Медицина және биологияда:
Пластикалық оталардың нәтижесін болжау
Эпидемияның таралуын моделдеу
Дәрілік заттардың әсерін байқау
Саясат және әскери салада:
Мемелекетаралық қатынастарды болжау
Әртүрлі қоғамдық-саяси жағдайларда адамдар тобының іс-әрекетін болжау
Кейбір салаларда модельдеу (ұшақтардың бөлшектерін немесе ғимарат құрылысын) аса үлкен дәлдікті қажет етеді, ал кей жағдайларда (қалалардың дамуы) тек жуықтаған сапалық нәтиже жеткілікті болуы мүмкін.
Зертханалық жұмыс №8
Болжаудың және регрессиялық модельдердің параметрлерін анықтау. Статистикалық модельдің компьтерлік жасалуы.
Сабақтың мақсаты: Статистикалық модельдердің кәсіпкерлік қызметті дамыту мысалында түсіндіру.
Кәсіпкерлік қызметтің даму болашағын терең бағалау үшін экономикалық-математикалық әдістер, соның ішінде корреляциялық-регрессиялық талдау әдістерін қолдануға болады.
Математикалық статистика және оны экономикада қолдану – экономикалық модельдерді құруға және оның параметрлерін бағалауға, экономикалық көрсеткіштердің байланыс түрлерін тексеруге мүмкіндік бере отыра, экономикалық талдау жән болжау негізінде нақты экономикалық шешімді қабылдауға жағдай жасайды.
Осы әдісті қолдана отыра, экономикалық көрсеткіштің даму тенденциясының моделін анықтап, модель арқылы көрсеткіштің болашақтағы мәнін анықтауға болады [1,2].
Болжау бағаларын алу үшін, уақыттық қатардың элементтері объективті және кездейсоқ факторлар әсері арқылы құрылатынын еске алу керек, яғни уақыттық қатардың (yt) әр мәні (деңгейі) мына суммадан тұрады деуге болады:
(1)
мұндағы - көрсеткіштің өзгеру заңдылығынан алынатын шама;
- кездейсоқ шама.
функциясының параметрлерін табу үшін кіші квадраттар әдісі қолданылады (ККӘ). ККӘ қолдану үшін көрсеткіштер арасында корреляциялық байланыс болуы тиіс. Корреляциялық байланысты білу үшін корреляциялық және регрессиялық талдау әдістері қолданылады. Корреляциялық әдістер көрсеткіштердің арақатынасын көрсету үшін қолданылады; регрессиялық талдау әдістері көрсеткіш пен аргумент-факторлар арасындағы байланысты зерттеу үшін қолданылады. Уақыттық қатарда тәуелсіз айнымалы уақыт t. Регрессиялық талдау әдістерінің негізгі бөлімі ККӘ. Бұл әдіс (ККӘ) берілген уақыттық қатар (уt) мен оның тренд теңдеуі арқылы шығарылған мәндерінің арасындағы суммасының ауытқуы минималды болатындай етіп, функциясының параметрлерін табуға мүмкіндік береді.
аналитикалық функциясы берілген тәуелділікті дұрыс көрсетеді дейміз, егер мына шарт орындалса:
(2)
Мысалы, сызықтық функциясы үшін S мәнін анықтау үшін а,в коэффициенттерін табу керек:
(3)
а және в параметрлері мына теңдеулер жүйесі арқылы табылады:
(4)
Осы жүйені а және в параметрлерін табу үшін шешеміз:
мұндағы
(5)
Мысалы, шартты бір облыстың шағын және орта кәсіпкерліктің мына берілген мәліметтері осы көрсеткіштің 2012-2013 жж. даму жағдайына болжау жасайық:
Кесте 1- Шағын және орта кәсіпкерліктің мәліметтері
№
|
Көрсеткіштер
|
Мәліметтер
|
2007
|
2008
|
2009
|
2010
|
2011
|
1
|
Кәсіпкерлік нысандарының саны
|
26179
|
28684
|
31005
|
38504
|
39353
|
2
|
Кәсіпкерлік нысандарда жұмыс істейтіндер саны, мың адам
|
124781
|
72460
|
105084
|
119617
|
121078
|
3
|
Кәсіпкерлік нысандарының өнімінің көлемі, млрд. тг
|
18,880
|
35,449
|
50,982
|
64,675
|
74,307
|
4
|
Кәсіпкерлік нысандардан бюджетке түсім, млн. тг
|
3136,6
|
4779,1
|
6161,5
|
6000,2
|
5925,2
|
Кәсіпкерлік нысандарының саны көрсеткішінің өзгеру динамикасын талдай отыра, оның бірнеше моделін анықтадық (сызықтық, дәрежелік, логарифдік, экспоненциалды, полиномиалды моделдерін –кесте 2).
Барлық моделдердің ішінен экспоненциалды моделді таңдап алдық (себебі, максималды R2=0,948).
Көрсеткіштің болжау мәндерін анықтағанда ең ұтымды қисық – ол корреляция коэффициенті максималды болған заңдылықты таңдап алған дұрыс.
Кәсіпкерлік нысандарда жұмыс істейтіндер саны көрсеткішінің өзгеру динамикасының дәрежелік, логарифдік, экспоненциалды, полиномиалды моделдер түрін анықтадық (кесте 2).
Кәсіпкерлік нысандарда жұмыс істейтіндер саны көрсеткішінің өзгеру динамикасын талдай отыра, оның логарифмдік заңдылыққа бағынатынын көруге болады. Себебі, корреляция коэффициенті максималды R2 =0,85.
Сурет 1- Кәсіпкерлік нысандарының өнімінің көлемі көрсеткішінің өзгеру динамикасы және оның моделі
Кәсіпкерлік нысандарының өнімінің көлемі көрсеткішінің өзгеру динамикасы сызықтық заңдылыққа бағынады (сурет 3), R2 =0,99.
Кесте 2-де кәсіпкерлік нысандардан бюджетке түсім көрсеткішінің өзгеру динамикасының дәрежелік, логарифдік, экспоненциалды, полиномиалды функциялар түрі талданып, полиномиалды заңдылыққа бағынатынын көруге болады. Себебі, корреляция коэффициенті максималды - R2 =0,979.
Кесте 2 – Облыс шағын және орта кәсіпкерлік нысандарына жасалған болжау әдістерінің талдауы
№
|
Көрсеткіштер
|
Сызықтық
модель
|
R2
|
Экспоненциалды
модель
|
R2
|
Дәрежелік модель
|
R2
|
Полиномиалды
модель
|
R2
|
Логарифмдік
модель
|
R2
|
1
|
Кәсіпкерлік нысандарының саны
|
Y=3616,8x+
21895
|
0,93
|
Y=32170е0,211x
|
0,94
|
Y=25037x0,2667
|
0,88
|
Y=133,29x2 + 22828
|
0,93
|
Y=8599,5Ln(x) + 24511
|
0,85
|
2
|
Кәсіпкерлік нысандарда жұмыс істей- тіндер саны, мың адам
|
|
|
Y=93383e0,0441x
|
0,09
|
Y=101556x0,006
|
0,02
|
Y=6390,9x2 – 34370x+ 141415
|
0,39
|
Y=3975, Ln(х) + 96679
|
0,85
|
3
|
Кәсіпкерлік нысандарының өнімінің кө- лемі, млрд. тг
|
Y=14,008x + 6,8346
|
0,99
|
|
|
|
|
|
|
|
|
4
|
Кәсіпкерлік нысандардан бюджетке түсім, млн. тг
|
|
|
Y=3220,2e0,15x
|
0,7
|
Y=679,83x +3161
|
0,87
|
Y=-955,62x2 + 2813,6x + 2671,68
|
0,97
|
Y=1880,9Ln(x) + 3399,6
|
0,87
|
Кесте 3 - Шағын және орта кәсіпкерлік нысандарына таңдалған модель арқылы жасалған болжау
№
|
Көрсеткіштер
|
Болжау моделі
|
Болжау
|
2012
|
2013
|
2014
|
1
|
Кәсіпкерлік нысандарының саны
|
Y=3616,8x+21895
|
35946
|
40166
|
44881
|
2
|
Кәсіпкерлік нысандарда жұмыс істейтіндер саны, мың адам
|
Y=3975, Ln(х) + 96679
|
100654,1
|
104629,2
|
108604,3
|
3
|
Кәсіпкерлік нысандарының өнімінің көлемі, млрд. тг
|
Y=14,008x + 6,8346
|
83,60
|
83,74
|
83,88
|
4
|
Кәсіпкерлік нысандардан бюджетке түсім, млн. тг
|
Y=-955,62x2 + 2813,6x + 2671,68
|
4829,66
|
4778,88
|
39011,84
|
Достарыңызбен бөлісу: |