Курсовая работа - Корреляционно-регрессионный анализ взаимосвязи рыночных процессов (на примере рынка жилья)

Подождите немного. Документ загружается.

х¯

= ±t √ (σ

/ n) * (1 – n/N) = ± 2.0173 тыс. руб.

28,3 2,0173 ≤ Х¯ ≤28,3 + 2,0173

26,2827 ≤ Х¯ ≤ 30,3173

Вывод: с вероятностью 0,683 можно утверждать, что

средняя цена за кв.м. в генеральной совокупности будет

находиться в пределах от 26,2827 тыс. руб. до 30,3173 тыс. руб.

2. вероятность 0,683, m (число обладающих данным

признаком) = 11, t = 1

находим выборочную долю

W¯ = m / n = 11 / 30 = 0.367

= W¯*(1- W¯) = 0.367*0.633 = 0.2323

= ± t √ (σ

/ n)*(1 – n/N) = ± 0.0787

Находим границы

W¯ - Δ

≤W¯≤ W¯ + Δ

0,2883 ≤W¯≤ 0,4457

Вывод: с вероятностью 0,683 можно утверждать, что доля

организаций с ценой за кв.м. 29,4 тыс. руб. и более генеральной

совокупности будет находиться в пределах от 0,2883 до 0,4457

Задание 4. Имеются данные о числе построенных квартир в регионе за

ряд лет.

Табл.1,8

год Число построенных квартир, тыс.

1 373

2 382

3 395

4 427

5 477

6 515

Определите:

1. базисные и цепные абсолютные приросты, темпы роста и

прироста (результаты представьте в таблице)

2. средний уровень ряда, среднегодовой абсолютный прирост,

среднегодовые темпы роста и прироста

3. осуществите прогноз на 7-ой и 8-ой годы при условии сохранения

среднегодового темпа роста.

4. сделайте выводы.

1. табл.1,9

го

Число

построенн

ых

квартир

Абсолютный

прирост

Темп роста Темп прироста Абсолют

ное

значение1

прироста

цепн

ой

базисн

ый

цепн

ой

базисн

ый

цепн

ой

базисн

ый

1 373 - 0 - 100 - 0 -

2 382 9 9 102,4 102,4 2,4 2,4 3,73

3 395 13 22 103,4 105,9 3,4 5,9 3,82

4 427 32 54 108,1 114,5 8,1 11,5 3,95

5 477 50 104 111,7 127,9 11,7 27,9 4,27

6 515 38 142 108 138,7 8,0 38,7 4,77

2, средний уровень ряда

у¯ = 373 + 382 + 395 + 427 + 477 + 515 / 6 = 428,17

среднегодовой абсолютный прирост

Δ¯ = 9 + 13 + 32 + 50 + 38 / 6 = 23,67

Среднегодовой темп роста

Т¯

√515 / 373 = 1,067

3. прогноз на 7-ой год

у07 = 515*1,067 ≈ 550

прогноз на 8-ой год

у08 = 550*1,067≈ 587

Вывод: среднегодовой темп роста составляет 1,067 тыс.,

среднегодовой прирост = 23,67 тыс. При сохранении данных темпов

в 7-ом году будет построено 550 тыс., а в 8-ом году 587 тыс.

Аналитическая часть

Задача данной аналитической части

Для успешной работы фирмы в условиях жесткой рыночной

конкуренции необходимо изучать развитие рынка за несколько лет. Это

позволяет выявить не только тенденцию развития, Нои определить характер

его цикличности, т.е. повторяемости колебания спроса и предложения. Такая

повторяемость обусловлена как внешними факторами, так и внутренними

свойствами рынка. Цикличность может быть внутригодовой сезонной и

многолетней экономической.

Внутригодовая цикличность, как правило, носит сезонный характер.

Сезонными колебаниями спроса и предложения подвержены не все товары,

однако для многих из них характерен значительный размах сезонных

изменений. Изучение сезонности необходимо для решения ряда

организационно-технологических и экономических вопросов в условиях

чередования спадов и подъемов спроса и предложения.

Оценка сезонных колебаний может осуществляться различными

статистическими методами. Исследование сезонности строительства квартир

компанией-застройщиком «Пересвет Групп» по приведенным в исходной

таблице 1,10 данным по месяцам за три года для того, чтобы выявить

устойчивую волну, на которой не отразились бы случайные условия одного

года.

Табл.1,10

Месяц годы

2005 2006 2007

Январь 833 775 556

Февраль 820 713 506

Март 817 724 534

Апрель 1805 662 529

Май 1120 514 575

Июнь 941 395 471

Июль 1003 447 505

Август 814 459 553

Сентябрь 947 487 493

Октябрь 927 417 416

Ноябрь 739 512 439

Декабрь 749 532 349

На 2008 год компания планирует построить в сумме за год 5300 тыс.

квартир.

Методика решения

Для выявления и оценки сезонности реализации товара (Р) фирмой

методом постоянной средней рассчитываются индекса сезонности по

формуле

=( y

¯ / y¯)*100

где y

¯ - средняя реализация товара для каждого месяца за три года,

y¯ - общий средний месячный объем реализации товара за три года.

Совокупность индексов сезонности образуют сезонную волну,

характеризующую внутригодовые повторяющиеся колебания объема

реализации, т.е. внутригодовую цикличность реализации товара

Индексы могут быть использованы в прогнозировании объемов продаж

на следующие годы по месяцам. Для этого вначале определяют

прогнозируемый средний месячный уровень (y¯

прог

) исходя из ожидаемого

объема реализации за го (Р

прог

y¯

прог

= Р

прог

/ 12

а затем умножают его на соответствующие индексы сезонности по

месяцам, т.е.

кпрог

= y¯

прог

* i

Технология выполнения компьютерных расчетов

Расчеты индексов сезонности объема строительства квартир фирмой

выполнены с применением пакета прикладных программ обработки

электронных таблиц MS Excel в среде Windows.

Ход выполнения.

1.расчитываем сумму построенных квартир за 3 года

3. находим итого по месяцам и за 3 года

4. находим сколько построено квартир в среднем за месяц

5. находим средний уровень за каждый год

6. рассчитываем индекс сезонности за каждый месяц за 3 года

7. делаем прогноз на 2008 год и строим график сезонной волны числа

построенных квартир