ify"> Малюнок 22 - Графік регресії без дефлятора ВВП
Отже, виключення з моделі дефлятора ВВП Нідерландів (реального рівня цін країн) виявилося не таким значущим для моделі, як виняток фактору ВВП. Як видно на графіку, розкид між вихідними даними і побудованої регресією не значний. ^ 2 0,999941673 - якість рівняння на рівні 99%; 0,999970836 - високий ступінь залежності між розглянутими факторами.
Таким чином, дефлятор ВВП Нідерландів можна віднести до розряду Не значущих чинників, не надає сильне впливу на обсяги експорту металів з Челябінської області в Нідерланди.
) Регресійна модель без світового обсягу експорту на ринок Нідерландів.
Виключаємо з моделі фактор Х3 і коефіцієнт b3.
Коефіцієнти регресії: 0,590911667 - 1,779285078 4,391501552 0,53872961
Будуємо нову модель регресії, використовуючи формулу (4).
Таблиця 37 - Вихідні дані і шукана регресія
ГодYYmod2005364,7268,23324362006473,3295,68784452007678,5367,34881792008447,4504,08097952009463,2374,29868052010436,5449,91229252011418,6494,18276892012397508,5429105
Малюнок 23 - Графік регресії без світового обсягу імпорту чорної металургії на ринок Нідерландів
Виняток показника світового обсягу імпорту чорної металургії на ринок Нідерландів не зробило сильного впливу на ступінь кореляції в моделі, це говорить про те, що дані фактор не є значимим для моделі. ^ 2 0,999986727 - якість рівняння високе; 0,999993363 - зв'язок між факторами дуже тісний не дивлячись на виключення одного з показників.
Як і у випадку з дефлятором ВВП, обсяг світового експорту чорних металів на ринок Нідерландів є не значимим показником для моделі, так як його виключення не впливає на ступінь кореляції.
) Регресійна модель без світової ціни на чорні метали.
Виключаємо з моделі коефіцієнти X4 і b4.
Коефіцієнти регресії: 0,590911667 - 1,779285078 4,3915015520,017966186
Побудуємо нову регресійну модель.
Таблиця 38 - Вихідні дані і шукана регресія
ГодYYmod2005364,76,0699900432006473,36,8121209322007678,58,0397337082008447,49,3899944282009463,28,7079495452010436,59,1638085332011418,69,389333653201239710,20978236
Малюнок 24 - Графік регресії без світової ціни на чорні метали
Як видно з розрахунків і графіка, виключення світових цін з моделі спричинило великий розкид між вихідними даними і отриманої регресії, зник тренд, і ослабла кореляція. ^ 2 0,985868971 якість рівняння на рівні 98% ; 0,992909347 кореляційний зв'язок стала менш тісною.
Рівень світових цін на чорну металургію високо коррелирован з рівнем попиту на метал, тому виключення даного показника з моделі тягне за собою слабшанню зв'язку між змінними.
Таким чином, методом почергового виключення кожного з елементів побудованої регресії, ми змогли визначити найбільш значущі змінні для нашого рівняння. Найбільше вплив на залежну змінну (Y) впливають описують змінні X1 і X4. Іншими словами, аналіз показав, що обсяги експорту чорної металургії з Челябінської області демонструють велику (пряму) залежність від рівня ВВП Нідерландів і динаміки цін н...
