Курсовая работа: Комплексный анализ рыбной отрасли
Проверим еще раз наличие
мультиколлинеарности оставшихся факторов. Для парных коэффициентов корреляции
между факторами х1, х5 матрица имеет вид:
 
Определитель матрицы
парных коэффициентов корреляции между факторами приближенно равен 1 что говорит
об отсутствии мультиколлинеарности между оставшимися факторами.
Теперь из модели
исключены явно коррелированные факторы, следовательно, можно приступать к
оценке модели множественной регрессии. Значимость и надежность всего уравнения
в целом определяется с помощью
F- критерия Фишера:
 ,
где R2- коэффициент (индекс) множественной детерминации;
n- число наблюдений;
m- число параметров при переменных х.
После вычисления F-критерия факторное значение
сравнивается с табличным. Если факторное значение больше табличного, то
уравнение статистически значимо и надежно.
Полученное уравнение ŷ
= 287,265 +2,86*х1 -0,145*х5 является надежным и
статистически значимым, т.к. Fфакт
= 97,82 > Fтабл=6,94 (для определения Fтабл m=2, n-m-1=7-2-1=4).
Итак, окончательная
математическая модель будет выглядеть следующим образом:
ŷ =
287,265 +2,86*х1 -0,145*х5.
Из полученного уравнения
видно, что на производство рыбной продукции, тыс. тонн (фактор у) в большей степени
влияют такие факторы как численность населения, на тыс. человек (фактор х1)
и денежные доходы, млн. руб. (фактор х5). Причем при увеличении численности
населения на тыс. человек на единицу производство рыбной продукции увеличится
на 2,86 тонн, а при увеличении денежных доходов на 1 млрд руб. – уменьшится на
0,009 тонн.
2.2.
Построение производственных функций
Рассмотрим некоторые производственные функции, их
предназначение и свойства.
| Название
производственной функции |
Двухфакторная
производственная функция |
Использование |
|
1.Функция с
фиксированными
пропорциями
факторов (ПФ
Леонтьева)
|
|
Предназначена
для моделирования строго
детерминированных технологий, не
допускающих отклонения от технологических
норм использования ресурсов на единицу
продукции. Обычно используются для описания
мелкомасштабных или полностью
автоматизированных производственных
объектов.
|
|
2. ПФ Кобба -
Дугласа
|
|
Используется
для описания среднемасштабных
объектов (от промышленного объединения до
отрасли), характеризующихся устойчивым,
стабильным функционированием.
|
| 3. Линейная ПФ |
|
Применяется
для моделирования
крупномасштабных систем (крупная отрасль, н-х
в целом), в которых выпуск продукции является
результатом одновременного функционирования
множества различных технологий.
|
| 4. ПФ Аллена |
|
Предназначена
для описания производственных
процессов, в которых чрезмерный рост любого
из факторов оказывает отрицательное влияние на
объем выпуска. Обычно используется для
описания мелкомасштабных ПС с
ограниченными возможностями переработки
ресурсов.
|
|
5. ПФ
постоянной
эластичности
замены факторов
(ПЭЗ или CES)
|
|
Применяется в
случаях, когда отсутствует точная
информация об уровне взаимозаменяемости
производственных факторов и есть основания
предполагать, что этот уровень существенно не
изменяется при изменении объемов вовлекаемых
ресурсов. Может быть использована (при
наличии средств оценивания параметров) для
моделирования систем любого уровня.
|
Из описания представленных выше
производственных функций можно сделать вывод, что для моделирования
производственного процесса выпуска рыбной продукции могут подойти три из них:
Линейная ПФ и ПФ Кобба – Дугласа.
|
|
1999 |
2000 |
2001 |
2002 |
2003 |
2004 |
2005 |
| Выпуск, тонны |
2201 |
1913 |
1384 |
1067 |
961 |
1172 |
918 |
| Себестоимость сырья |
1563 |
1721 |
2004 |
1245 |
1321 |
1276 |
1436 |
| Отработанные человеко-часы |
314,1 |
315,53 |
321,262 |
322,7 |
321,26 |
301,183 |
304,05 |
Проведем исследование с помощью метода
наименьших квадратов в программе MathCAD.
Страницы: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25 |
