n=top>
65,600
4316,490
4303,360
4309,920
53
65,700
65,700
4316,490
4316,490
4316,490
54
65,800
65,700
4329,640
4316,490
4323,060
55
65,900
65,800
4342,810
4329,640
4336,220
56
66,000
65,900
4356,000
4342,810
4349,400
57
66,100
66,000
4369,210
4356,000
4362,600
пЃ“
787,400
721,300
51667,580
47298,370
47357,410
;
В
.
Проаналізуємо отриманий результат. Якщо чисельне значення коефіцієнта автокореляції знаходиться в діапазоні від -0,3 до + 0,3, то прийнято вважати, що існує автокорреляция між рівнями результуючого показника. У нашому випадку коефіцієнт автокореляції становить r = 0,691, отже, автокорреляция між рівнями фондовіддачі відсутня. Це свідчить про тому, що фактори, від яких залежить фондовіддача і які дані нам в якості вихідної інформації, є основними, а вплив випадкових, нам не відомих факторів незначно. З цієї причини вважаємо, що спотворення результатів моделювання буде несуттєвим, оскільки в модель будуть включені тільки істотні фактори, від яких дійсно залежить результуюча змінна.
5. Побудова моделі в стандартизованому вигляді
За характером зміни рівнів фондовіддачі можна висунути гіпотезу про прямолінійній законі розподілу цього показника в часі. Рівняння множинної регресії для прямолінійного зв'язку має наступний вигляд:
.
Для вирішення цього рівняння регресії скористаємося методом виключення (методом Гаусса), для чого складемо і запишемо систему нормальних рівнянь:
В
Вирішити систему нормальних рівнянь - значить, знайти чисельне значення коефіцієнтів регресії,, . Всі інші параметри системи рівнянь (коефіцієнти парної кореляції) вже були обчислені на першому і другому етапах розрахунків. Запишемо цю ж систему рівнянь з чисельними значеннями відомих параметрів:
В
Розділимо кожний член кожного рівняння системи на відповідні коефіцієнти при.
У результаті цієї процедури (поділу) отримаємо нову систему рівнянь з трьома невідомими, в якій коефіцієнти при, рівні одиниці:
В
Для виключення з системи рівнянь невідомого параметра віднімемо з другого рівняння - перше, і з третього рівняння - перше. В результаті цієї операції (віднімання) отримаємо нову систему з двох рівнянь, але вже тільки з двома невідомими:
В
Як і в попередньому випадку, розділимо кожен член кожного рівняння цієї системи на відповідні коефіцієнти при.
У результаті цієї процедури (поділу) отримаємо нову систему, що складається з двох рівнянь з двома невідомими, в якій коефіцієнти при рівні одиниці:
В
Для виключення з цієї системи рівнянь невідомого параметра віднімемо з другого рівняння перше. У результаті цієї операції (віднімання) отримаємо нове рівняння, але вже тільки з одним невідомим:
.
Звідки
В
Для визначення чисельного значення коефіцієнта регресії підставимо знайдене значення коефіцієнта регресії в перше рівняння системи з двох рівнянь:
;
В
Звідки
В
Для визначення чисельного значення коефіцієнта регресії підставимо знайдені значення коефіцієнтів регресії і в перше рівняння системи з трьох рівнянь
;
;
Звідки
В
Всі чисельні значення коефіцієнтів множинної регресії знайдені. Тоді рівняння зв'язку в стандартизованому вигляді буде мати наступний вигляд:
.
6. Побудова моделі в натуральних одиницях виміру
Для об'єктивного аналізу показників досліджуваного соціально-економічного явища необхідно перейти від абстрактної стандартизо...
