Применение регрессионных моделей для предсказания объема реализации одного из продуктов фирмы

С вероятностью 90% Объём реализации в первом прогнозируемом месяце  составит от 273.94 млн. руб. до 436.85 млн. руб.

Выводы .

1. Выбраны факторы  для включения в модель для  предсказания объема реализации одного из продуктов фирмы, выпускающей кондитерские изделия.

 Объем реализации – это результирующая, зависимая переменная Y(тыс. руб.)

В качестве независимых, объясняющих переменных  в нашей задаче были выбраны следующие факторы: время - X1 (мес.),  затраты на рекламу X 2 (тыс. руб.),   цена товара X3 (руб.),  средняя цена товара у конкурентов X4 (руб.),  индекс потребительских расходов X5  (%).

2. Проведен анализ матрицы коэффициентов парной корреляции, который показывает, что зависимая переменная Y, т.е.  объем реализации, имеет тесную связь с индексом потребительских расходов (r_y,x5= 0.816),  с затратами на рекламу  (r_y,x2  = 0.646) и со временем (r_y,x1 = 0.678).  Однако факторы Х₁ и Х₅  тесно связаны между собой  (r_х1x5  = 0.96), что свидетельствует о наличии мультиколлинеарности. Из двух тесно связанных переменных Х₁ и Х₅ оставим в модели Х₅ -  индекс потребительских расходов

 В нашей задаче факторы Х3 - цена и Х4 – цена конкурентов имеют слабую, незначимую связь с зависимой переменнной Y (см. табл.3) и их можно не включать в модель.

 Анализ матрицы коэффициентов  корреляции позволяет сделать  вывод о целесообразности  построения двухфакторной регрессионной модели.

3. Получено уравнение  регрессии. Уравнение регрессии   зависимости объема реализации  от затрат на рекламу и индекса  потребительских расходов имеет вид:                                                                   y = -1471.314  +  9.568х₁ + 15.754х₂,

 где = 9.568  (коэффициент при  х₁ ) покзывает, что при увеличении затрат  на рекламу на одну тыс. руб. объём реализации увеличится на 9.568 тыс. руб., а если на 1% увеличится индекс потребительских расходов, то объём реализации увеличится на 15.754 тыс. руб.

4. Оценка качества модели показала, что построенная модель значима и имеет высокий коэффициент детерминации, который показывает долю вариации результативного признака под воздействием изучаемых факторов. =0.859, следовательно, около 86% вариации зависимой переменной учтено в модели и обусловлено влиянием включенных факторов.

5. Оценка влияния отдельных факторов на зависимую переменную на основе модели выявила более сильное влияние на зависимую переменную фактора индекс потребительских расходов чем фактора затраты  на рекламу.

6. По модели построен прогноз объёма реализации на два месяца.

Список использованной литературы

1. Орлова И.В., Половников В.А. Экономико-математические методы и модели: компьютерное моделирование: Учеб. пособие – М.: Вузовский учебник, 2007.- 365 с.
2. Орлова И.В.   Экономико-математическое моделирование. Практическое пособие по решению задач / И. В. Орлова; ВЗФЭИ. - М.: Вузовский учебник, 2004. - 144с
3. Эконометрика. Методические указания по выполнению контрольной работы для самост. работы студентов III курса (второе высш. образование) М. : ИНФРА-М; Вузовский учебник, 2007. – 72 с.