Стр. 225 - Социально-экономическое прогнозирование

СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКОЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЕ
203
промышленного производства; между долей отраслевых инвестиций и
коэффициентом текущей ликвидности; отчасти - между среднесписочной
численностью и коэффициентом рентабельности продукции.
При построении моделей парной регрессии расчет параметров уравнений
прямой, описывающей искомую зависимость, ведется по формулам,
аналогичным представленным ранее. В случае множественной регрессии -
решается система уравнений с помощью метода Гаусса. В данном примере
имеют место следующие одно- и двухфакторные модели:
Отрасль №1
Факторы Прогнозируемый
показатель
Регрессионное
уравнение
• доля отраслевых
инвестиций
• среднесписочная
численность
коэффициент
обеспеченности
собственными средствами
Y = -1,4635 + 0,5839 X1 +
0,00000457 X 2
доля отраслевых инвестиций коэффициент текущей
ликвидности Y = 0,8626 + 0,655 X
среднесписочная численность индексы ПП Y = 0,5307 - 0,000001 X
Отрасль
№2
доля отраслевых инвестиций индексы ПП Y = 0,1283 + 3,744 X
доля отраслевых инвестиций коэффициент текущей
ликвидности Y = 0,8906 + 5,796 X
Осуществляется прогнозирование значений управляемых факторов
на 2005, 2006, 2007 гг. путем выделения тренда. Полученные результаты
представлены в табл. 5.
Таблица 5
Прогнозные значения факторов по отраслям промышленности
Отрасль Факторы 2005 2006 2007
Отрасль №1 1. Доля отраслевых инвестиций в общемобъеме по промышленности
0,4824 0,486 0,4896
2. Среднесписочная численность (чел) 216318 203803 191288
Отрасль №2 1. Доля отраслевых инвестиций в общемобъеме по промышленности
0,0503 0,0535 0,0567
2. Среднесписочная численность (чел) 29951 29196 28440
На основе указанных уравнений регрессии и полученных прогнозных
значений влияющих факторов возможно осуществить прогнозирование
интересующих показателей отраслей промышленности.
По итогам выполнения курсовой работы сделать выводы, уделяя особое
внимание сопоставлению результатов прогнозирования показателей развития
отрасли промышленности по времени и с использованием регрессионных моделей.