Влияние различных факторов на валовой сбор сельскохозяйственных культур (по данным статистики Республики Казахстан)

 
 

1. Первый  шаг

 

    На  первом шаге этой процедуры в модель автоматически вводится переменная, которая имеет наибольший по абсолютной величине коэффициент корреляции с  результативным признаком, то есть фактор Х3 (посевная площадь). Результаты приведены  ниже: 

    Таблица 9 – Отчет по первому шагу расчета  регрессионной модели 

 
 

    В результате получаем однофакторную  модель

    Y=-2465,298463+42,2168X3.

    При этом R=0,93, R²=0,87. Вариацией фактора Х3 объясняется 87,7% вариации результативного признака (валового сбора). Модель адекватна, так как фактическая Фишера равна 100,433 что превышает табличную Фишера: Ftabl=4,49. Также по таблице можно сказать, что параметр Х3 является статистически значимым:

    Тфакт=10,02 > Ттабл=2,11 

2. Второй  шаг

 

На  втором шаге в модель включаем фактор Х1 (число комбайнов).

Таблица 10 –  Отчет по второму шагу расчета  регрессионной модели.

    После включения второго фактора R=0,98, R²=0,96. Значение детерминации увеличилось на 0,09. Увеличение на 9%  говорит о целесообразности включения Х1 в модель.

    Двухфакторная регрессионная модель будет иметь  вид:

    Y=-2614,5213+25,2134X3+30,2881X1

    Сравнивая фактические значения Фишера и Стьюдента  с табличными значениями, можно сделать  вывод, что модель также адекватна  и значения статистически значимы, так как:

    Fфакт=207 > Fтабл=4,49

    Тфакт(Х3)=7.2; Тфакт(Х1)=6,2 > Ттабл=2,11

    На  этом процедура пошаговой регрессии  для нашей модели прекращается, поскольку  ни одна из оставшихся переменных в  уравнении существенно не увеличивает  совокупный коэффициент множественной  детерминации.

    Таким образом, мы получили, что результативный признак – Валовый сбор за 16 лет  в основном зависит от двух факторов: посевная площадь (тыс.га) и число комбайнов (тыс.ед).

    Если  посевная площадь возрастет на 1 га, то валовый сбор увеличится на 25,21ед., а если количество комбайнов увеличится на 1 штуку, то валовый сбор увеличится на 30,28 единиц. 

3. Прогнозное  значение

 

    Прогнозное  значение У рассчитывается на 2011, 2012 и 2013 гг. по уравнению, которое мы составили ранее:

    Y=-2614,5213+25,2134X3+30,2881X1

    Y2010=2475,97

    Если  принять план, что в 2011г. посевную площадь можно довести до 120 га, а число комбайнов до 80-ти штук, то прогнозное значение будет:

    Y2011=-2614,5213+25,2134*120+30,2881*80=2834,656

    Для следующих годов (2012 и 2013) прогнозное значение примет вид:

    Y2012=-2614,5213+25,2134*130+30,2881*90=3389,1497

    Y2013= -2614,5213+25,2134*140+30,2881*100=3944,1629

    По  сравнению с 2010 годом, валовой сбор в последующих годах станет увеличиваться.

3. Динамический ряд

 

    На  практике результирующий признак складывается под влиянием очень большого числа  факторов, многие из которых не поддаются  идентификации и непосредственному  наблюдению и измерению. Поэтому  лучшим источником информации о совокупности влияния всех факторов являются значения самой исследуемой переменной в  прошлые моменты времени, а также  текущие и прошлые значения случайных  ошибок.

    Изучение  изменения различных явлений  во времени – одна из задач динамического  ряда. Ряд динамики представляет собой  числовые значения определенного статистического  показателя в периоды времени, то есть расположенные в хронологическом  порядке. Числовые значения экономического показателя, составляющие ряд динамики, называют уровнями ряда и обычно обозначают через У(у1, у2, у3, …).

    Уровни  рядов динамики могут относиться к определенным моментам времени  или же периодам. Поэтому ряды бывают моментными и интервальными.

    Моментным называется ряд, уровни которого характеризуют  значение показателя по состоянию на определенные моменты времени.

    Интервальным  называется ряд, уровни которого характеризуют  значение показателя, достигнутое за определенный период. Их уровни можно  дробить и складывать.

    Одно  из требований к рядам динамики –  это сопоставимость:

    - изменение методологии учета  или расчета;

    - изменение даты учета;

    - изменение единиц;

    - различная продолжительность периодов.

    Анализ  скорости развития явления во времени  характеризуется с помощью статистических показателей, которые получаются в  результате сравнения уровней между  собой. К ним относятся: абсолютный прирост, темп росат и прироста, абсолютное значение одного процента прироста. 

1. Абсолютный  прирост

 

     Абсолютный прирост рассчитывается как разность между двумя уровнями ряда. В зависимости от базы сравнения  могут быть цепными или базисными.

                                 , если к=1, то уровень yi-1 является предыдущим для данного ряда, а абсолютные приросты изменения уровня будут цепными.   

    Таблица 11 – Абсолютный прирост

 
 
 
 
 
 

2. Темп  роста

 

     Темп роста – это относительный  показатель, который рассчитывается как отношение двух уровней ряда. Интенсивность уровней оценивается  отношением отчетного уровня к базисному, и выражается коэффициентом роста  и темпом роста ( коэффициент роста  в процентах). Коэффициент роста  показывает во сколько раз данный уровень ряда больше базисного уровня. В качестве базисного уровня в  зависимости от цели исследования может  приниматься какой-то постоянный для  всех уровень, либо для каждого последующего предшествующий ему.

                               - базисный темп роста; 

                               - цепные темпы роста. 

    Таблица 12 – Темп роста