Анализ временных рядов - Статистическое исследование инвестиционной деятельности в регионе

Временной ряд - Это последовательность чисел; его элементы - это значения некоторого протекающего во времени процесса. Проведем анализ временных рядов.

Целью прикладного статистического анализа временных рядов является построение математической модели ряда, с помощью которой можно объяснить поведение ряда и осуществить прогноз его дальнейшего поведения.

Найдем уравнение регрессии, характеризующее зависимость между инвестициями за счет республиканского бюджета и годами.

Сводка модели и оценки параметров
Зависимая переменная: Год
Уравнение	Сводка для модели	Оценки параметра
R-квадрат	F	Ст. св.1	Ст. св.2	Знч.	Константа	B1	B2	B3
Линейный	,530	11,299	1	10	,007	2003,795	4,452E-5
Логарифмическая	,270	3,694	1	10	,084	1997,877	,855
Обратная	,002	,022	1	10	,884	2005,589	-113,416
Квадратичный	,531	5,105	2	9	,033	2003,699	6,210E-5	-1,238E-10
Кубический	,581	3,704	3	8	,062	2004,408	-9,978E-5	3,062E-9	-1,480E-14
Составная	,530	11,274	1	10	,007	2003,794	1,000
Степенная	,269	3,684	1	10	,084	1997,896	,000
S	,002	,022	1	10	,885	7,604	-,056
Роста	,530	11,274	1	10	,007	7,603	2,219E-8
Экспоненциальная	,530	11,274	1	10	,007	2003,794	2,219E-8
Логистическая	,530	11,274	1	10	,007	,000	1,000
Независимой переменной является Республиканский_бюджет.

Рис.12. Подбор линии тренда для переменных "год" и "Республиканский бюджет"

На графике (рис.12) изображены различные виды линий регрессии для связи инвестиций за счет республиканского бюджета и годами. Необходимо определить, какая из них наиболее точно описывает вид связи между переменными. Качество подобранной линии регрессии оценивается с помощью коэффициента детерминации (R-квадрат). Эта величина характеризует степень соответствия между регрессионной моделью и исходными данными. Мера определенности всегда лежит в диапазоне от 0 до 1. По максимальному значению коэффициента детерминации определим вид нашего уравнения.

R-квадрат максимальный равен 0,843 и соответствует кубическому виду связи и уравнению. Коэффициенты выведены в соответствующей строке и равны 0,-9,978E-5,3,062E-9 и -1,480E-14.

Уравнение регрессии имеет вид:

Найдем уравнение регрессии, характеризующее зависимость между инвестициями за счет местного бюджета и годами.

Сводка модели и оценки параметров
Зависимая переменная :Год
Уравнение	Сводка для модели	Оценки параметра
R-квадрат	F	Ст. св.1	Ст. св.2	Знч.	Константа	B1	B2	B3
Линейный	,431	7,569	1	10	,020	2002,393	,000
ЛогарифмическаяA	.	.	.	.	.	,000	,000
ОбратнаяB	.	.	.	.	.	,000	,000
Квадратичный	,467	3,943	2	9	,059	2003,389	3,186E-5	6,021E-9
Кубический	,692	5,994	3	8	,019	2005,089	-,001	1,048E-7	-2,060E-12
Составная	,430	7,559	1	10	,021	2002,393	1,000
СтепеннаяA	.	.	.	.	.	,000	,000
SB	.	.	.	.	.	,000	,000
Роста	,430	7,559	1	10	,021	7,602	1,147E-7
Экспоненциальная	,430	7,559	1	10	,021	2002,393	1,147E-7
Логистическая	,430	7,559	1	10	,021	,000	1,000
Независимой переменной является Местный_бюджет.
A. Независимая переменная (Местный_бюджет) содержит неположительные значения. Минимальное значение равно 0. Логарифмическая и Степенная модели не могут быть оценены.
B. Независимая переменная (Местный_бюджет) содержит нулевые значения. Обратная и S модели не могут быть оценены.

Рис.13. Подбор линии тренда для переменных "год" и "местный бюджет"

На графике изображены различные виды линий регрессии для связи инвестиций за счет республиканского бюджета и годами. Необходимо определить, какая из них наиболее точно описывает вид связи между переменными. Качество подобранной линии регрессии оценивается с помощью коэффициента детерминации (R-квадрат). Эта величина характеризует степень соответствия между регрессионной моделью и исходными данными. Мера определенности всегда лежит в диапазоне от 0 до 1. По максимальному значению коэффициента детерминации определим вид нашего уравнения.

R-квадрат максимальный равен 0,692 и соответствует кубическому виду связи и уравнению. Коэффициенты выведены в соответствующей строке и равны 0,-0,001,1,048E-7 и -2,060E-12

Уравнение регрессии имеет вид:

Найдем уравнение регрессии, характеризующее зависимость между инвестициями за счет собственных средств организаций и годами.

Сводка модели и оценки параметров
Зависимая переменная:Год
Уравнение	Сводка для модели	Оценки параметра
R-квадрат	F	Ст. св.1	Ст. св.2	Знч.	Константа	B1	B2	B3
Линейный	,725	26,324	1	10	,000	2001,911	5,958E-6
Логарифмическая	,597	14,802	1	10	,003	1969,963	2,757
Обратная	,349	5,362	1	10	,043	2007,965	-640655,226
Квадратичный	,725	11,885	2	9	,003	2002,062	5,186E-6	5,176E-13
Кубический	,749	7,975	3	8	,009	2003,947	-1,004E-5	2,490E-11	-1,028E-17
Составная	,724	26,273	1	10	,000	2001,912	1,000
Степенная	,597	14,788	1	10	,003	1970,280	,001
S	,349	5,359	1	10	,043	7,605	-319,379
Роста	,724	26,273	1	10	,000	7,602	2,970E-9
Экспоненциальная	,724	26,273	1	10	,000	2001,912	2,970E-9
Логистическая	,724	26,273	1	10	,000	,000	1,000
Независимой переменной является Собственных_средств_организаций.

Рис.14. Подбор линии тренда для переменных "год" и "собственных средств организаций"

На графике изображены различные виды линий регрессии для связи инвестиций за счет республиканского бюджета и годами. Необходимо определить, какая из них наиболее точно описывает вид связи между переменными. Качество подобранной линии регрессии оценивается с помощью коэффициента детерминации (R-квадрат). Эта величина характеризует степень соответствия между регрессионной моделью и исходными данными. Мера определенности всегда лежит в диапазоне от 0 до 1. По максимальному значению коэффициента детерминации определим вид нашего уравнения.

R-квадрат максимальный равен 0,749 и соответствует кубическому виду связи и уравнению. Коэффициенты выведены в соответствующей строке и равны 0,-1,004E-5 , 2,490E-11 и -1,028E-17

Уравнение регрессии имеет вид

Найдем уравнение регрессии, характеризующее зависимость между инвестициями за счет других источников и годами.

Сводка модели и оценки параметров
Зависимая переменная:Год
Уравнение	Сводка для модели	Оценки параметра
R-квадрат	F	Ст. св.1	Ст. св.2	Знч.	Константа	B1	B2	B3
Линейный	,482	9,298	1	10	,012	2002,904	,000
Логарифмическая	,642	17,946	1	10	,002	1989,759	1,771
Обратная	,440	7,850	1	10	,019	2006,693	-2138,816
Квадратичный	,508	4,649	2	9	,041	2002,284	,000	-3,233E-9
Кубический	,774	9,157	3	8	,006	1999,975	,001	-5,997E-8	8,437E-13
Составная	,482	9,299	1	10	,012	2002,903	1,000
Степенная	,643	17,983	1	10	,002	1989,812	,001
S	,440	7,869	1	10	,019	7,604	-1,067
Роста	,482	9,299	1	10	,012	7,602	8,291E-8
Экспоненциальная	,482	9,299	1	10	,012	2002,903	8,291E-8
Логистическая	,482	9,299	1	10	,012	,000	1,000
Независимой переменной являетсяПрочих_источников.

Рис.15. Подбор линии тренда для переменных "год" и "прочих источников"

На графике изображены различные виды линий регрессии для связи инвестиций за счет республиканского бюджета и годами. Необходимо определить, какая из них наиболее точно описывает вид связи между переменными. Качество подобранной линии регрессии оценивается с помощью коэффициента детерминации (R-квадрат). Эта величина характеризует степень соответствия между регрессионной моделью и исходными данными. Мера определенности всегда лежит в диапазоне от 0 до 1. По максимальному значению коэффициента детерминации определим вид нашего уравнения.

R-квадрат максимальный равен 0,774 и соответствует кубическому виду связи и уравнению. Коэффициенты выведены в соответствующей строке и равны 0,0,001, -5,997E-8 и 8,437E-13

Уравнение регрессии имеет вид

Похожие статьи

• Регрессионный анализ данных - Статистическое исследование инвестиционной деятельности в регионе

  Если расчет корреляции характеризует силу связи между переменными, то регрессионный анализ служит для определения вида этой связи и дает возможность для...

• Корреляционный анализ данных - Статистическое исследование инвестиционной деятельности в регионе

  Графическое представление корреляционной зависимости. Для графического представления корреляционной связи можно использовать прямоугольную систему...

• Заключение - Статистическое исследование инвестиционной деятельности в регионе

  В ходе курсовой работы был проведен статистический анализ данных по инвестиционной деятельности в ПМР за 2002-2011 гг. Были проведены: - Первичный...

• Анализ инвестиционной деятельности в основной капитал ПМР, Первичный статистический анализ данных - Статистическое исследование инвестиционной деятельности в регионе

  Первичный статистический анализ данных Для анализа инвестиционной деятельности в основной капитал был использован статистический ежегодник...

• Статистический анализ регрессионной модели, Интерпретация результатов эксперимента - Основы научных исследований

  После проведения регрессионного анализа получается модель объекта исследований в виде некоторой функции. В простейшем случае линейной регрессии она имеет...

• Анализ влияния характеристик удобства на арендную ставку - Статистическое исследование арендного сегмента рынка коммерческой недвижимости Москвы

  Помимо технических характеристик здания, анализируемых выше, объекты офисной недвижимости характеризуются факторами удобства для арендаторов. К таким...

• Введение - Статистическое исследование инвестиционной деятельности в регионе

  Современное понимание и основополагающее значение инвестиций и инвестиционного процесса, существовавших во все времена и у всех народов, для экономики...

• Использование в экономических исследованиях методов регрессии и корреляции - Эконометрика как наука

  Начальным пунктом эконометрического анализа зависимостей обычно является оценка линейной зависимости переменных. Это объясняется простотой исследования...

• Многофакторный корреляционно-регрессионный анализ - Статистическое изучение взаимосвязи социально-экономических явлений

  Явления общественной жизни складываются под воздействием целого ряда факторов, то есть являются многофакторными. Между факторами существуют сложные...

• СТАДИИ ПАРНОГО РЕГРЕССИОННОГО АНАЛИЗА, ПОЛЕ КОРРЕЛЯЦИИ, Модель парной регрессии - Многомерный статистический анализ

  Тадии парного регрессионного анализа можно представить на следующем рисунке ПОЛЕ КОРРЕЛЯЦИИ Это графическое изображение точек с координатами, которые...

• Однофакторный корреляционно-регрессионный анализ, Парная линейная регрессия - Статистическое изучение взаимосвязи социально-экономических явлений

  Экономический корреляционный регрессионный Парная линейная регрессия Парная регрессия характеризует связь между двумя признаками: результативным и...

• Общая характеристика эконометрического моделирования в маркетинговых исследованиях - Эконометрические модели маркетинговой деятельности на предприятии

  Постоянство механизмов. Одно из условий, на которое опирается эконометрическое моделирование, состоит в том, что функциональное соотношение не меняется в...

• ТОЧНОСТЬ ПРЕДСКАЗАНИЙ - Многомерный статистический анализ

  Чтобы оценить точность предсказанных (теоретических) значений Y, полезно вычислить стандартную ошибку оценки уравнения регрессии SEE . Эта статистика...

• ТЕСНОТА И ЗНАЧИМОСТЬ СВЯЗИ - Многомерный статистический анализ

  Соответствующий статистический вывод включает определение тесноты и значимости связи между Х и Y. Тесноту связи измеряют коэффициентом детерминации R 2 ....

• Моделирование связи методом корреляционного и регрессионного анализа - Статистическое изучение взаимосвязи социально-экономических явлений

  Частным случаем недетерминированной связи является связь случайная - стохастическая (вероятностная). Реализация вероятностного подхода к описанию...

• Экономический и статистический анализ результатов выполнения работы - Имитационное моделирование функционирования отдела планирования и экономического анализа в Могилевском филиале РУП "Белтелеком"

  После получения матриц спектра плана, проведем 70 опытов в каждой точке. По полученным параметрам построим регрессионную модель второго порядка,...

• Анализ влияния технических характеристик зданий на арендную ставку - Статистическое исследование арендного сегмента рынка коммерческой недвижимости Москвы

  Из переменных, приведенных в Таблице 1, к техническим характеристикам были отнесены тип планировки рабочего пространства, количество этажей здания, тип...

• Анализ данных исследований рынков - Гибридная нейро-экспертная система для идентификации значимых событий на графиках временных рядов

  В нашем анализе данных показателей рынков под "самородками" понимаются зависимости, отражающие степень эффективности рекламных кампаний. Эксперты часами...

• Состав и роль инвестиции в основной капитал ПМР - Статистическое исследование инвестиционной деятельности в регионе

  Стратегическими целями социально-экономической политики Приднестровской Молдавской Республики являются обеспечение устойчивого повышения уровня жизни...

• Инвестиционная деятельность в ПМР, Инвестиционная деятельность как объект исследования - Статистическое исследование инвестиционной деятельности в регионе

  Инвестиционная деятельность как объект исследования Под инвестицией следует понимать передачу денежных средств или иного имущества в денежной оценке...

• Виды эконометрических моделей и примеры их использования в эконометрическом анализе - Экономическое моделирование временных рядов

  Моделирование временной переменная автокорреляция Главным инструментом эконометрического исследования является модель. Выделяют три основных класса...

• Эластичность показательной регрессии, Изучение качества линейной регрессии - Динамика ВВП РФ, статистический анализ

  Подсчитаем функцию эластичности по формуле В нашем случае или Значение эластичности в средней точке Показывает, что при изменении X на 1% Y меняется на...

• ФАКТОРНАЯ МОДЕЛЬ ПРИ НОРМИРОВАННЫХ ПЕРЕМЕННЫХ - Многомерный статистический анализ

  С математической точки зрения факторный анализ аналогичен множественному регрессионному анализу в том смысле, что каждая переменная выражена как линейная...

• ПАРНАЯ РЕГРЕССИЯ - Многомерный статистический анализ

  Это метод установления математической зависимости между одной метрической зависимой (критериальной) переменной и одной метрической независимой переменной...

• Динамика инвестиций в основной капитал. Показательный тренд, Показательная регрессия, 2. Построение регрессии, Дисперсионный анализ для линейной регрессии - Статистическая оценка национального богатства России

  Возьмем данные об инвестициях в основной капитал (млрд. руб.) Год Квартал Номер квартала Значение 2003 I 1 330 II 2 470,4 III 3 608,8 IV 4 773,7 2004 I 5...

• ОПРЕДЕЛЕНИЕ ПАРАМЕТРОВ УРАВНЕНИЯ РЕГРЕССИИ, НОРМИРОВАННЫЙ КОЭФФИЦИЕНТ РЕГРЕССИИ И ПРОВЕРКА ЗНАЧИМОСТИ, Нормированный коэффициент регрессии - Многомерный статистический анализ

  В большинстве случаев 0 и 1 неизвестны. Их определяют (оценивают), исходя из имеющихся выборочных наблюдений с помощью следующего уравнения: Где -...

• АНАЛИЗ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ПРЕДПРИЯТИЯ - Оптимизация управлением производства на примере ОАО "Днепропетровский стрелочный завод"

  В результате проведенного финансового анализа предприятия можно сделать вывод, что состояние его удовлетворительное, но имеется ряд недостатков: В...

• Корреляционно-регрессионный анализ, Сущность и основные условия применения корреляционного анализа - Статистико-экономический анализ финансовых результатов деятельности предприятий

  Сущность и основные условия применения корреляционного анализа В соответствии с сущностью корреляционной связи ее изучение имеет две цели: 1) измерение...

• Литература - Статистическое исследование инвестиционной деятельности в регионе

  1. Журнал "Экономика Приднестровья" №№1-4,6,8 2010 г. 2. Статистический сборник ПМР 2011 г. 3. АхимБююль, Петер Цефель, SPSS - искусство обработки...

• Задание 1. - Регрессионно-корреляционный анализ предприятия

  Коррекционный регрессия экономический моделирование По предложенным вам экспериментальным данным, представляющим собою макроэкономические показатели или...

• Классификация систем эконометрических уравнений, различие содержательной интерпретации - Моделирование на основе парной регрессии и корреляции. Моделирование одномерных временных рядов

  В состав системы эконометрических уравнений входят множество зависимых или эндогенных переменных и множество предопределенных переменных (лаговые и...

• Анализ накладных расходов

  Анализ накладных расходов -2. По данным, представленным в табл. 1, исследуется зависимость между величиной накладных расходов 40 строительных организаций...

• Нелинейный регрессионный анализ, Множественный регрессионный анализ - Основы научных исследований

  Линейные по параметрам регрессионные модели можно использовать для аппроксимации нелинейных зависимостей путем их линеаризации с помощью базисных...

• Основные предпосылки регрессионного анализа - Основы научных исследований

  Методика РА создана с использованием некоторых предпосылок. Если они не выполняются, то корректное выполнение всех процедур РА приведет к неверным...

• ДОПУЩЕНИЯ МОДЕЛИ РЕГРЕССИОННОГО АНАЛИЗА, ФАКТОРНЫЙ АНАЛИЗ - Многомерный статистический анализ

  Регрессионная модель при оценке параметров и проверке значимости исходит из ряда допущений: 1. Ошибочный член уравнения регрессии (остаточный компонент)...

• Индексный анализ, Полиномиальная регрессия, Построение регрессии, Коэффициенты эластичности, Стандартизованные коэффициенты, Парные коэффициенты корреляции, Частные коэффициенты корреляции, Множественный коэффициент корреляции, Коэффициент детерминации, Колеблемость признака, Сезонность, Доверительные интервалы для параметров регрессии - Динамика ВВП РФ, статистический анализ

  Применим аппарат. Результаты приведены ниже Таблица 6. индексный анализ Рисунок 4. График сглаженного признака Полиномиальная регрессия Приведем массив...

• Моделирование числа предприятий в РФ - Статистический анализ предпринимательства

  Приведем данные (взяты из справочника Регионы России), характеризующие число предприятий в РФ. Год 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 Число...

• Моделирование сезонности ВВП - Динамика ВВП РФ, статистический анализ

  После того, как мы установили наличие сезонности, надо пытаться ее моделировать. Приведем расчет модели с использованием фиктивных переменных. Введем 3...

• Постановка задачи регрессионного анализа - Основы научных исследований

  Основное назначение Регрессионного анализа (РА) - получение по экспериментальным данным зависимостей, аппроксимирующих эти данные в виде алгебраических...

• Основы корреляционного и регрессионного анализов, Корреляция и регрессия - Основы научных исследований

  Корреляция и регрессия Вспомним, что зависимости называются вероятностными или стохастическими, если каждому набору факторов Х I соответствует множество...

Анализ временных рядов - Статистическое исследование инвестиционной деятельности в регионе

Предыдущая | Следующая