Файл: Лабораторная работа Подготовка исходных данных. Исключение мультиколлинеарности в исходных данных. Построение регрессионной модели развития предприятия..docx
ВУЗ: Не указан
Категория: Не указан
Дисциплина: Не указана
Добавлен: 28.03.2024
Просмотров: 10
Скачиваний: 0
ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.
СОДЕРЖАНИЕ
1 «Подготовка исходных данных. Исключение мультиколлинеарности в исходных данных»
1.1 Исключение мультиколлинеарности в исходных данных
1.2 Расчет исходных данных в постоянных ценах
2 «Построение регрессионной модели развития предприятия»
2.1 Проверка исходных данных на вариативность и эволюторность
МИНИСТЕРСТВО НАУКИ И ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ РФ
Бийский технологический институт (филиал)
федерального государственного бюджетного образовательного
учреждения высшего образования
«Алтайский государственный технический университет
им. И.И. Ползунова»
Факультет Отделение внеочных форм обучения
Кафедра МСИА
Защищена с оценкой______________
__________________ Сливин А.Н.
(подпись преподавателя) (инициалы, фамилия)
“____”___________ 2023 г.
Лабораторная работа
Подготовка исходных данных. Исключение мультиколлинеарности в исходных данных. Построение регрессионной модели развития предприятия. Определение факторов кризиса предприятия и прогноз развития на основе методов статистического моделирования
по дисциплине «Математические методы в производственном планировании»
09.03.03
Вариант 3
Студент группы ПИ-84 Полышев В.П.
(инициалы, фамилия)
Студент группы ПИ-84 Жаркова Д.Е.
(инициалы, фамилия)
Преподаватель доц. к.н. Сливин А.Н.
(должность, ученое звание) (инициалы, фамилия)
БИЙСК 2023
Оглавление
1 «Подготовка исходных данных. Исключение мультиколлинеарности в исходных данных» 3
1.1 Исключение мультиколлинеарности в исходных данных 3
1.2 Расчет исходных данных в постоянных ценах 5
2 «Построение регрессионной модели развития предприятия» 7
2.1 Проверка исходных данных на вариативность и эволюторность 7
3 Определение факторов кризиса предприятия и прогноз развития на основе методов статистического моделирования 15
3.1 Определение сценариев развития предприятия 15
Вывод 17
1 «Подготовка исходных данных. Исключение мультиколлинеарности в исходных данных»
1.1 Исключение мультиколлинеарности в исходных данных
Цель работы: исключение мультиколлинеарности между показателями, характеризующими внутреннюю и внешнюю среду предприятия.
Известно, что внутренняя и внешняя среда предприятия описывается параметрами, представленными на рисунке (см. рисунок 1).
Номер месяца | Премиальные выплаты, тыс. руб. | Инвестиции в основной капитал,млнруб. | Среднесписочная численность ра-ботников,чел. | Объем производства, тыс. шт. | Производительность труда, руб./чел. | Ввод в действие оборудования, млнруб. | Амортизация, млн руб. | Емкость рынка, млн руб. | Индекс рыночных цен, в разах | Коэффициент обновления оборудо-вания,% |
1 | 930 | 125 | 500 | 1340 | 550 | 580 | 50 | 780 | 1,02 | 16 |
2 | 936 | 130 | 505 | 1560 | 570 | 360 | 50 | 790 | 1,03 | 17 |
3 | 987 | 140 | 510 | 1590 | 580 | 340 | 51 | 800 | 1,04 | 16 |
4 | 925 | 165 | 515 | 1680 | 598 | 270 | 51 | 820 | 1,03 | 13 |
5 | 950 | 168 | 520 | 1450 | 600 | 250 | 52 | 840 | 1,01 | 13 |
6 | 1005 | 169 | 521 | 1600 | 620 | 240 | 52 | 860 | 1,03 | 14 |
7 | 1100 | 174 | 531 | 1200 | 690 | 230 | 53 | 875 | 1,04 | 15 |
8 | 1125 | 175 | 540 | 1180 | 750 | 212 | 54 | 880 | 1,05 | 15 |
9 | 555 | 182 | 500 | 1060 | 860 | 305 | 40 | 890 | 1,06 | 15 |
10 | 605 | 194 | 500 | 1000 | 940 | 335 | 44 | 880 | 1,11 | 15 |
11 | 608 | 198 | 499 | 909 | 950 | 342 | 44 | 870 | 1,25 | 8 |
12 | 621 | 199 | 502 | 890 | 980 | 359 | 47 | 850 | 1,28 | 5 |
13 | 632 | 199 | 495 | 580 | 1000 | 368 | 48 | 890 | 1,34 | 2 |
14 | 658 | 210 | 480 | 360 | 1020 | 362 | 47 | 920 | 1,35 | 6 |
15 | 699 | 209 | 481 | 340 | 1040 | 341 | 44 | 945 | 1,32 | 6 |
16 | 698 | 215 | 460 | 270 | 1060 | 362 | 47 | 955 | 1,32 | 2 |
17 | 718 | 212 | 460 | 250 | 1075 | 357 | 46 | 968 | 1,45 | 6 |
18 | 729 | 220 | 450 | 240 | 1086 | 357 | 46 | 985 | 1,48 | 6 |
19 | 741 | 237 | 456 | 230 | 1095 | 354 | 46 | 990 | 1,31 | 7 |
Таблица 1 - Параметры внутренней и внешней среды предприятия
Продолжение таблицы исходных данных
Номер месяца | Премиальные выплаты, тыс руб... | Инвестиции в основной капитал,млнруб. | Среднесписочная численность ра-ботников,чел. | Объем производства, тыс. шт. | Производительность труда, руб./чел. | Ввод в действие оборудования, млнруб. | Амортизация, млн руб. | Емкость рынка, млн руб. | Индекс рыночных цен, в разах | Коэффициент обновления оборудо-вания,% |
20 | 766 | 248 | 458 | 212 | 1100 | 334 | 43 | 1030 | 1,22 | 8 |
21 | 784 | 250 | 451 | 210 | 1150 | 366 | 48 | 1040 | 1,15 | 8 |
22 | 843 | 260 | 437 | 198 | 1200 | 357 | 46 | 1060 | 1,11 | 9 |
23 | 848 | 279 | 438 | 194 | 1220 | 372 | 48 | 1080 | 1,08 | 19 |
24 | 859 | 275 | 432 | 192 | 1250 | 391 | 51 | 1133 | 1,16 | 9 |
25 | 866 | 280 | 432 | 180 | 1500 | 634 | 82 | 1208 | 1,16 | 7 |
26 | 898 | 299 | 410 | 180 | 1550 | 652 | 85 | 1387 | 1,15 | 8 |
27 | 947 | 295 | 405 | 178 | 1560 | 613 | 80 | 1450 | 1,15 | 8 |
28 | 965 | 307 | 403 | 180 | 1700 | 735 | 96 | 1500 | 1,13 | 6 |
29 | 988 | 380 | 400 | 182 | 1728 | 740 | 96 | 1600 | 1,14 | 7 |
30 | 990 | 415 | 405 | 190 | 1800 | 810 | 105 | 1650 | 1,16 | 9 |
В качестве показателя-индикатора для диагностики состояния предприятия и прогнозирования кризисных ситуаций принимается показатель прибыли предприятия.
Рисунок 1 - Таблица «параметры средыпредприятия».
Поскольку для прогнозирования кризисных ситуаций в развитии предприятия будет использован метод регрессионного анализа, из исходных данных следует исключить показатели, между которыми существует однозначная (мультиколлинеарная) связь.
1.2 Расчет исходных данных в постоянных ценах
Цель работы: расчет исходных данных в постоянных ценах.
В качестве базового уровня цен принимается уровень цен первого месяца рассматриваемого промежутка времени.
| n | |
| К перt =∏I i I t, | (1.1) |
| i=1 | |
где It | индекс цен периода t; | |
n –количество периодов до периода t; | | |
i – номер периода из числа периодов n; | | |
Ii индекс цен для периода i из числа периодов n. | |
В постоянных ценах рассчитываются следующие стоимостные показатели: прибыль, инвестиции в основной капитал, стоимость основных производственных фондов, платежеспособный спрос.
Рисунок 2 – Скорректированные параметры внутренней и внешней среды предприятия.
2 «Построение регрессионной модели развития предприятия»
2.1 Проверка исходных данных на вариативность и эволюторность
Цель работы: установление свойств вариативности и эволюторности временных рядов параметров внутренней и внешней среды предприятия на основе графического представления данных рядов. Построение регрессионной модели.
Рисунок 3 - Динамика прибыли предприятия
Рисунок 4 - Динамика инвестиций в основной капитал предприятия
Рисунок 5 - Динамика среднесписочной численности работников предприятия
Рисунок 6 - Динамика стоимости основных производственных фондов предприятия
Рисунок 7 - Динамика платежеспособного спроса на продукцию предприятия
Рисунок 8 - Динамика уровня используемых мощностей предприятия
Из приведенных графиков видно, что все они имеют форму кривых. Ни один ряд показателей не является близким к определенной постоянной величине показателя. Это говорит о вариативности рассматриваемых показателей. Также видно, что все ряды не изменяются хаотично.
Рисунок 9 – Скорректированные параметры внутренней и внешней среды
Для построения регрессионной модели необходимо воспользоваться инструментом анализа – «Регрессия». Результаты регрессионного анализа (см. рисунок 10).
Рисунок 10 - Регрессионный анализ
По приведенным в таблице значениям «Р-Значение» нам нужно выбрать значимые факторы. Такими факторами будут те, у которых «Р-Значение» меньше 0,05, если таких нет, выбрать наименьшие показатели. В нашем примере такое «Р-значение» имеют следующие показатели: Х2 и Х5. Все остальные факторы являются незначимыми, и их следует исключить из анализа на 2-м шаге.
На втором шаге нам необходимо вернуться к скорректированным исходным данным и удалить из них все незначимые показатели Х.
Рисунок 11 - Второй шаг скорректированные исходные данные
Повторный анализ показан на рисунке 12.