На основе данных, приведенных в таблице 1 Приложении и соответствующих Вашему варианту (таблица 2

На основе данных, приведенных в таблице 1 Приложении и соответствующих Вашему варианту (таблица 2 Приложение А), требуется: Построить уравнение множественной регрессии. Для этого, оставив признак-результат тем же выбрать несколько признаков-факторов из таблицы 1 Приложения А (границы их наблюдения должны совпадать с границами наблюдения признака-результата, соответствующих Вашему варианту). При выборе факторов нужно руководствоваться как экономическим содержанием, так и формальными подходами (например, матрица парных коэффициентов корреляции). Пояснить смысл параметров уравнения. Рассчитать частные коэффициенты эластичности. Определить стандартизованные коэффициенты регрессии (β-коэффициенты). На основе полученных результатов сделать вывод о силе связи результата с каждым из факторов. Определить парные и частные коэффициенты корреляции, а также множественный коэффициент корреляции; сделать выводы. Дать оценку полученного уравнения с помощью общего F-критерия Фишера.

По условию задачи, результативный признак должен остаться тот же, значит Y - дивиденды, начисленные по результатам деятельности. В качестве факторных признаков выберем следующие:
Х1 – курсовая цена акции;
Х2 - дебиторская задолженность по результатам деятельности.
Для удобства проведения расчетов поместим результаты промежуточных расчетов в таблицу:
№
1 20,23 112 34 2265,76 687,82 3808 12544 1156 409,25
2 20,46 113 49 2311,98 1002,5 5537 12769 2401 418,61
3 20,07 109 40 2187,63 802,8 4360 11881 1600 402,8
4 20,23 91 56 1840,93 1132,9 5096 8281 3136 409,25
5 20,26 95 45 1924,7 911,7 4275 9025 2025 410,47
6 20,28 115 44 2332,2 892,32 5060 13225 1936 411,28
7 20,52 114 40 2339,28 820,8 4560 12996 1600 421,07
8 20,28 133 47 2697,24 953,16 6251 17689 2209 411,28
9 19,97 116 47 2316,52 938,59 5452 13456 2209 398,8
10 19,97 85 49 1697,45 978,53 4165 7225 2401 398,8
11 19,57 91 65 1780,87 1272,1 5915 8281 4225 382,98
12 19,94 82 54 1635,08 1076,8 4428 6724 2916 397,6
13 20,29 105 59 2130,45 1197,1 6195 11025 3481 411,68
14 20,83 124 36 2582,92 749,88 4464 15376 1296 433,89
15 19,59 70 70 1371,3 1371,3 4900 4900 4900 383,77
16 19,76 84 64 1659,84 1264,6 5376 7056 4096 390,46
17 20,19 106 48 2140,14 969,12 5088 11236 2304 407,64
18 20,66 128 30 2644,48 619,8 3840 16384 900 426,84
19 19,95 105 58 2094,75 1157,1 6090 11025 3364 398
20 20,61 121 48 2493,81 989,28 5808 14641 2304 424,77
21 20,03 79 69 1582,37 1382,1 5451 6241 4761 401,2
22 19,78 82 58 1621,96 1147,2 4756 6724 3364 391,25
23 20,22 80 49 1617,6 990,78 3920 6400 2401 408,85
24 19,78 37 76 731,86 1503,3 2812 1369 5776 391,25
25 20,09 101 59 2029,09 1185,3 5959 10201 3481 403,61
26 20,13 98 74 1972,74 1489,6 7252 9604 5476 405,22
27 20,56 98 54 2014,88 1110,2 5292 9604 2916 422,71
28 20,51 134 36 2748,34 738,36 4824 17956 1296 420,66
29 19,71 39 75 768,69 1478,3 2925 1521 5625 388,48
30 20,1 88 51 1768,8 1025,1 4488 7744 2601 404,01
31 20,32 108 35 2194,56 711,2 3780 11664 1225 412,9
32 20,37 112 47 2281,44 957,39 5264 12544 2209 414,94
33 20,03 80 33 1602,4 660,99 2640 6400 1089 401,2
34 20,65 120 28 2478 578,2 3360 14400 784 426,42
35 20,19 88 58 1776,72 1171 5104 7744 3364 407,64
36 20,24 104 32 2104,96 647,68 3328 10816 1024 409,66
37 20,27 94 58 1905,38 1175,7 5452 8836 3364 410,87
38 20,69 107 44 2213,83 910,36 4708 11449 1936 428,08
39 19,85 82 68 1627,7 1349,8 5576 6724 4624 394,02
40 19,87 84 64 1669,08 1271,7 5376 7056 4096 394,82
41 20,2 101 25 2040,2 505 2525 10201 625 408,04
42 20,33 98 54 1992,34 1097,8 5292 9604 2916 413,31
43 20,2 89 70 1797,8 1414 6230 7921 4900 408,04
44 20,46 118 19 2414,28 388,74 2242 13924 361 418,61
45 20,17 90 28 1815,3 564,76 2520 8100 784 406,83
46 20,62 123 54 2536,26 1113,5 6642 15129 2916 425,18
47 19,79 107 48 2117,53 949,92 5136 11449 2304 391,64
48 20,34 97 44 1972,98 894,96 4268 9409 1936 413,72
49 20,51 126 39 2584,26 799,89 4914 15876 1521 420,66
50 20,04 147 26 2945,88 521,04 3822 21609 676 401,6
51 20,39 88 58 1794,32 1182,6 5104 7744 3364 415,75
52 20,27 111 28 2249,97 567,56 3108 12321 784 410,87
53 20,06 121 47 2427,26 942,82 5687 14641 2209 402,4
54 20,39 104 58 2120,56 1182,6 6032 10816 3364 415,75
55 19,94 63 62 1256,22 1236,3 3906 3969 3844 397,6
56 19,95 99 62 1975,05 1236,9 6138 9801 3844 398
57 20,23 114 42 2306,22 849,66 4788 12996 1764 409,25
58 20,49 99 67 2028,51 1372,8 6633 9801 4489 419,84
59 20,61 94 72 1937,34 1483,9 6768 8836 5184 424,77
60 20,56 124 45 2549,44 925,2 5580 15376 2025 422,71
61 20,42 117 35 2389,14 714,7 4095 13689 1225 416,98
62 19,73 64 69 1262,72 1361,4 4416 4096 4761 389,27
63 19,42 52 62 1009,84 1204 3224 2704 3844 377,14
64 20,17 114 36 2299,38 726,12 4104 12996 1296 406,83
65 19,87 78 42 1549,86 834,54 3276 6084 1764 394,82
66 20,26 85 52 1722,1 1053,5 4420 7225 2704 410,47
67 20,04 57 56 1142,28 1122,2 3192 3249 3136 401,6
68 20,34 98 66 1993,32 1342,4 6468 9604 4356 413,72
69 20,63 119 32 2454,97 660,16 3808 14161 1024 425,6
70 20,32 94 68 1910,08 1381,8 6392 8836 4624 412,9
71 20,06 94 47 1885,64 942,82 4418 8836 2209 402,4
72 20,04 83 59 1663,32 1182,4 4897 6889 3481 401,6
73 20,62 118 29 2433,16 597,98 3422 13924 841 425,18
74 20,53 116 36 2381,48 739,08 4176 13456 1296 421,48
75 20,18 96 57 1937,28 1150,3 5472 9216 3249 407,23
76 20,4 117 54 2386,8 1101,6 6318 13689 2916 416,16
77 20,26 93 60 1884,18 1215,6 5580 8649 3600 410,47
78 19,79 81 45 1602,99 890,55 3645 6561 2025 391,64
79 20,33 103 54 2093,99 1097,8 5562 10609 2916 413,31
80 20,24 86 49 1740,64 991,76 4214 7396 2401 409,66
Сумма 1616,3 7892 4007 159762,6 80813 381369 812128 215349 32660
Ср

. знач. 20,20 98,65 50,09 1997,0 1010,2 4767,1 10152 2691,86 408,25

Найдем средние квадратические отклонения признаков:
0,291
20,488
13,532
Вычисление параметров линейного уравнения множественной регрессии.
Для нахождения параметров линейного уравнения множественной регрессии
необходимо решить следующую систему линейных уравнений относительно неизвестных параметров , , :
либо воспользоваться готовыми формулами:
;;
.
Рассчитаем сначала парные коэффициенты корреляции:
0,669
-0,446
-0,628
Находим
0,009
-0,001
19,349
Таким образом, получили следующее уравнение множественной регрессии:
При отсутствии влияния со стороны факторных признаков, учтенных в данной модели, значение результативного признака будет составлять 19,349 руб