Житлове будівництво: вдосконалення методом кореляційно-регресійного аналізу

Браузер не бачить рисунок або формулу?! Скачайте реферат:
Скачати реферат “Житлове будівництво вдосконалення методом кореляційно-регресійного аналізу”

Вихідним елементом процесу житлового будівництва є збудоване житло. Для того, щоб проаналізувати від яких факторів залежить обсяг збудованого житла проведемо багатофакторний кореляційно-регресійний аналіз.

З огляду на фактичні статистичні дані (параграф 2.1), з аналізування літературних джерел можна виокремити фактори, які мають визначальний вплив на обсяги будівництва. Припустимо, що між кількісю збудованого житла та інвестиціями в основний капітал житлового будівництва, квартирною чергою, доходами населення, сумою наданих житлових кредитів, відсотковою ставкою на житлові кредити існує лінійна залежність. Допускається гіпотеза, що саме ці п’ять факторів мають визначальний вплив на обсяги житлового будівництва.

 

Визначаючи протягом певної обгрунтованої кількості періодів ці коефіцієнти на засадах формування моделі багатофакторної кореляції можна визначити оптимальне співвідношення даних показників для отримання оптимального цільового показника. Слід зауважити, що у модель недоцільно включати чинники, які між собою є тісно взаємопов’язані, оскільки тоді створюватиметься явище мультиколінеарності, яке знизить якість моделі. Модель у найпростішому варіанті набуватиме вигляду:

 

у = а0 + а1х1 + а2х2 + а3х3 4х4 + а5х5,

де у – цільовий показник (кількість збудованого житла) од. вим., х1 – інвестиції в основний капітал у житлове будівництво; х2 – доходи населення; х3 – кількість людей, які потребують покращення житлових умов; х4 – сума наданих житлових кредитів, х5 – відсоткова ставка на житлові кредити. а0, а1, а2, а3 – коефіцієнти регресії, що відповідають вимогам найменшої суми квадратів відхилень фактичних значень у від вирахуваних за моделлю, од. вим.

При цьому процес формування та використання моделі (2.3.1) буде здійснюватись у такій послідовності:

1.  Вибір та аналізування усіх можливих факторів, які впливають на кількість збудованого житла; проведення специфікації, тобто виявлення форми залежності між залежною змінною (кількість збудованого житла) та коефіцієнтами забезпечення житлового будівництва; тестування незалежних змінних моделі на мультиколінеарність тощо.

2.  Введення даних у комп’ютерні програми (DSS-POM, Statistica, SPSS, NCSS-PASS, UNISTAL STATISTICAL PACKAGE тощо) для розрахунку параметрів моделі та перевірки її адекватності.

3.  Застосування моделі на практиці для визначення та корегування планового значення цільового показника відповідно до планово сформованої структури житлового будівництва.

Отже, сформована модель дозволяє визначити структуру житлового будівництва, оцінити співвідношення між показниками (забезпеченості) житлового будівництва та сприяє плануванню процесу житлового будівництва. Запропонована кореляційно-регресійна модель створює можливості для визначення розміру цільового показника відповідно до планових значень коефіцієнтів (забезпеченості) функціонування житлового будівництва. Даний підхід можна використовувати при плануванні житлового будівництва в усіх регіонах України.

Отже, відповідно до вищенаведеної послідовності формування і використання кореляційно-регресійної моделі за запропонованим підходом щодо планування житлового будівництва необхідно підібрати масив даних. При цьому для опробування моделі використано інформацію статистичної звітності по Україні. У Додатку А наведено вхідні дані за 2003 -2005 рр. для розрахунку параметрів кореляційно-регресійних моделей, оцінки щільності зв’язку між досліджуваними показниками, визначення надійності розробленої моделі.

Необхідно зауважити, що оскільки незалежною змінною моделі є дані, які мають різні одиниці вимірювання, а залежною змінною – числові значення, то для покращання наочності моделі дані, що стосуються незалежних змінних, підлягали стандартизації (за середніми значеннями). Доцільно зазначити, що теоретичною мінімальною межею числа спостережень служить кількість постійних величин (параметрів) у рівнянні функції, але така сукупність даних є недостатньою для оцінювання надійності отриманих характеристик кореляційно-регресійної моделі [91]. Пропоновані кореляційно-регресійні моделі розраховані на засадах 12 кварталів, тобто кількість спостережень у 2,5 рази більша від мінімальної межі, хоча у даному випадку все ж не можна говорити про високу точність моделей. Якщо дані моделі розраховувати, наприклад, за 30 періодів, то точність обчислення їх параметрів буде значно вищою і показники адекватності моделі також відрізнятимуться [91].

Браузер не бачить рисунок або формулу?! Скачайте реферат:
Скачати реферат “Житлове будівництво вдосконалення методом кореляційно-регресійного аналізу”


Publisher: Team EPMPD  

Додати коментар

Ваш e-mail не буде опублікований. Обовязкові поля відмічені *

Можна використовувати наступні HTML-теги і атрибути: <a href="" title=""> <abbr title=""> <acronym title=""> <b> <blockquote cite=""> <cite> <code> <del datetime=""> <em> <i> <q cite=""> <strike> <strong>