Статистический анализ предпринимательства

которая больше критического значения

Следовательно, регрессия значима. Проверим значимость коэффициента корреляции

поэтому выборочный коэффициент корреляции значимо отличается от нуля.

Средняя ошибка аппроксимации

Колеблемость признака

Колеблемость - это отклонения уровней динамического ряда  от тренда, т.е. остатки регрессии.

Найдем остатки регрессии (т.е. очищаем признак от тренда)

Нарисуем график остатков

Среднее линейное отклонение уровней  ряда от тренда описывается показателем

т.е. среднее абсолютное отклонение от тренда равно

Амплитуда  колебаний есть разность максимального и минимального отклонения и показывает максимальный разброс отклонений.

2

Заключение

Выработка адекватных, эффективных мер государственной политики предъявляет высокие требования к информационному обеспечению государственных структур своевременными, достоверными, полными сведениями о текущем состоянии, динамике и тенденциях развития, проблемах и потребностях малого предпринимательства. Один из основных источников необходимой информации - данные, предоставляемые органами государственной статистики. Рациональная система статистического учета - необходимое условие проведения эффективной политики в сфере малого предпринимательства. Только на ее базе могут разрабатываться обоснованные меры по государственному регулированию и поддержке малых предприятий, строиться надежные прогнозы развития малого бизнеса.

В работе был построен временной тренд числа предприятий с 1995г. по 2003 г. и сделаны  прогнозы на 2007г. и 2008г. Было выявлено, что число предприятий каждый год увеличивается на 230т. Регрессия обладает хорошими прогнозными свойствами, т.к. все коэффициенты значимы, высокий R^2, регрессия значима по критерию Фишера.

Но, есть положительная автокорреляция. Ее можно видеть по статистике Дарбина-Уотсона – она ближе  к нулю, по графику остатков можно видеть, что остатки сначала возрастают, потом убывают, потом возрастают. Т.е. есть закономерность в величине остатков. И по индексам годовой сезонности можно видеть, что сначала индексы больше 1,  потом меньше, потом больше 1. Это противоречит предпосылкам МНК, но говорит о наличии делового цикла. Итого, делаем вывод о наличии циклической составляющей показателя числа предприятий. Автокорреляционная функция показывает наличие средней автокорреляции 3-4 порядков, что может говорить о деловом  цикле в 3-4 года.

Построена показательная регрессия численности работающих в сельском хозяйстве. Регрессия значима по t-критерию, по F-критерию. Высокий R^2 говорит о хороших прогнозных свойствах модели.  Модель говорит, что число работников сельского хозяйства убывает, что говорит о достаточно плохом состоянии отрасли.

Литература

1.      Елисеева И.И. Общая теория статистики: Учебник для ВУЗов. – М.: Финансы и статистика, 1999.

2.      Ефимова М.Р. Общая теория статистики: Учебник.- М.: Финансы и статистика, 1999.

3.      Ефимова М.Р. Практикум по общей теории статистики: Учебн. пособие.- М.: Финансы и статистика, 1999.

4.      Козлов В.С., Эрлих Я.М., Долгушевский Ф.Г. Общая теория статистики: Учебник.- М.: Статистика, 1975.

5.      Общая теория статистики: Статистическая методология в изучении коммерческой деятельности. Учебник для ВУЗов.- М.: Финансы и статистика, 1999.

6.      Общая теория статистики: Учебник/ Под ред. А.А. Спирина, О.Э. Башиной.- М.: Финансы и статистика, 1996.

7.      Общая теория статистики: Учебник/ Под ред. А.М. Гольдберга, В.С. Козлова.- М.: Финансы и статистика, 1985.

8.      Ряузов Н.Н. Общий курс статистики.- М.: Статистика, 1979.

9.      Ряузов Н.Н. Практикум по общей теории статистики.- М.: Финансы и статистика, 1981.

10. Теория статистики: Учебник для ВУЗов/ Под ред.Шмойловой Р.А.- М.: Финансы и статистика, 1996.

11. Теория статистики: Учебник/ Под ред. проф. Р.А. Шмойловой.- М.: Финансы и статистика, 1996.

2