r>
Сума =
180
Після підстановки даних у формулу було отримано таке значення:
В
p> Розрахунковий коефіцієнт q розр <0,8, значить ряд нестійкий по відношенню до сезонних коливань.
У результаті аналізу результатів розрахунків за двома моделями сезонності можна зробити загальний висновок, що інвестиції, сильно залежать від сезонності робіт, що показав як коефіцієнт Спірмена, так і індекс сезонності на основі методу ковзної середньої. Це пояснюється, перш за все, нерівномірністю освоєння інвестицій по відношення до періоду фінансового року, що характеризує великий потік інвестицій на завершення розпочатих проектів в кінці року, і відносно невеликий потік їх у Протягом решти часу. Необхідно створити такий інвестиційний клімат, який дав би можливість зменшити вплив сезонності. При цьому необхідно забезпечити рівномірне освоєння потоку інвестицій протягом всього фінансового року. p> І, нарешті, перейдемо до кореляційно-регресійний аналіз.
3.3. Багатофакторний кореляційно-регресійний аналіз інвестицій.
Для кореляційно-регресійного аналізу необхідно з декількох чинників зробити попередній відбір факторів для регресійної моделі. Зробимо це за підсумками розрахунку коефіцієнта кореляції. А саме візьмемо ті фактори, зв'язок яких з результативною ознакою буде виражена більшою мірою. Почнемо наш аналіз з розгляду наступних факторів:
- Обмінний курс рубля (Поквартально, середнє значення за квартал) - x 1 (Руб./Дол.) p> - Дохід на душу населення (Поквартально, загальне значення за квартал) - x 2 (Руб./Квартал)
- Промислове виробництво (Поквартально, загальне значення за квартал) - x 3 (Млрд. руб./Квартал)
Розрахуємо коефіцієнт кореляції для лінійного зв'язку і для наявних факторів - x 1 , x 2 і x 3 . Коефіцієнт кореляції визначається за наступною формулою:
В
де: і - дисперсії факторного та результативного ознаки
відповідно;
В
xy - середнє значення суми творів значень факторного та
В
результативної ознаки;
x і y - середні значення факторного і результативного ознаки
відповідно.
Дані, необхідні для розрахунків представлені в додатку G.
Для фактора x 1 після підстановки даних у формулу, отримуємо наступний коефіцієнт кореляції r 1 :
В
Для фактора x 2 після підстановки даних у формулу, отримуємо наступний коефіцієнт кореляції r 2 :
В
Для фактора x 3 після підстановки даних у формулу, отримуємо наступний коефіцієнт кореляції r 3 :
В
За отриманими даними можна зробити висновок про те, що:
1) Зв'язок між x 1 ...
