Экономическая интерпретация результатов регрессионного моделирования

В рамках регрессионного анализа была построена экспоненциальная модель, с высокой точности описывающая взаимосвязь фактора — объема промышленного производства Республики Беларусь — и результата — величины номинальной начисленной средней заработной платы работников Республики Беларусь. Проведенные расчеты показывают, что данная модель может быть использована для построения прогнозов, что объясняет ее практическую ценность. Таким образом, в процессе работы над курсовой работой были получены объективные и исчерпывающие ответы на все поставленные вопросы. Выполнена экономическая интерпретация полученных результатов. Список источников

Национальный статистический комитет Республики Беларусь

http://belstat.gov.by/index.htmЦентр статистического анализа

http://www.statmethods.ru/П.П. Ниворожкина, 3 А. Морозова, П. А. Герасимова, П. В. Житников. «Основы статистики с элементами теории вероятностей для экономистов». Ростов-на-Дону — Феникс, 2008.Н. Ш. Кремер, Б. А. Путко. «Эконометрика». М.: Юнити, 2010

Гмурман В.Е. «Теория вероятностей и математическая статистика». 9-е изд., стер. — М.: Высшая школа, 2003

Приложения

Приложение 1. Динамика общего объема промышленного производства Республики Беларусь по месяцам за 2011;2013 г. г.№ п/пМесяц

Объем промышленного производства, млрд. руб.

2011 г. 1Январь15 389,82Февраль16 668,33Март19 057,14Апрель19 331,75Май21 474,16Июнь26 996,57Июль29 039,28Август30 303,29Сентябрь32 287,610Октябрь39 700,211Ноябрь47 175,012Декабрь50 232,72012 г. 13Январь45 882,0014

Февраль48 468,7015

Март54 854,6016

Апрель52 232,317Май54 643,818Июнь53 577,519Июль50 922,320Август49 967,021Сентябрь50 328,122Октябрь51 002,423Ноябрь51 618,924Декабрь52 364,32013 г. 25Январь49 679,026Февраль48 056,527Март51 728,228Апрель50 795,829Май49 729,830Июнь51 333,431Июль51 543,832Август51 888,133Сентябрь51 339,834Октябрь50 847,335Ноябрь50 140,736Декабрь52 131,62014 г. 37Январь52 228,638Февраль51 277,7Приложение 2. Номинальная начисленная средняя заработная плата работников Республики Беларусьс 2001 по 2014 гг.№ п/пМесяц

Номинальная начисленная заработная плата, руб.

2011 г.1Январь14 096 252

Февраль14 393 013

Март15 372 104

Апрель15 633 935

Май16 486 696

Июнь17 828 577

Июль18 545 178

Август19 923 109

Сентябрь226 011 210

Октябрь231 800 011

Ноябрь243 968 112

Декабрь28 776 582 012 г.13Январь288 058 514

Февраль296 424 915

Март315 962 416

Апрель325 268 917

Май355 964 818

Июнь375 211 819

Июль392 590 020

Август408 489 521

Сентябрь409 674 122

Октябрь422 844 723

Ноябрь424 427 024

Декабрь47 412 822 013 г.25Январь436 802 326

Февраль450 484 027

Март469 278 928

Апрель488 829 629

Май498 833 830

Июнь515 988 431

Июль545 017 532

Август554 707 533

Сентябрь537 479 334

Октябрь547 756 935

Ноябрь534 878 136

Декабрь58 546 642 014 г.37Январь532 244 138

Февраль5 389 193

Приложение 3. Вспомогательная таблица для расчета параметров регрессииxln (y)x2y2x • y15389.

814.

16 236 845 944.

4 200.

47 217 901.

6 316 668.

314.

18 277 832 224.

89 201.

6 236 350.

9 619 057.

114.

25 363 173 060.

41 202.

93 271 477.

5 319 331.

714.

26 373 714 624.

89 203.

42 275 715.

8 421 474.

114.

32 461 136 970.

81 204.

93 307 412.

226 996.

514.

39 728 811 012.

25 207.

18 388 580.

2 729 039.

214.

43 843 275 136.

64 208.

32 419 126.

6 930 303.

214.

5 918 283 930.

24 210.

39 439 542.

232 287.

614.

631 042 489 113.

76 214.

6 472 397.

4 539 700.

214.

661 576 105 880.

4 214.

8 581 854.

684 717 514.

712 225 480 625 216.

31 693 820.

5 550 232.

714.

872 523 324 149.

29 221.

19 747 085.

194 588 214.

872 105 157 924 221.

22 682 426.

1 148 468.

714.

92 349 214 879.

69 222.

7 722 287.

854 854.

614.

973 009 027 141.

16 223.

98 820 951.

9 552 232.

314.

992 728 213 163.

29 224.

85 783 222.

9 554 643.

815.

92 985 944 878.

44 227.

56 824 311.

1 353 577.

515.

142 870 548 506.

25 229.

15 811 047.

1 450 922.

315.

182 593 080 637.

29 230.

53 773 158.

694 996 715.

222 496 701 089 231.

73 760 637.

9 850 328.

115.

232 532 917 649.

61 231.

82 766 280.

6 751 002.

415.

262 601 244 805.

76 232.

79 778 161.

2 351 618.

915.

262 664 510 837.

21 232.

9 787 760.

1 852 364.

315.

372 742 019 914.

49 236.

29 804 934.

54 967 915.

292 468 003 041 233.

78 759 583.

248 056.

515.

322 309 427 192.

25 234.

72 736 257.

4 451 728.

215.

362 675 806 675.

24 235.

98 794 624.

6 950 795.

815.

42 580 213 297.

64 237.

23 782 374.

9 149 729.

815.

422 473 053 008.

4 237.

86 766 963.

4 851 333.

415.

462 635 117 955.

56 238.

9 793 430.

8 351 543.

815.

512 656 763 318.

44 240.

6 799 504.

451 888.

115.

532 692 374 921.

61 241.

14 805 758.

9 651 339.

815.

52 635 775 064.

4 240.

16 795 624.

7 250 847.

315.

522 585 447 917.

29 240.

75 788 955.

4 550 140.

715.

492 514 089 796.

49 240.

1 776 798.

7 452 131.

615.

582 717 703 718.

56 242.

82 812 353.

6 552 228.

615.

492 727 826 657.

96 239.

86 808 887.

4 451 277.

715.

52 629 402 517.

29 240.

25 794 799.

54Приложение 4. Расчетная таблица для оценки качества построенного уравнения регрессииxln (y)y (x)(yi-ycp)2(y-y (x))215389.

814.

1614.

080.

760.

58 116 668.

314.

1814.

120.

730.

319 057.

114.

2514.

20.620.

17 419 331.

714.

2614.

210.

590.

24 521 474.

114.

3214.

280.

510.

10 126 996.

514.

3914.

470.

410.

52 629 039.

214.

4314.

530.

360.

10 130 303.

214.

514.

580.

280.

532 287.

614.

6314.

640.

160.

10 339 700.

214.

6614.

890.

140.

5 284 717 514.

7115.

130.

110.

1 850 232.

714.

8715.

230.

2 540.

134 588 214.

8715.

090.

2 510.

4 748 468.

714.

915.

180.

1 680.

74 954 854.

614.

9715.

390.

4 340.

1 852 232.

314.

9915.

30.

1 360.

93 254 643.

815.

0915.

380.

2 840.

86 953 577.

515.

1415.

340.

1 120.

42 850 922.

315.

1815.

260.

2 290.

5 464 996 715.

2215.

230.

3 657.0E-650 328.

115.

2315.

240.

3 760.

13 551 002.

415.

2615.

260.

5 085.

0E-651 618.

915.

2615.

280.

5 250.

35 852 364.

315.

3715.

30.

120.

4 514 967 915.

2915.

220.

6 650.

54 748 056.

515.

3215.

160.

8 340.

25 151 728.

215.

3615.

280.

110.

60 750 795.

815.

415.

250.

140.

22 449 729.

815.

4215.

220.

150.

4 251 333.

415.

4615.

270.

180.

34 551 543.

815.

5115.

280.

230.

54 651 888.

115.

5315.

290.

250.

57 551 339.

815.

515.

270.

220.

51 350 847.

315.

5215.

250.

230.

68 550 140.

715.

4915.

230.

210.

68 252 131.

615.

5815.

30.30.

81 752 228.

615.

4915.

30.

210.

35 151 277.

715.

515.

270.

220.0534