иця 3.3
Підсумки прогнозування очікуваного потоку інвестицій в основний капітал Хабаровського краю
Рік прогнозаПрогноз за методом простих ковзних средніхГраніца прогнозу за методом простих ковзних средніхПрогноз остатковГраніца прогнозу остатковОб'едіненний прогнозГраніца об'єднаного
4. Моделювання та прогнозування притоку інвестицій в Хабаровський край на основі множинного кореляційно-регресійного аналізу
Однією з найбільш важливих завдань статистичного дослідження є вивчення зв'язку між що спостерігаються змінними і на їх основі прогнозування соціально-економічних явищ. Кореляційно-регресійний аналіз призначений для встановлення та вимірювання зв'язків між однією залежною і декількома незалежними змінними. p align="justify"> Вивчимо вплив різних чинників на медіану очікуваного потоку інвестицій в основний капітал Хабаровського краю
Слід зауважити, що при використанні множинної регресії може виникнути проблема мультиколінеарності. Під мультіколлінеарності розуміють тісну залежність між факторними ознаками, яких включають в модель. Про наявність мультиколінеарності можна судити, якщо коефіцієнт кореляції більше 0,8. p align="justify"> На основі раніше наведених даних (Додаток А) побудуємо множинну лінійну модель, отримали попередні результати побудови моделі (Додатки Н). Отриману модель не можна використовувати для аналізу, так як всі значення р-Value виявилися більше встановленого рівня значущості (більше 0,05). Отже, необхідно перевірити фактори на мультиколінеарності. Для цього побудуємо кореляційну матрицю і будемо послідовно видаляти мультіколлінеарності фактори. p align="justify"> З метою виключення мультиколінеарності факторів побудуємо множинну лінійну модель, використовуючи покрокову регресію. Після процедури покрокової регресії отримаємо результати заключної моделі, представлені в Додатку О, з якої був видалений фактор Х8-рівень безробіття, у відсотках. p align="justify"> Отримана модель описує 98,53% досліджуваного явища (про що свідчить коефіцієнт детермінації), її можна вважати достовірною, і, як випливає з результату, на основі приватних F-критеріїв з 11 незалежних змінних в модель середнього припливу інвестицій включено 3 фактори:
Х2 - Обсяг платних послуг на душу населення, руб.
Х4 - Середньодушові грошові доходи населення, руб.
Х11-обсяг виробництва будівництва, млн. руб.
Побудована наступна модель:
= 0,208114 + 0,26373 * X2 + 1,76048 * X4 + 0,546193 * X11
Всі фактори роблять позитивний вплив на результативну ознаку, а точніше при збільшенні, обсягу платних послуг на душу населення на 1 од., приплив інвестицій збільшується на 0,26 млрд.руб; якщо середньодушові грошові доходи населення збільшуються на 1 од, ...
