Коэффициенты регрессии | |
Y-пересечение | 159,9049285 |
Переменная X 1 | 1,208846979 |
Переменная X 3 | 0,114826151 |
Месяцы | Фактический объем товарооборота | Прогнозный объем товарооборота | Ошибка прогноза, %. |
Январь | 912 | 775,7797 | -14,94 |
Февраль | 895 | 839,9983 | -6,15 |
Март- | 997 | 917,2246 | -8,00 |
Апрель | 914 | 947,6374 | 3,68 |
Май | 1074 | 836,5296 | -22,11 |
Июнь | 984 | 929,3258 | -5,56 |
Июль | 1028 | 984,7094 | -4,21 |
Август | 1180 | 951,3393 | -19,38 |
Сентябрь | 952 | 850,9457 | -10,61 |
Октябрь | 958 | 888,1933 | -7,29 |
Ноябрь | 845 | 894,0214 | 5,80 |
Декабрь | 1233 | 1258,412 | 2,06 |
За год | 11972 | 11074,12 | -7,50 |
Столбец 1 | Столбец 2 | Столбец 3 | |
Столбец 1 | 1 | ||
Столбец 2 | 0,852992827 | 1 | |
Столбец 3 | 0,793360024 | 0,894845781 | 1 |
Фактор, имеющий минимальный коэффициент корреляции Х3.
Коэффициенты корреляции | |
Y-пересечение | 179,3819483 |
Переменная X 1 | 1,436168058 |
Месяцы | Фактический объем товарооборота | Прогнозный объем товарооборота | Ошибка прогноз, %. |
Январь | 912 | 771,514 | -15,40 |
Февраль | 895 | 834,849 | -6,72 |
Март | 997 | 918,0032 | -7,92 |
Апрель | 914 | 936,6734 | 2,48 |
Май | 1074 | 837,0033 | -22,07 |
Июнь | 984 | 938,1095 | -4,66 |
Июль | 1028 | 1007,046 | -2,04 |
Август | 1180 | 985,5031 | -16,48 |
Сентябрь | 952 | 860,2692 | -9,64 |
Октябрь | 958 | 874,9181 | -8,67 |
Ноябрь | 845 | 896,0298 | 6,04 |
Декабрь | 1233 | 1286,38 | 4,33 |
За год | 11972 | 11146,3 | -6,90 |
Вывод
По итогам за год лучшей является вторая модель, которая дает ошибку 4,2%. Розничный товарооборот зависит от дохода на душу населения за месяц, доходов бюджета области за месяц, объема промышленного производства за месяц и индекса потребительских цен в текущем месяце.
1. Экономическое прогнозирование. Задания контрольных работ для студентов всех специальностей заочной формы обучения. Новосибирск СибУПК, 2001 год.