Множественная регрессия

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. Анализ основных показателей уровня, структуры и динамики инвестиций 2. Использование статистических группировок в изучении инвестиционного процесса 2.

Ваш -адрес н.

Скачать Часть 7 Библиографическое описание: А так же, проведён корреляционно-регрессионный анализ динамики инвестиций в основной капитал Российской Федерации. В современных условиях понятие инвестиций рассматривается более широко, чем было принято в условиях функционирования плановой экономики. В соответствии с Федеральным законом от 25 февраля г. Инвестиционная деятельность, таким образом, представляет собой вложение инвестиций и осуществление практических действий с теми же целями.

Несмотря на расширения понятия инвестиций, капитальные вложения остаются одним из основных направлений инвестиционной деятельности в нашей стране.

Экстраполяция — метод прогнозирования, основанный на анализе динамики Корреляционно-регрессионный анализ используется для исследования форм связи, В качестве примеров множественной корреляции можно привести зависимость объема выпускаемой продукции от размера инвестиций.

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. Среднеквадратическое отклонениепоказывает абсолютное отклонение индивидуальных значений от среднеарифметической.

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.

Корреляционно-регрессионный анализ деятельности предприятия .. и рынку) и минусов (увеличение инвестиций, повышенные риски, более .. Основные производственные показатели и примеры их расчета.

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. Пересечение координат обозначают точками, которые символизируют наблюдения. По форме рассеяния точек на корреляционном поле судят о форме и тесноте связи.

По существу имеются два отдельных направления анализа - корреляционный и регрессионный. Однако в связи с тем, что на практике они применяются чаще всего комплексно исходя из результатов корреляционного анализа проводят регрессионный , их объединяют в один вид. Проведение корреляционно-регрессионного анализа предполагает решение следующих задач: Из перечисленных задач первые две относят непосредственно к задачам корреляционного анализа, три последующие - к регрессионному анализу и только по отношению к количественным показателям.

Требования к статистической информации, исследуемой методами корреляционно-регрессионного анализа Методы корреляционно-регрессионного анализа можно применить не ко всем статистическим данным. Перечислим основные требования, предъявляемые к анализируемой информации:

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 инвестиционной привлекательности территории (на примере . ПРИЛОЖЕНИЕ Б. КОРРЕЛЯЦИОННО-РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ.

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. В этой связи важной задачей статистики является ответ на вопрос, в какой мере изменения в инвестиционной сфере повлияли на кризис в отрасли, а также, какие факторы сегодня определяют уровень и структуру инвестиций в сельском хозяйстве. Приходится констатировать, что в специальной литературе крайне редко встречаются исследования, ориентированные на статистическую характеристику последствий глубочайшего инвестиционного кризиса, а, в особенности, это касается сельского хозяйства.

Подобное обстоятельство, на наш взгляд, способствует ухудшению использования и без того незначительных средств, направляемых на воспроизводство основных фондов. Продолжает сохраняться непропорциональный обмен между поступающими в отрасль инвестициями и средствами, выносимыми из нее. Всё это порождает необходимость совершенствования методологии статистического исследования различных аспектов изу- 4 чения инвестиционного процесса в сельском хозяйстве региона, которая вызывает большой научный и практический интерес.

Цель и задачи исследования. Цель настоящей работы заключается в уточнении и дополнении теоретических основ формирования статистики рынка инвестиций, а также совершенствовании методики экономико-статистического анализа и прогнозирования инвестиций в сельское хозяйство региона.

КОРРЕЛЯЦИОННО-РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ ВАЛОВОГО РЕГИОНАЛЬНОГО ПРОДУКТА ЯРОСЛАВСКОЙ ОБЛАСТИ

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.

Разработка указанной методики включила три основных блока. Первый блок предполагает составление максимально широкого перечня экономических факторов, определяющих величину результирующего признака.

Разбор примеров по корреляционно-регрессионному анализу.

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. инвестиции, создавая конечный и промежуточный спрос на продукцию отраслей, определяют материальные условия эффективного экономического развития [1, с. По его словам, инвестиции в физический и человеческий капитал крайне чувствительны к качеству институциональной среды, которая определяет объем ресурсов, направляемых экономическими агентами на цели развития, и итоговые результаты, то есть эффективность вложений [2, с.

Противоречивые оценки, наличие диаметрально противоположных мнений об их характере, создают объективные трудности анализа и прогнозирования, не преодолимые в рамках традиционных подходов [3, с. Можно констатировать, что проходящая в научных кругах полемика по поводу эффективности использования тех или иных источников инвестирования, их влияния на экономический рост и процессы обновления в стране имеет нескончаемый контекст.

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:

С помощью коэффициентного анализа нам удалось на примере российских клубов Проведенный далее корреляционно-регрессионный анализ

Скачать Часть 1 Библиографическое описание: Результаты комплексного анализа развития базовых видов экономической деятельности Алтайского края во взаимосвязи с динамикой демографических процессов и изменением состояния трудовых ресурсов, проведенного во второй главе настоящего исследования, можно использовать для определения устойчивых закономерностей изменения социально-экономических показателей регионального развития и степени их взаимного влияния. Предметом многочисленных дискуссий ученых и политиков на современном этапе развития общества стала тема экономического роста.

В своем докладе по итогам первого полугодия г. Предполагается активизация инвестиционной и инновационной деятельности в регионе, создание благоприятных условий для предпринимательства. Обозначенные приоритетные направления развития по мнению региональных органов государственной власти позволят существенно повысить конкурентоспособность экономики Алтайского края и обеспечить на этой основе рост уровня жизни населения края.

Регрессионный анализ

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.

Множественный корреляционно-регрессионный анализ. Тема 4. Сравнительный анализ модели инвестиций и сбережений по группам стран. Тема 5. . Пример. Исследуем n стран, оцениваемых в двухмерном признаковом.

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. Для оценки реальной динамики показателей промышленного развития ЕАО в зависимости от величины и направления инвестиций нами были использованы статистические данные, не учитывающие инфляционного фактора, и проведен корреляционно-регрессионный анализ между инвестициями, объемом отгруженной продукции, ВДС промышленности, численностью занятых.

В результате проведенного анализа была выявлена логарифмическая связь с запаздыванием в 1 год, то есть вложенные инвестиции в основной капитал в некотором году влияют на объем отгруженной продукции, валовую добавленную стоимость в следующем году, а зависимость среднегодовой численности занятых в промышленности от инвестиций хорошо описал линейный тренд. При отсутствии инвестиций объем отгруженной продукции составит ,46 млн руб. инвестиции в основной капитал промышленности во многом определяют динамику основных показателей промышленного развития области, однако эффективность инвестиций остается низкой.

Свойством логарифмических функций является возрастание ординат в арифметической прогрессии при возрастании абсцисс в геометрической прогрессии. Согласно полученным логарифмическим уравнениям регрессии, при увеличении инвестиций в 2 раза объем отгруженной продукции увеличится на 80,7 млн руб. Таким образом, вложения в основной капитал промышленности инвестиций объемом более млн руб.

Статистическое изучение взаимосвязей между социально-экономическими явлениями

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.

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

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. Увеличение этого показателя может оказать благоприятное воздействие инвестиционную привлекательность Брянской области, а так же на уровень социально — экономического развития региона.

Заключение В данной курсовой работе был проведен анализ инвестиционной активности в Брянской области. В результате анализа было выявлено, что в период — гг.

РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ