Использование экономико-математического метода планирования общего объёма розничного товарооборота торгового предприятия

Страницы работы

4 страницы (Word-файл)

Содержание работы

Министерство образования и науки Российской Федерации

Федеральное агентство по образованию

Государственное образовательное учреждение

 высшего профессионального образования

«Комсомольский-на-Амуре государственный

технический университет»

Факультет экономики и менеджмента

Кафедра маркетинга и коммерции

ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА №7

по дисциплине

Студент группы 5КОб-1                                                                             Е.В.Жалыбина

Преподаватель                                                                                             Ю.Г.Ларченко

2008

Цель работы: Закрепить приобретённые в процессе изучения дисциплины «Экономика предприятия» практические навыки использования экономико-математического метода планирования общего объёма розничного товарооборота торгового предприятия.

Таблица 1 – Исходные данные для отображения динамики развития розничного товарооборота

Дата

Товарооборот, р./день

Площадь торгового зала, м2

Продолжительность рабочего дня, ч

Количество рабочих дней, дней

Октябрь

38550,3

9,0

11,0

31,0

Ноябрь

42258,2

9,0

11,0

30,0

Декабрь

46320,7

15,0

11,0

31,0

Январь

50581,7

15,0

11,0

29,0

Февраль

51007,1

15,0

11,0

28,0

Март

50947,2

15,0

11,0

31,0

Апрель

51140,7

17,8

11,0

30,0

Май

54870,4

17,8

11,0

31,0

Июнь

57062,8

17,8

11,0

30,0

Июль

60505,1

17,8

11,0

31,0

Август

54651,9

15,0

11,0

31,0

Сентябрь

50092,7

15,0

11,0

30,0

Октябрь

50922,9

17,8

11,0

31,0

Ноябрь

52451,5

17,8

11,0

30,0

Декабрь

53884,1

15,0

11,0

31,0

Январь

53529,7

15,0

11,5

29,0

Февраль

45509,2

15,0

11,5

28,0

Март

52795,7

15,0

11,5

31,0

Апрель

50692,9

15,0

11,5

30,0

Май

51954,1

15,0

11,5

31,0

Июнь

54032,2

15,0

11,5

30,0


Таблица 3 – Матрица парных коэффициентов корреляции

Факторы

у

х1

х2

х3

х4

х5

х6

х7

х8

у

1

х1

-0,269

1

х2

0,918

-0,391

1

х3

0,995

-0,259

0,896

1

х4

-0,898

0,429

-0,891

-0,895

1

х5

-0,931

0,473

-0,973

0,805

0,948

1

х6

0,724

-0,428

0,823

0,696

0,930

-0,824

1

х7

0,779

-0,292

0,682

0,805

-0,758

-0,752

0,356

1

х8

0,837

0,115

0,743

0,826

-0,555

-0,671

0,556

0,603

1

Первый фактор исключаем из регрессионной модели, т.к. он не имеет связи с результативным показателем. Второй фактор можно включить, т.к. он имеет связь с результативным показателем (>0,65), но он зависим с остальными факторами, значит, мы его исключаем. Третий фактор – аналогично. Четвёртый и пятый факторы: связь между факторами и результативным показателем является обратно пропорциональной (о чем свидетельствует знак «-»), но мы не можем включить их в регрессионную модель, поскольку между факторами наблюдается мультиколлинеарность.

Из восьми возможных факторов, влияющих на объём розничного товарооборота, в регрессионную модель следует включить 6-ой, 7-ой и 8-ой факторы так как они имеют наиболее тесную связь с результативным показателем. Кроме того, между этими факторами не наблюдается мультиколлинеарность.

Таблица 4 – Вычисление параметров регрессионного уравнения

А

В

С

D

1

х1

х2

х3

у

2

1,002

1,004

61982,499

1195059,3

3

1,000

1,042

54711,308

1267746

4

1,042

1,092

55957,213

1435941,7

5

1,079

1,218

61042,402

1466869,3

6

1,083

1,21

56004,727

1428198,8

7

1,071

1,302

60271,168

1579363,2

8

1,074

1,293

58850,996

1534221

9

1,092

1,398

66212,647

1700982,4

10

1,116

1,357

68897,633

1711884

11

1,060

1,513

75128,284

1875658,1

12

1,105

1,287

67730,107

1694208,9

13

1,087

1,118

59864,895

1502781

14

1,088

1,171

62536,414

1578609,9

15

1,092

1,237

62271,513

1573545

16

1,097

1,298

66058,729

1670407,1

17

1,096

1,277

65732,491

1552361,3

18

1,037

1,037

51118,541

1274257,6

19

1,113

1,102

67383,580

1636666,7

Продолжение таблицы 4

20

1,098

1,074

61743,031

1520787

21

1,107

1,091

65949,765

1610577,1

22

1,121

1,119

67248,547

1620966

23

11,103

508685,098

1736889,411

-1637414,822

24

2,999

111369,711

422478,295

390664,873

25

0,909

53186,055

26

56,540

17

27

479816416677,562

48088860197,263

Вывод: уравнение регрессии будет иметь вид: у = 1736889,411х6 + 508685,098х7 + 11,103х8 - 1637414,822. Стандартные значения ошибок для коэффициентов а1, а2, а3, а0 – 422478,295; 111369,711; 2,999; 390664,873 соответственно. Коэффициент детерминированности – 0,909, т.е. почти нет различия между фактическими и оценочными значениями у. F-статистика – 56,540. Степень свободы – 17. Регрессионная сумма квадратов – 479816416677,562. Остаточная сумма квадратов – 48088860197,263.

Похожие материалы

Информация о работе