3. Чистая прибыль

y = -1,3044x2 + 45,351x + 848,04

4. Доходы предприятия

y = -25,339x2 + 786,33x + 27002

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В данной работе была построена многофакторная корреляционно - регрессионная модель доходности организации ООО «СЕТЬ». В ходе построения модели были отсеяны факторы которые не влияют на доходы организации. Отсев проводился исходя из регрессионного анализа, корреляционного анализа, статистики Фишера, анализа коэффициентов факторов. Так же была проверена теснота связи между параметрами х и у. В ходе анализа были выявлены главные факторы, определяющие вариацию уровня доходов предприятия: предоставление услуг связи, фонд оплаты труда, а также чистая прибыль. На следующем этапе было проведено прогнозирование модели доходности предприятия на основе временных рядов. В этой части дипломной работы были поставлены цели и задачей исследования модели доходности, логический отбор видов аппроксимирующей функции, подбор аппроксимирующей кривой, оценка параметров модели прогноза, выбор математической модели прогнозирования. По полученной модели были построены тренды для каждого фактора.

ЛИТЕРАТУРА

Айвазян С.А., Мхитарян В.С. Прикладная статистика и основы эконометрики. - М.: Юнити, 1998.

Бережная Е.В., Бережной В.И. Прогнозирование на основе временных рядов. - Ставрополь, СтПИ, 1994. -37с.

Бережная Е.В., Бережной В.И. Математические модели в расчетах на ЭВМ. - Ставрополь, СтПИ, 1992. -31с.

Бережная Е.В., Бережной В.И. и др. Построение корреляционно - регрессивных моделей с использованием ЭВМ. - Ставрополь, СтГТУ, 1995. -28 с.

Бережная Е.В., Бережной В.И. Математические методы моделирования экономических систем. - М.: Финансы и статистика, 2001.

Бережная Е.В. Математические методы в управлении экономическими системами. - Ставрополь: Кавказский край, 1998.

Горчаков А.А., Орлова И.В. Компьютерные экономико - математические модели. - М.: Компьютер, 1995. - 135 с.

Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ. - М.: Финансы и статистика, 1986.

Дубов А.М., Мхитарян В.С., Трошин Л.И. Многомерные статистические методы прогнозирования. - М.: Финансы и статистика, 1998.

Доугерти К. Введение в эконометрику. - М.: Финансы и статистика, 1999.

Елисеева И.И., Юзбашев М.М. Общая теория статистики. - М.: Финансы и статистика, 1999.

Елисеева И.И., Курышева С.В., Костеева Т.В. и др. Эконометрика. - М.: Финансы и статистика, 2001. - 344 с.

Елисеева И.И., Курышева С.В., Гордеенко Н.М. и др. Практикум по эконометрике. - М.: Финансы и статистика, 2001. - 192 с.

Калина В.Н., Панкин В.Ф. Математическая статистика. - М.: «Высшая школа», - 1994. - 336с.

Кейн Э. Экономическая статистика и эконометрия. Ведение в количественный экономический анализ. - М.: Статистика, 1977. - Вып. 1.

Конорев В.А. Автоматизированная система долгосрочного прогнозирования техноэкономических показателей. - Л.: ЦНТИ, 1983. - №1120 - 83.

Кинкоф Ш. Microsoft Office. - М.:«Триумф», - 1996.

Колесников А. Excel 7.0. для Windows 95. Русифицированная версия. - Киев.: «BHV», - 1996.

Колесников А. Excel 7.0. для Windows 95. - М.: «Диалог - МИФИ», 1996.

Кулинич Е.И. Эконометрия. - М.: Финансы и статистика, 2001. - 304с.

Л. Г. Лабскер, Л. О. Бабешко. Теория массового обслуживания в экономической сфере. - М.: Банки и биржи, 1998.

Лукашин Ю.Н. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования. - М.: Статистика. 1979. - 254 с.

Лукинский В.С., Бережной В.П. Практикум по разработке трансфинплана АТП с использованием методов прогнозирования и принятия решений. - Ленинград.: ЛИЭИ, 1987. - 81с.

В. С. Лукинский, Е. И. Зайцев, В. И. Бережной. Модели и алгоритмы управления обслуживанием и ремонтом автотранспортных средств. - Спб.: СпГИЭА,1997.

Маленво Э. Статистические методы эконометрии. - М.: Статистика, 1976.

Магнус Я.Р., Катышев П.К., Пересецкий А.А. Эконометрика: Начальный курс. - М.: Дело, 1998.

Николь Н., Альбрехт Р. Excel 5.0. электронные таблицы Ecom. М.: «Радио и связь», 1995.

Рабочая книга по прогнозированию / Под ред. Бестужев - Лаза И.В. - М.: Мысль, 1982. - 40с.

Четыркин Е.М. Статистические методы прогнозирования. - М.: Финансы и статистика, 1979. - 199с.

Четыркин Е.М. Финансовая математика. - М.: Дело, 2000. -400с.

Чуев Ю.В., Михайлов Ю.Б., Кузьмин В.И. Прогнозирование количественных характеристик процессов. - М.: Советское радио, 1975. - 40с.

Френкель А.А. Математические методы анализа динамики и прогнозирования производительности труда. - М.: Экономика, 1972. - 190с.

Ферстер Э., Ренц Б. Методы корреляционного и регрессионного анализа. - М.: Финансы и статистика, 1983.

Харвей Г. Excel 5.0. для чайников. 2 - е изд. Диалектика. - Киев: 1994.

Экономико - математические методы и прикладные модели. Под редакцией В.В. Федосеева. - М.: ЮНИТИ, 1999.

Эффективная работа с Excel 7.0 для Windows 95. - Под редакцией Додж М., Кината К., Стинсон К., The Cobb Group. - СПб.: Питер, 1997. - 1040с.

ПРИЛОЖЕНИЯ

Вывод остатка

Корреляция

Расчет - коэффициентов

t - статистика

Вывод остатка

Корреляция

Таблица для вычисления средней ошибки аппроксимации

Таблица вычисления коэффициентов эластичности и вариации

Размещено на Allbest.ru