Учебная работа № /8773. «Контрольная Эконометрика, задачи 6,16,25

Учебная работа № /8773. «Контрольная Эконометрика, задачи 6,16,25

Количество страниц учебной работы: 14
Содержание:
ЗАДАЧА 6
ТАБЛИЦА 1
ПРИБЫЛЬ ПРЕДПРИЯТИЯ И ФАКТОРЫ ЕЕ ОПРЕДЕЛЯЮЩИЕ
ПРИБЫЛЬ предприятия, тыс. руб. уровень инфляции средний размер заработной платы в тыс. руб. Номенклатура выпускаемой продукции (в натуральных измерителях) постоянные издержки предприятия в тыс. руб. переменные издержки предприятия в тыс. руб. стоимость материалов в тыс. руб. стоимость энергоносителей в тыс. руб.
К1 К2 К3
4105716,189 12,3 280,36 56000 458920 987200 456000 689555 8945 7200
3940981,3 11,8 310,25 45000 659800 65800 489000 658411 9021 7640
7515290,282 10,5 328,6 32000 789212 456300 78000 836547 9023 7823
48670922,53 10,2 352,16 12000 4587235 478200 78500 698541 9125 7946
5186967,599 9,7 397,2 2700 658452 64587 79523 689555 9356 8200
68823766,78 8,7 425,8 18250 6549800 56000 79680 756844 9458 8250
73344123,05 8,2 586 45000 6924500 4520 82100 652388 9478 8453
62890897,24 8 795,23 56000 5897120 12300 82500 458722 9523 8600
В таблице 1 приведена прибыль предприятия за ряд лет и факторы ее определяющие.
1. Построить многофакторную модель (линейного типа), описывающую зависимость прибыли от изменения приведенных факторов.
2. Оценить адекватность модели, используя критерий Стьюдента
3. Выявить положительно и отрицательно влияющие на прибыль факторы.
4. Определить наиболее прибыльные для предприятия товарные группы
5. Используя полученную модель и прогнозируемые в таблице 2 показатели оптимизировать портфель заказов (производственную программу) предприятия учитывая ограничения, приведенные в таблице 3. Для решения применить симплекс-метод и возможности оптимизации пакета MS EXCEL
6. Изменяя объемы выпуска К1, К2, К3 найти минимально предельные (граничные) объемы выпуска при которых предприятие еще выполняет план роста прибыли.
7. Оценить чувствительность модели.
ЗАДАЧА 16
Для обеспечения рынка различными товарами от А до К (Таблица 1) составить оптимальную производственную программу, максимизирующую прибыль предприятия (разность между выручкой и затратами на выпуск всего номенклатурного ряда продукции). Средняя оплата 1 чел/час – 2,85 тыс. руб. Общий фонд заработной платы не должен превысить 190 млн. руб. Общий фонд рабочего времени не должен превышать 1800 чел/час за планируемый период.
Ограничения на складирование продукции выражается соотношением:
3А+4В+С+8Д+2Е+5К не более 5 000 штук
Таблица 1.
Продукция Отпускная цена 1-го изделия Потребность изделий на рынке Себестоимость 1-го изделия для предприятия Трудоемкость на 1 изделие в чел/час Госзаказ на определенные изделия
А 18 145 12 1,8 —
В 9 148 6 0,6 Не менее 156
С 12 53 8 0,85 —
Д 14 56 11 1,8 Не менее 78
Е 13 18 9 1,21 Не менее 24
К 7 42 5 2,9 Не менее 72
ИТОГО — 8000 — —
1. Для решения применить симплекс-метод и возможности оптимизации пакета MS EXCEL
2. Оценить чувствительность модели
ЗАДАЧА 25
Фирма пробует различные стратегии организации обслуживания населения (в январе-мае), получая за каждую из них в соответствующем периоде определенную прибыль в млн. руб. (см. платежную матрицу А). Необходимо определить наилучшую стратегию (стратегии) фирмы на будущее:
1. придерживаясь исключительно определенной тактики, использованной в предыдущие месяцы и рассчитывая на логичное поведение клиентов
2. сочетая в будущем различные стратегии предшествующих месяцев, также рассчитывая на логичное поведение клиентов
3. предполагая, что клиенты в будущем поведут себя непредсказуемо (матрица рисков R)

Стоимость данной учебной работы: 585 руб.Учебная работа № /8773.  "Контрольная Эконометрика, задачи 6,16,25

    Укажите Ваш e-mail (обязательно)! ПРОВЕРЯЙТЕ пожалуйста правильность написания своего адреса!

    Укажите № работы и вариант


    Соглашение * (обязательно) Федеральный закон ФЗ-152 от 07.02.2017 N 13-ФЗ
    Я ознакомился с Пользовательским соглашением и даю согласие на обработку своих персональных данных.


    Выдержка из похожей работы

    И, Ползунова»
    Институт экономики и управления
    Кафедра «Экономика, финансы и кредит»
    РАСЧЕТНОЕ ЗАДАНИЕ
    по дисциплине «Эконометрика»
    Студент группы ЭК — 23
    Л,В, Евдокова
    Руководитель работы
    Доцент Е,М, Гельфанд
    БАРНАУЛ 2014
    Содержание

    Исходные данные
    Множественная модель уравнения регрессии
    Уравнение парной линейной регрессии
    Предпосылки МНК
    Список использованной литературы
    Приложения

    Исходные данные

    Средняя урожайность зерна (ц/га), У

    Орошение земель (тыс, га), Х1

    Курс доллара, Х2

    17,2

    3,5

    30,3647

    28,1

    3,4

    28,9503

    27,2

    1,5

    29,3282

    21,2

    0,5

    29,3627

    18,7

    2,8

    32,4509

    37,3

    3,1

    32,8169

    32,4

    2,1

    32,1881

    31

    0,6

    32,2934

    11,9

    1,8

    30,9169

    20,6

    2,9

    31,5252

    18,4

    2,7

    31,0565

    31,3

    1,5

    30,3727

    20,5

    1,6

    30,0277

    18,8

    2,4

    30,6202

    18,5

    2,6

    31,0834

    17,1

    3,3

    31,2559

    23,7

    3,2

    31,5893

    28,8

    2,7

    32,709

    24,2

    2

    32,8901

    25,8

    0,7

    33,2474

    17,3

    0,99

    32,3451

    19,1

    1,25

    32,0613

    15,7

    0,9

    33, 1916

    16,7

    0,7

    32,7292

    19,7

    3,5

    35,2448

    22,1

    3

    36,0501

    23

    2,9

    35,6871

    24

    0,1

    35,6983

    25,7

    0,5

    34,7352

    102,7

    0,4

    33,6306

    Множественная модель уравнения регрессии

    Средняя урожайность зерна (ц/га), У

    Орошение земель (тыс, га), Х1

    Курс доллара, Х2

    17,2

    3,5

    30,3647

    28,1

    3,4

    28,9503

    27,2

    1,5

    29,3282

    21,2

    0,5

    29,3627

    18,7

    2,8

    32,4509

    37,3

    3,1

    32,8169

    32,4

    2,1

    32,1881

    31

    0,6

    32,2934

    11,9

    1,8

    30,9169

    20,6

    2,9

    31,5252

    18,4

    2,7

    31,0565

    31,3

    1,5

    30,3727

    20,5

    1,6

    30,0277

    18,8

    2,4

    30,6202

    18,5

    2,6

    31,0834

    17,1

    3,3

    31,2559

    23,7

    3,2

    31,5893

    28,8

    2,7

    32,709

    24,2

    2

    32,8901

    25,8

    0,7

    33,2474

    17,3

    0,99

    32,3451

    19,1

    1,25

    32,0613

    15,7

    0,9

    33, 1916

    16,7

    0,7

    32,7292

    19,7

    3,5

    35,2448

    22,1

    3

    36,0501

    23

    2,9

    35,6871

    24

    0,1

    35,6983

    25,7

    0,5

    34,7352

    102,7

    0,4

    33,6306

    Высчитываем значения коэффициента частной и парной корреляции, а так же необходимые значения, для уравнений множественной регрессии:
    · y=a+b1x1+b2x2
    · ty=в1tx1+в2tx2

    Признак

    Среднее значение

    СКО

    Лин, коэф,
    парной коррел,

    Линейные коэф,
    частных коррел,

    y

    25,75714

    16,17129

    ryx1

    0,138691

    rx1x2

    0,111461

    x1

    32,21409

    1,923079

    ryx2

    -0,26109

    rx2x1

    -0,24839

    x2

    1,971333

    1,099341

    rx1x2

    -0,12219

    rx1x2y

    -0,08993

    Если сравнивать значения коэффициентов парной и частной корреляции, то приходим к выводу, Что из-за слабой межфакторной связи (rx1x2= — 0,12219) коэффициенты парной и частной корреляции отличаются незначительно,
    И следовательно значения: в1, в2, b1, b2, a,

    в1

    в2

    0,108407

    -0,24785

    b1

    b2

    a

    Ryx1x2

    0,911602

    -3,64581

    3,577821

    0,2824

    Найдем: Fx1факт, Fx2факт, для 30 нами выбранных значений и найденного нами индекса Множественной корреляции (Ryx1x2),

    Fx1факт

    Fx2факт

    0,339655

    1,775355

    Средний коэффициент эластичности: показывает, на сколько % в среднем измениться показатель y, от своего среднего значения при изменении фактора x на 1 % от своей величины,

    Эyx1ср, %

    Эyx2ср, %

    1,140127

    -0,27903

    Далее найдем значение дисперсии для каждого из следующих признаков: x1,x2,y,

    Дисп x1

    Дисп x2

    Дисп y

    3,698232

    1, 20855

    261,5107

    В результате всех вычислений получаем уравнение множественной регрессии: y=3,577821+0,911602*x1-3,64581*x2, ty=0,108407*tx1-0,24785tx2, Поскольку фактическое значение Fфакт = 0,3033 < Fтабл, (4,47), то коэффициент детерминации статистически не значим, а следовательно, полученное уравнение регрессии статистически ненадежно, Это означает, что его нельзя использовать для прогноза и дальнейшего анализа, Уравнение парной линейной регрессии Выбираем один из значимых признаков, для построения парной модели, (x1, y) и рассчитываем показатели: x1 y xy yт yт-y |yт-y| |yт-y|/y |yт-y|/y*100 3,5 17,2 60, 20 19,69 2,49 2,49 0,14 14,45 3,4 28,1 95,54 20,05 -8,05 8,05 0,29 28,64 1,5 27,2 40,80 27,02 -0,18 0,18 0,01 0,67 0,5 21,2 10,60 30,68 9,48 9,48 0,45 44,73 2,8 18,7 52,36 22,25 3,55 3,55 0, 19 19,00 3,1 37,3 115,63 21,15 -16,15 16,15 0,43 43,29 2,1 32,4 68,04 24,82 -7,58 7,58 0,23 23,40 0,6 31 18,60 30,32 -0,68 0,68 0,02 2, 20 1,8 11,9 21,42 25,92 14,02 14,02 1,18 117,80 2,9 20,6 59,74 21,89 1,29 1,29 0,06 6,24 2,7 18,4 49,68 22,62 4,22 4,22 0,23 22,93 1,5 31,3 46,95 27,02 -4,28 4,28 0,14 13,68 1,6 20,5 32,80 26,65 6,15 6,15 0,30 30,01 2,4 18,8 45,12 23,72 4,92 4,92 0,26 26,16 2,6 18,5 48,10 22,99 4,49 4,49 0,24 24,25 3,3 17,1 56,43 20,42 3,32 3,32 0, 19 19,41 3,2 23,7 75,84 20,79 -2,91 2,91 0,12 12,30 2,7 28,8 77,76 22,62 -6,18 6,18 0,21 21,46 2 24,2 48,40 25,18 0,98 0,98 0,04 4,07 0,7 25,8 18,06 29,95 4,15 4,15 0,16 16,09 0,99 17,3 17,13 28,89 11,59 11,59 0,67 66,98 1,25 19,1 23,88 27,93 8,83 8,83 0,46 46,25 0,9 15,7 14,13 29,22 13,52 13,52 0,86 86,10 0,7 16,7 11,69 29,95 13,25 13,25 0,79 79,34 3,5 19,7 68,95 19,69 -0,01 0,01 0,00 0,07 3 22,1 66,30 21,52 -0,58 0,58 0,03 2,63 2,9 23 66,70 21,89 -1,11 1,11 0,05 4,84 0,1 24 2,40 32,15 8,15 8,15 0,34 33,96 0,5 25,7 12,85 30,68 4,98 4,98 0, 19 19,39 0,4 102,7 41,08 31,05 -71,65 71,65 0,70 69,77 Уравнение парной линейной регрессии имеет вид: = а+bx, Находим средние значения (xср,, yср и их произведения xyср,), по совокупности n=30, Хср yср xyср 1,9713 25,2900 45,5724 Далее, находим Дисперсию по (x и y), а так же Среднее Квадратическое Отклонение (СКО) этих показателей, Дх СКОх Дy СКОy 1,1683 1,0809 238,4229 15,4409 b a -3,6658 32,5165 Посчитаем значения параметров a и b, Находим Aсред, Из всей совокупности (Ai) = 30,0036"