаге удаляя из модели самые слабо связанные факторы. Сравнить прогнозные результаты с фактическими (табл. 6), определить ошибки за каждый месяц и в сумме за год. Сделать анализ.

РЕШЕНИЕ:

Вызовем "Сервис - анализ данных", в открывшемся окне "Инструменты" выберем "Регрессия" и щелкнем "ОК". Вводим в строчку "входной интервал У" значения столбца 2 таблицы 5, в строчку "входной интервал Х" - все остальные столбцы Х.

Получим следующее уравнение регрессии:

Определим ошибку прогноза данного уравнения:

Таблица 4.1

Прогнозирование в многофакторной модели

Месяцы Фактический объем товарооборота Прогнозный объем товарооборота Ошибка прогноза, %

Январь 522 886,118 69,754

Февраль 586 900,342 53,642

Март 632 943,544 49,295

Апрель 732 979,342 33,790

Май 549 926,056 68,681

Июнь 636 1138,232 78,967

Июль 581 1056,698 81,876

Август 562 1054,926 87,709

Сентябрь 607 999,776 64,708

Октябрь 815 1049,361 28,756

Ноябрь 893 984,170 10,209

Декабрь 977 1365,197 39,734

За год 8092 12283,762 667,121

Вызовем "Сервис- анализ данных", в открывшемся окне "Инструменты анализа" выберем "Корреляция" и введем в качестве входного интервала все столбцы таблицы 5 и получим коэффициенты парной корреляции между всеми признаками.

1

0,763 1

0,895 0,685 1

0,963 0,643 0,840 1

-0,091 -0,372 -0,069 -0,098 1

0,047 -0,289 -0,079 0,046 0,321 1

Наименьшая корреляция наблюдается между признаками... и..., так как коэффициент корреляции равен.... Исключаем данный признак и строим уравнение по четырем признакам:

Определим ошибку прогноза данного уравнения:

Месяцы Фактический объем товарооборота Прогнозный объем товарооборота Ошибка прогноза, %

Январь 522 875,170 67,657

Февраль 586 891,869 52,196

Март 632 930,321 47,203

Апрель 732 954,908 30,452

Май 549 901,187 64,151

Июнь 636 1091,916 71,685

Июль 581 1027,281 76,813

Август 562 1021,351 81,735

Сентябрь 607 966,159 59,170

Октябрь 815 1028,002 26,135

Ноябрь 893 976,368 9,336

Декабрь 977 1329,905 36,121

За год 8092 11994,438 622,653

Ошибка прогноза уменьшилась, теперь исключим фактор..., так как связь между признаками... и... очень слабая (...).

Найдем уравнение регрессии:...

Определим ошибку прогноза данного уравнения:

Месяцы Фактический объем товарооборота Прогнозный объем товарооборота Ошибка прогноза, %

Январь 522 837,007 60,346

Февраль 586 850,043 45,059

Март 632 888,296 40,553

Апрель 732 912,951 24,720

Май 549 857,257 56,149

Июнь 636 1022,176 60,719

Июль 581 972,649 67,409

Август 562 964,282 71,580

Сентябрь 607 927,736 52,839

Октябрь 815 991,101 21,607

Ноябрь 893 943,141 5,615

Декабрь 977 1285,676 31,594

За год 8092 11452,313 538,192

Ошибка прогноза уменьшилась, теперь исключим фактор... (...).

Получим уравнение регрессии:...

Определим ошибку прогноза данного уравнения:

Месяцы Фактический объем товарооборота Прогнозный объем товарооборота Ошибка прогноза, %

Январь 522 668,548 28,074

Февраль 586 672,638 14,785

Март 632 706,518 11,791

Апрель 732 724,762 -0,989

Май 549 660,011 20,221

Июнь 636 718,809 13,020

Июль 581 736,175 26,708

Август 562 709,408 26,229

Сентябрь 607 744,163 22,597

Октябрь 815 821,199 0,761

Ноябрь 893 793,955 -11,091

Декабрь 977 1090,110 11,577

За год 8092 9046,297 163,683

Ошибка прогноза уменьшилась, теперь исключим фактор... (...).

Получим уравнение регрессии:...

Определим ошибку прогноза данного уравнения:

Месяцы Фактический объем товарооборота Прогнозный объем товарооборота Ошибка прогноза, %

Январь 522 694,321 33,012

Февраль 586 737,035 25,774

Март 632 732,007 15,824

Апрель 732 676,634 -7,564

Май 549 623,458 13,563

Июнь 636 666,461 4,790

Июль 581 718,077 23,593

Август 562 675,420 20,182

Сентябрь 607 636,810 4,911

Октябрь 815 745,358 -8,545

Ноябрь 893 789,518 -11,588

Декабрь 977 963,496 -1,382

За год 8092 8658,595 112,568

Ошибка прогноза уменьшилась. Значит, уравнение регрессии... лучше всех описывает взаимосвязь между признаками.