Моделирование и прогнозирование притока инвестиций в Хабаровский край на основе множественного корреляционно-регрессионного анализа

Если сопоставить значения коэффициентов эластичности, то можно видеть, что главным фактором изменения результативного показателя является фактор Х4 (Среднедушевые денежные доходы населения, руб). При его увеличении на 1% У (инвестиции в основной капитал) возрастает на 0,3386%. Вторым по силе влияния на результат является фактор Х11(объем производства строительства, млн. руб). С ростом этой переменной на 1% инвестиции в основной капитал увеличиваются на 0,3128%. Третьим - фактор Х2(Объем платных услуг на душу населения, руб), с увеличением этого фактора на 1% инвестиции возрастают на 0,1188%.

Сравнение позволяет сделать вывод, что с учетом уровня колеблемости факторов наибольшие резервы в изменении результативного показателя заложены в увеличении фактора Х11- объем производства строительства, млн. руб.

Сопоставление значений коэффициентов позволяет сделать вывод, что наибольшую долю влияния опять же имеет фактор Х11. Роль этого фактора в вариации среднего потока инвестиций в основной капитал Хабаровского края составляет 0,055% общего влияния двух факторов на результативный показатель. Для построения прогноза по множественной корреляционно-регрессионной модели построим отдельно для каждого фактора трендовые модели, а также прогноз для каждого фактора (Приложение Р,С,Т).

Таблица 4.1

Трендовые модели для факторов, включенных во множественную корреляционно-регрессионную модель

Факторы

Трендовая модель

Х2

Quadratic trend = 9758,8 + -9,80051 t + 0,00246066 t^2

Х4

Quadratic trend = 9471,27 + -9,48273 t + 0,00237358 t^2

Х11

Quadratic trend = 48033,9 + -48,0468 t + 0,012015 t^2

Используя трендовые модели, представленные в таблице 4.1 построим точечные и интервальные прогнозы по исследуемым факторам.

Таблица 4.2

Прогнозные значения факторов, включенных во множественную корреляционно-регрессионную модель

Год прогноза

Точечный прогноз

Граница прогноза

нижняя

верхняя

Х2

2008

0,892966

0,634521

1,15141

2009

0,976905

0,693859

1,25995

2010

1,06577

0,752026

1,37951

2011

1,15955

0,809131

1,50997

2012

1,25825

0,865395

1,65111

2013

1,36188

0,92108

1,80267

Х4

2008

0,366667

0,218084

0,51525

2009

0,418607

0,25588

0,581334

2010

0,475294

0,294921

0,655667

2011

0,536729

0,335269

0,738188

2012

0,60291

0,377052

0,828769

2013

0,673839

0,420419

0,927259

Х11

2008

1,06029

0,359211

1,76138

2009

1,2776

0,50978

2,04542

2010

1,51894

0,667855

2,37002

Х11

2011

1,7843

0,833726

2,73488

2012

2,0737

1,008

3,1394

2013

2,38713

1,19138

3,58288

Перейти на страницу: 1 2 3 4

Другое по теме

Разработка программы внедрения инновационных технологий для ремонта и содержания дорожных покрытий в дорожно-эксплуатационных объединениях на примере ГП КрайДЭО
Дорожное хозяйство представляет собой один из крупнейших сегментов общественного достояния России. Важную роль играют автомобильные дороги в решении социальных задач, реализации приоритетных национальных проектов. Целью курсового проекта является разработка программы в ...

Разделы