КОРРЕЛЯЦИОННО-РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ ВАЛОВОГО РЕГИОНАЛЬНОГО ПРОДУКТА ЯРОСЛАВСКОЙ ОБЛАСТИ

18 точечный график и линию тренда Рис. Коэффициент корреляции — это статистический показатель зависимости двух случайных величин. Коэффициент корреляции равен 0, Это свидетельствует о прямой тесной связи между признаками. Квадрат коэффициента корреляции выборки, как правило, обозначается и называется коэффициентом детерминации. При уровне инвестиций в государственную собственность млн.

Множественная регрессия

Рассмотрим на примере построение регрессионной модели в и интерпретацию результатов. Возьмем линейный тип регрессии. На 6 предприятиях была проанализирована среднемесячная заработная плата и количество уволившихся сотрудников. Необходимо определить зависимость числа уволившихся сотрудников от средней зарплаты. Модель линейной регрессии имеет следующий вид:

Разбор примеров по корреляционно-регрессионному анализу.

Теперь обратим внимание на связь между показателем нераспределенной прибыли и объемом приобретенных ценных бумаг. Здесь она носит совершенно иной характер: Такой визуальный анализ данных, при котором наблюдения ранжируются по возрастанию или убыванию независимой величины х, а затем анализируется изменение значений зависимой величины у, называется методом приведения параллельных данных. В рассмотренном примере в первом случае связь прямая, т. Прямая и обратная зависимости характеризуют направление связи между признаками, которую можно проиллюстрировать графически с помощью поля корреляции.

При его построении в прямоугольной системе координат на оси абсцисс располагают значения независимой переменной х, а на оси ординат - зависимой у.

Прогнозирование уровня и структуры инвестиций в сельском хозяйстве Оренбургской области Введение к работе Актуальность темы исследования. В последние годы ситуация в инвестиционной сфере российского сельского хозяйства приобрела тревожные очертания. Объёмы инвестированных средств сократились более чем в 10 раз по сравнению с дореформенным периодом. Значительные качественные изменения происходят в структуре инвестиций, которая характеризует процессы смены форм хозяйствования и собственности, направлений и источников финансирования.

Изменяется характер использования средств в воспроизводственной, технологической и отраслевой структуре инвестиций.

Аннотация: Пример проведения экономико-статистического Аннотация: При применении методов корреляционно-регрессионного анализа трудность . Аннотация: Представлен метод определения уровней инвестиционной.

Анализ влияния различных типов инвестиционных ресурсов на инновационное развитие территорий. В работе задействован корреляционно-регрессионный анализ, структурный и логический приемы исследования. Выявлена степень влияния инвестиций на инновационные процессы в стране, федеральном округе и конкретных регионах. Произведено ранжирование территорий РФ по инновационной восприимчивости к вложениям в основной капитал.

На примере конкретного региона предложен способ определения функциональной зависимости для оценки эффективности размещения средств, направляемых предприятиями с участием иностранного капитала. Выявлены субъекты федерального округа, в которых не результативно инициируются процессы организации высокотехнологичных производств. Разработанные подходы к расчету инновационной отдачи от инвестиций в основной капитал позволяют на обновленной эффективной основе подходить к управлению воспроизводственными процессами на территориях.

Инновационные процессы в стране, ускорение динамики воспроизводства в различных сферах экономики, модернизация общественных институтов, научно-образовательной и предпринимательской инфраструктур немыслимы без реализации значимых инвестиционных проектов. Но на пути осуществления этапов финансирования зачастую возникают препятствия как правового, так и организационно-мониторингового характера, которые не позволяют в должной мере использовать реально имеющийся инновационный потенциал социально-экономических систем.

Благодаря переоснащению и увеличению производственных мощностей реализуется структурно-технологическая модернизация.

Прогнозирование объемов инвестиций населения в жилищное строительство в республике Беларусь

Полесский государственный университет, Республика Беларусь Эконометрическая модель эффективности инвестиционных процессов на примере Минской области Республики Беларусь Определение потенциала экономического развития региона является одной из важнейших задач региональной экономики. Данный процесс во многом зависит от инвестиций, которые осуществляются в региональной хозяйственной системе.

Особый интерес представляет проблема выявления факторов, которые наиболее влияют на эффективность инвестиционных процессов в регионе. Оценка эффективности инвестиционных процессов в регионе является актуальной проблемой.

Корреляционно-регрессионный анализ инвестиционных проектов в . Так, в указанной таблице приведен пример взаимосвязи факторов.

Метод корреляционно-регрессионного анализа используется для определения тесноты связи между показателями, не находящимися в функциональной зависимости. Парная корреляция — связь между двумя показателями, один из которых является факторным, а другой — результативным. Наиболее простым уравнением, которое характеризует прямолинейную зависимость между показателями, является уравнение прямой: Значение коэффициентов а и находят из системы уравнений, полученных по способу наименьших квадратов: Коэффициент парной корреляции характеризует тесноту связи между двумя показателями в общем виде, т.

Чем ближе его величина к 1, тем более тесная связь между изучаемыми явлениями, и наоборот. Множественная корреляциявозникает от взаимодействия нескольких факторов с результативным показателем. Коэффициент вариации показывает относительную меру отклонения отдельных значений от среднеквадратической.

Ваш -адрес н.

Контакты корреляционно-регрессионный анализ Научные публикации статьи и монографии с ключевым словом корреляционно-регрессионный анализ, выпущенные в Издательстве Креативная экономика найдено: Статья посвящена актуальной проблеме регионального развития — разработке методического инструментария, с помощью которого можно прогнозировать объемы инвестиций населения в строительство жилых домов. Методика была построена на основе логико-аналитических методов, а также многофакторного корреляционно-регрессионного анализа.

Цель. Анализ влияния различных типов инвестиционных ресурсов на Методы. В работе задействован корреляционно-регрессионный анализ, структурный На примере конкретного региона предложен способ.

Максвелл, а также Г. Методы факторного анализа Аппроксимирующие методы - Метод главных факторов Г. Томсон - Групповой метод Л. Хорст - Метод максимального правдоподобия Д. Лоули - Минимальных остатков Г. Кэффри - Канонический факторный анализ К. Спирмена - Бифакторная модель Г. Хользингера - Центроидный метод Л. Известна информация по объектам с признаками по объекту. Метод главных компонент и методы факторного анализа базируются на идее, что связи признаков 1, 2, … - это результат воздействия сравнительно небольшого числа неявных латентных, скрытых факторов 1, 2, … , Теория многомерного шкалирования предполагает возможность развертывания наблюдаемых объектов в некотором теоретическом пространстве.

Поиск координатного пространства в МШ осуществляется не по значениям признаков, характеризующих объекты, а по данным представляющим различия или сходство этих объектов. Основным источником данных являются эксперты. Многомерное шкалирование Метрическое Использование количественных признаковых характеристик объектов У.

Регрессионный анализ

Состояние промышленного потенциала, относительно высокий уровень безработицы, низкие реальные доходы населения позволяют отнести ЕАО к отсталому региону, имеющему имидж территории малопригодной для комфортного проживания и развития предпринимательства [2, 3]. Негативные тенденции, происходящие в экономике области в целом, в значительной мере определяются процессами, протекающими в промышленном комплексе ЕАО. При современных темпах обновления основных производственных фондов промышленным предприятиям потребуется 17 лет для их полного обновления, а в некоторых отраслях например, производство строительных материалов более 50 лет.

Кроме того, парк оборудования на многих предприятиях был сформирован в дореформенное время, то есть ориентирован для решения иных задач, и в настоящее время морально устарел, иногда уже значительно больше, чем физически.

ИННОВАЦИИ И инвестиции. К.И. Грасмик С помощью корреляционного и регрессионного анализа показано, что современная политика пример о создании объектов инноваци- .. анализ указывает и на чёткую связь меж-.

Для адекватного анализа взаимосвязи необходимо в дальнейших расчетах использовать кусочно-линейный вид функциональной зависимости. По отдельным явлениям можно получить совершенно превратное представление о связи признаков, ибо в каждом отдельном явлении значения признаков кроме закономерной составляющей имеют случайное отклонение вариацию [5].

Какое именно число явлений достаточно для анализа корреляционной и вообще статистической связи, зависит от цели анализа, требуемой точности и надежности параметров связи, от числа факторов, корреляция с которыми изучается. Обычно считают, что число наблюдений должно быть не менее чем в , а лучше - не менее чем в 10 раз больше числа факторов.

Еще лучше, если число наблюдений в несколько десятков или в сотни раз больше числа факторов, тогда закон больших чисел, действуя в полную силу, обеспечивает эффективное взаимопогашение случайных отклонений от закономерного характера связи признаков[5]. Вторым условием закономерного проявления корреляционной связи служит условие, обеспечивающее надежное выражение закономерности в средней величине.

Кроме уже указанного большого числа единиц совокупности для этого необходима достаточная качественная однородность совокупности. Нарушение этого условия может извратить параметры корреляции[5]. Иногда как условие корреляционного анализа выдвигают необходимость подчинения распределения совокупности по результативному и факторным признакам нормальному закону распределения вероятностей. Это условие связано с применением метода наименьших квадратов при расчете параметров корреляции: На практике эта предпосылка чаще всего выполняется приближенно, но и тогда метод наименьших квадратов дает неплохие результаты[5].

Однако при значительном отклонении распределений признаков от нормального закона нельзя оценивать надежность выборочного коэффициента корреляции, используя параметры нормального распределения вероятностей или распределения Стьюдента[5]. Корреляционно-регрессионный анализ учитывает межфакторные связи, следовательно, дает нам более полное измерение роли каждого фактора: Если связь между факторами несущественна, индексным анализом можно ограничиться.

Корреляционно-регрессионный анализ деятельности предприятия

Сущность корреляционно-регрессионного анализа Корреляционно-регрессионный анализ используется для исследования форм связи, устанавливающих количественные соотношения между случайными величинами изучаемого процесса. В социально-экономическом прогнозировании этот метод применяют для построения условных прогнозов и прогнозов, основанных на оценке устойчивых причинно-следственных связей.

При этом значение независимой переменной х нам известно по предположению. В процессе прогнозирования оно может быть использовано нами для оценки зависимой переменной у. Поэтому она всегда сто- хастична случайна по природе.

и проведен корреляционно-регрессионный анализ между инвестициями, объемом Анализ показал, что от увеличения инвестиций рост объема логарифмическим уравнениям регрессии, при увеличении инвестиций в 2 раза.

Отбор факторных признаков, пока модель не построена, производится несколькими способами. Все они основаны на расчете межфакторных коэффициентов корреляции. Из формул следует, что они находятся точно так же, как и коэффициенты линейной корреляции пример по корреляционно-регрессионныму анализу мы рассматривали здесь и обладают аналогичными свойствами. Этот способ основан на проверке гипотезы о значимости коэффициента линейной корреляции с помощью — критерия Стьюдента. При этом , а критическое значение определяется по статистическим таблицам: Основываясь на свойстве корреляционного отношения, , можно предположить, что чем выше величина межфакторного коэффициента корреляции, тем теснее будет связь между данным факторным и результативным признаком.

Таким образом, в модель включаются те из факторных признаков, которым соответствуют наибольшие значения. Между факторными признаками не должно наблюдаться ни корреляционной, ни тем более функциональной зависимости в противном случае признаки лишь дублируют друга. Данное условие называется принципом отсутствия автокорреляции. Считается, что между признаками и автокорреляция отсутствует, если межфакторный коэффициент корреляции.

Если для факторных признаков это условие нарушается, то один из них необходимо исключить из рассмотрения. Форму и тесноту корреляционной зависимости можно с помощью множественного коэффициента корреляции.

Основы регрессионного анализа для инвесторов. Построение модели в

Рассмотрим на примере построение регрессионной модели в и интерпретацию результатов. Возьмем линейный тип регрессии. На 6 предприятиях была проанализирована среднемесячная заработная плата и количество уволившихся сотрудников. Необходимо определить зависимость числа уволившихся сотрудников от средней зарплаты. Модель линейной регрессии имеет следующий вид:

Регрессионный и корреляционный анализ – статистические методы Или: как влияют иностранные инвестиции, цены на энергоресурсы и др. на уровень Рассмотрим на примере построение регрессионной модели в Excel и.

Теоретические основы формирования инвестиционного механизма в сельском хозяйстве 1. Сущность и содержание инвестиционного процесса: Основные направления инвестиционной политики государства в условиях рыночной экономики 1. Особенности формирования рынка инвестиций в сельском хозяйстве Глава 2. Экономико-статистический анализ инвестиционного процесса в сельском хозяйстве Оренбургской области 2.

Методика статистического исследования инвестиционного процесса в сельском хозяйстве региона 2. Оценка инвестиционного климата Оренбургской области 2.

55 Основы корреляционного анализа