Оценить качество построенной модели. Дать оценку влияния значимых факторов на результат с помощью коэффициентов эластичности, β- и ∆-коэффициентов.

Коэффициент эластичности рассчитывается по формуле:

Полученные значения представлены в табл. 1.2. Коэффициент эластичности Эj показывает, на сколько % изменится зависимая переменная Y при изменение фактора Xj на 1%.

Эх3= 0,647902 - при изменение Х3 (площадь кухни) на 1% Y (цена квартиры) изменится на 0,647902%.

Эх4= 0,332687 - при изменение Х4 (число комнат в квартире) на 1% Y (цена квартиры) изменится на 0,332687%.

Эх5= 0,08884 - при изменение Х5 (тип дома) на 1% Y (цена квартиры) изменится на 0,08884%.

Эх7 = -0,242 - при изменеие Х7 (расстояние от метро) на 1% Y(цена квартиры) уменьшится на 0,242%.

Бетта-коэффициент рассчитывается по формуле:

, где ; .

Полученные значения представлены в табл. 1.2. Бетта-коэффициент βj показывает, на какую часть величины среднеквадратического отклонения Sу изменится зависимая переменная Y с изменением независимой переменной Хj на величину своего среднеквадратического отклонения при фиксированном на постоянном уровне значение остальных независимых переменных.

βх3= 0,273 - при увеличении Х3 (площадь кухни, м²) на 4,26502 м² (Sх3=4,26502) Y(цена квартиры) увеличится на 28,743351 тыс. долл. (βх3∙Sу=0,273 ∙105,287 = 28,743351).

βх4= 0,348 - при увеличении Х4 (число комнат в квартире) на 0,7255 (Sх4=0,7255) Y(цена квартиры) увеличится 36,639876 на тыс. долл. (βх4∙Sу=0,348∙105,287= 36,639876).

βх5= 0,335 - при увеличении Х5 (тип дома) на 0,445362 (Sх5=0,445362) Y(цена квартиры) увеличится на 35,271145 тыс. долл (βх5∙Sу=0,335∙105,287= 35,271145).

βх7= -0,367 - при уменьшении Х7 (расстояние от метро) на 5,1566 (Sх7

= 5,1566) Y (цена квартиры) изменится на 38,640329 тыс. долл (βх7∙Sу= -0,335∙105,287= -38,640329).

∆-коэффициент рассчитывается по формуле:

Полученные значения представлены в табл. 1.2. Коэффициент ∆j показывает долю влияния фактора Хj в суммарном влияние всех факторов на зависимую переменную Y. Следовательно самое сильное влияние на Y оказывает фактор Х7 (площадь кухни) (∆7=0,275), а самое слабое влияние на Y оказывает фактор Х4 (число комнат в квартире) (∆4=0,222).

Таблица 1.2

У

Х3

Х4

Х5

x7

1

139

8

1

0

7

17,507

1,678

0,074

1

11722,98

2

130

7

1

0

10

26,875

1,678

0,074

4

13752,89

3

110

7,2

1

0

10

24,841

1,678

0,074

4

18843,80

4

135

8,5

1

0

10

13,573

1,678

0,074

4

12605,17

5

41

7

1

0

15

26,875

1,678

0,074

49

42548,44

6

140

8,7

1

0

2

12,139

1,678

0,074

36

11507,44

7

220

10,5

2

0

5

2,836

0,087

0,074

9

743,80

8

340

12

2

1

1

0,034

0,087

0,529

49

8598,35

9

400

15

2

1

1

7,929

0,087

0,529

49

23325,62

10

197

10

2

0

10

4,770

0,087

0,074

4

2527,35

11

400

25,5

2

1

1

177,313

0,087

0,529

49

23325,62

12

190

12

2

0

5

0,034

0,087

0,074

9

3280,17

13

240

11,5

2

0

5

0,468

0,087

0,074

9

52,89

14

252

13

2

0

5

0,666

0,087

0,074

9

22,35

15

106

5,5

2

1

20

44,677

0,087

0,529

144

19957,98

16

177

9,3

2

0

15

8,318

0,087

0,074

49

4938,26

17

210

12

2

0

7

0,034

0,087

0,074

1

1389,26

18

360

14,7

2

1

5

6,330

0,087

0,529

9

12707,44

19

170

6,6

2

0

15

31,182

0,087

0,074

49

5971,07

20

378

18,5

2

1

2

39,891

0,087

0,529

36

17089,62

21

195

8,5

2

0

20

13,573

0,087

0,074

144

2732,44

22

297

10

2

1

7

4,770

0,087

0,529

1

2472,80

23

67

9,7

2

0

15

6,171

0,087

0,074

49

32498,26

24

220

15,3

2

0

5

9,709

0,087

0,074

9

743,80

25

190

9,5

2

0

7

7,204

0,087

0,074

1

3280,17

26

210

10

2

0

5

4,770

0,087

0,074

9

1389,26

27

260

17

3

0

5

23,193

0,496

0,074

9

161,98

28

330

12,5

3

0

5

0,100

0,496

0,074

9

6843,80

29

250

15,3

3

0

7

9,709

0,496

0,074

1

7,44

30

300

10

3

0

2

4,770

0,496

0,074

36

2780,17

31

270

10

3

0

5

4,770

0,496

0,074

9

516,53

32

235

10,5

3

0

10

2,836

0,496

0,074

4

150,62

34

400

15,5

3

1

2

10,995

0,496

0,529

36

23325,62

33

492

18,5

3

1

5

39,891

0,496

0,529

9

59891,44

35

260

11,3

3

0

7

0,782

0,496

0,074

1

161,98

36

400

17,5

3

0

5

28,259

0,496

0,074

9

23325,62

37

300

15,3

3

0

10

9,709

0,496

0,074

4

2780,17

38

350

15,7

3

1

7

12,362

0,496

0,529

1

10552,89

39

186

10,1

3

0

15

4,343

0,496

0,074

49

3754,35

40

260

16,5

3

0

10

18,627

0,496

0,074

4

161,98

41

360

18

3

1

7

33,825

0,496

0,529

1

12707,44

42

200

12,3

3

0

15

0,013

0,496

0,074

49

2234,71

43

83

5,1

3

0

20

50,184

0,496

0,074

144

26985,53

44

430

19,5

4

1

5

53,523

2,905

0,529

9

33389,26

10880

536,

101

12

352

800,379

23,16

8,73

1170

487759

СР

247,2

12,1

2,295

0,27

8

18,1904

0,52634

0,198347

26,591

11085,4

Sy,x

 

4,26502

0,7255

0,445362

5,1566

105,287

aj

87,53

6,74

50,50

79,0

-7,487

Эj

 

0,33

0,468

0,08

-0,242

βj

 

0,273

0,348

0,33

-0,367

∆j

 

0,255

0,222

0,24

0,275

Перейти на страницу: 1 2

Другие статьи ...

Анализ условий труда персонала на примере гостиницы ЗАО Лотте РУС
Тема «Анализ условий труда» наиболее актуальна в настоящее время, хоть и даже на государственном уровне говорится об улучшении положения, о нормах, нормативах, которые должны соблюдать работодатели, однако на деле всё не совсем так. М ...

Анализ трудовых ресурсов на примере ОАО Орловские черноземы филиал №1 Залегощенский за 2009–2011 гг.
Трудовые ресурсы представляют собой часть населения страны, обладающую совокупностью физических возможностей, знаниями практического опыта для работы в народном хозяйстве. Трудовые ресурсы включают в себя трудоспособное население в воз ...