Динамика производительности труда
— оценка значений , равная .
Построим модель множественной регрессии (зависимость производительности труда от энерговооруженности рабочей силы и трудовой активности) в таб
лице 18.
Таблица 18. Отчет, сгенерированный инструментом «Регрессия»
Переменная |
Коэф-фициент |
Среднекв.откло-нение |
t-значение |
Нижняя оценка |
Верхняяоценка |
Эластичность |
Бета-коэф-т |
Дельта-коэф-т |
Св. член |
108,269 |
27,324 |
3,962 |
74,153 |
142,386 |
0,000 |
0,000 |
0,000 |
X1 |
-0,609 |
0,285 |
-2,140 |
-0,965 |
-0,254 |
-1,089 |
1,546 |
-0,932 |
X2 |
-0,153 |
0,073 |
-2,094 |
-0,244 |
-0,062 |
-0,668 |
-2,269 |
1,368 |
Время (t=1,2 . 7) |
5,178 |
2,787 |
1,858 |
1,698 |
8,658 |
0,443 |
-0,935 |
0,564 |
Кpитическое значения t-pаспpеделения пpи 3 степенях свободы (p=85%) = +1.249 |
Следовательно, уравнение множественной регрессии для производительности труда будет иметь следующий вид (см. формулу 14):
Y = 108,269-0,609*X1 - 0,153*X2+5,178t (14)
Коэффициенты а3 данного уравнения регрессии значим, так как (tрасч рассчитаны в таблице 31столбец 4, а tтабл= 1,249), а остальные коэффициенты незначимы.
Оценим влияние факторов на результативный признак по модели:
Y = 108,269-0,609*X1 - 0,153*X2+5,178t
а) Коэффициент регрессии а1=0,609 показывает, что при увеличении энерговооруженности на 1 пункт производительность труда в среднем снижается на 0,609 пункта.
Коэффициент регрессии а2=0,153 показывает, что при увеличении трудовой активности на 1 пункт производительность труда в среднем снижается на 0,153 пункта.
б) Для учета степени колеблемости факторов используем в-коэффициент (формула 15):
, (15)
где SXi – среднеквадратическое отклонение фактора Хi;
SY - среднеквадратическое отклонение фактора Y.
, (16) , (17)
где N – число наблюдений.
в1=1,546
Таким образом, увеличение энерговооруженности труда на величину своего среднеквадратического отклонения SX1=0,285% увеличит производительность труда на 1,546*SY=42,25 пункта.
в2=-2,269
Таким образом, увеличение трудовой активности на величину своего среднеквадратического отклонения SX1=0,073% понизит % увеличит производительность труда на 2,269*SY=61,998 пункта.
Полученная модель обладает хорошими аппроксимирующими свойствами и может быть использована для построения прогноза.
Данная модель является адекватной, так как остаточная последовательность удовлетворяет 4 свойствам: математическое ожидание равно 0, уровни остаточной последовательности независимы и распределены по нормальному закону, колебания уровней остаточной последовательности случайны.
Выводимая таблица характеристики остатков содержит наименование характеристики и ее числовое значение. В последней строке приводится вывод относительно значимости построенной модели (см.табл.19,20).
Таблица 19. Таблица остатков
номер |
Факт |
Расчет |
Ошибка абс. |
Ошибка относит. |
1 |
45,991 |
47,307 |
-1,316 |
-2,862 |
2 |
48,275 |
49,425 |
-1,150 |
-2,382 |
3 |
48,934 |
47,687 |
1,247 |
2,548 |
4 |
47,957 |
46,770 |
1,187 |
2,476 |
5 |
48,798 |
45,573 |
3,225 |
6,609 |
6 |
48,156 |
49,515 |
-1,359 |
-2,821 |
7 |
39,375 |
41,211 |
-1,836 |
-4,663 |
Другие рефераты на тему «Экономико-математическое моделирование»:
Поиск рефератов
Последние рефераты раздела
- Выборочные исследования в эконометрике
- Временные характеристики и функция времени. Графическое представление частотных характеристик
- Автоматизированный априорный анализ статистической совокупности в среде MS Excel
- Биматричные игры. Поиск равновесных ситуаций
- Анализ рядов распределения
- Анализ состояния финансовых рынков на основе методов нелинейной динамики
- Безработица - основные определения и измерение. Потоки, запасы, утечки, инъекции в модели