я формул:
Малюнок 2.1 Робоча таблиця Excel з розрахунковими формулами
Той же робочий лист в режимі виведення значень:
Малюнок 2.2 Результати розрахунку згідно таблиці 2.3.
На малюнку 2.3 представлені графічні зображення динаміки обсягу доходів області за 5років.
Малюнок 2.3 Динаміка доходів області за 5 років
Малюнок 2.4 Обсяг і абсолютні прирости доходів області за 5 років
Рисунок 2.5 Темпи зростання і приросту доходів області за 5 років
Результати розрахунків дозволяють зробити наступні висновки.
Обсяг доходів Челябінської області за 5 років зріс на 22,6%, що в абсолютному вираженні становить 18030000000. руб.
Спостерігається позитивна динаміка обсягу доходів Челябінської області протягом усього періоду. Вона носить планомірний характер зі змінним прискоренням. Про це говорять ланцюгові абсолютні прирости і ланцюгові темпи зростання і приросту. Це ж підтверджує і графічне зображення динаміки обсягу доходів області (див. Малюнок 3).
Протягом аналізованого п'ятирічного періоду середній розмір обсягу доходів області склав 82687000000. руб., в середньому за рік він збільшувався на 4508000000. руб., або на 5,23% ( T р=105,23).
Прискорене зростання обсягу доходів області можна побачити і по збільшенні абсолютного значення 1% приросту.
.3 Регресійний аналіз
а) Знайдемо рівняння лінійної регресії y=aх + b за допомогою Excel (Рис. 2.6).
Малюнок 2.6 Результати лінійної регресії доходів Челябінської області
Отримали рівняння лінійної регресії
y=6,5122x - 13006,8352
б) Знайдемо рівняння експоненційної регресії y=ae bx.
Малюнок 2.7 Результати експоненційної регресії доходів області
Отримали рівняння експоненційної регресії
y=1,0649 · 10 - 67 · e 0,078912x.
Лінійна регресія змінюється за законом арифметичної прогресії, а експоненціальна - за законом геометричної прогресії.
Порівнюючи лінійну і експоненціальні регресії, бачимо, що меншу середню похибка апроксимації має Експоненціальна регресія (абсолютна і відносна похибки 5674600000. руб. і 7,8% відповідно). Лінійна регресія має абсолютну і відносну похибки 5853000000. Руб. і 8,10% відповідно.
У зв'язку зі сказаним вище вибираємо експоненційну регресію. Як відомо, експоненціальна регресія має тенденцію прискорення зростання.
.4 Перспективний аналіз обсягу доходів області в 2013-2016 рр.
а) Використовуємо функцію ТЕНДЕНЦІЯ (лінійне зміна ознаки)
Таблиця в режимі виведення формул:
Малюнок 2.8 Робочий лист Excel в режимі виведення формул для розрахунку лінійного прогнозу
Таблиця в режимі виведення значень:
Малюнок 2.9 Та ж таблиця, але в режимі виведення значень
Малюнок 2.10 Динаміка доходів області з лінійним прогнозом
Відповідний графік лінійного прогнозу:
Y=6,5122x - 13006,8352
б) Використовуємо функцію РОСТ (експоненціальне зміна ознаки)
Таблиця в режимі виведення формул:
Малюнок 2.11 Робочий лист Excel в режимі виведення формул для розрахунку експоненціального прогнозу
Таблиця 2.10 в режимі виведення значень:
Малюнок 2.12 Та ж таблиця в режимі виведення формул
Відповідний графік експоненціального прогнозу:
Малюнок 2.13 Динаміка доходів області з експоненціальним прогнозом
Висновок: порівнюючи значення лінійної і експоненціальної апроксимацій в перспективі, бачимо, що значення в останньому випадку перевершують значення в першому випадку, і надалі цей розрив збільшується.
Це пояснюється тим, що лінійна апроксимація підпорядковується арифметичній прогресії, а експоненціальна - геометричній прогресії.
Висновок
Зараз Російська Федерація знаходиться в процесі економічного становлення. Тому, дуже важливо правильно і грамотн...
