Đề tài Nguyên lý thống kê kinh tế với SPSS

MỤC LỤC MỞ ĐẦU Để phân tích biến động của hiện tượng qua thời gian, ta thường dùng phương pháp phân tích dãy số thời gian. Trong phương pháp này, các giá trị quan sát trong dãy số thời gian thường là không độc lạp với nhau, chính sự phụ thuộc của các giá trị quan sát đó là đặc điểm, cơ sở cho việc xây dựng các phương pháp nghiên cứu và dự đoán về dãy số thời gian. Đối với một công ty thì mục đích sau cùng là thu lại lợi nhuận nhưng để biết được sự biến động và thay đổi lợi nhuận của công ty qua các năm như thế nào thì chúng ta phải áp dụng các chỉ tiêu phần tích dãy số thời gian và phương trình hồi quy tuyến tính để biểu hiện xu hướng phát triển của công ty đó. Đề tài của nhóm: Hãy thu nhập số liệu về lợi nhuận tại một Công ty thực tế qua 7 năm gần nhất. Hãy phân tích sự biến động lợi nhuận qua thời gian thông qua các chỉ số phân tích dãy số thời gian. Dùng phương pháp hồi quy tuyến tính để biểu hiện xu hướng phát triển của doanh nghiệp qua thời gian. Dựa vào phương trình hồi quy tuyến tính đó dự đoán lợi nhuận cho 4 năm tiếp theo. PHẦN I: CƠ SỞ LÝ THUYẾT Khái nệm, ý nghĩa dãy số thời gian Khái niệm Dãy số thời gian là dãy các trị số của một chỉ tiêu thống kê được sắp xếp theo thời gian. Có hai thành phần: thời gian và hiện tượng nghiên cứu 2. Ý nghĩa Quan sát dãy số cho ta thấy tình hình biến động của hiện tượng nghiên cứu qua thời gian. Tính toán các chỉ tiêu phân tích cho dãy số giúp ta xác định được sự biến động của hiện tượng. Dãy số thời gian giúp ta nghiên cứu tính quy luật phát triển của hiện tượng và căn cứ vào đó có thể dự đoán các mức độ của hiện tượng trong tương lai. Các chỉ tiêu phân tích dãy số thời gian Mức độ trung bình theo thời gian Là số trung bình số học của các mức độ khác nhau trong dãy số. Chỉ tiêu này phản ánh mức độ đaị diện về mặt lượng của hiện tượng trong một thời gian nghiên cứu. Tùy theo tính chất thời gian mà ta có công thức áp dụng khác nhau. Đối với dãy số thời kì :mức độ bình quân theo thời gian :các mức độ trong dãy số n :các mức độ Đối với dãy số thời điểm Đối với dãy số thời điểm có khoảng cách bằng nhau (i=1…n): các mức độ của dãy số thời điểm Đối với dãy số thời điểm có khoảng cách thời gian không bằng nhau :độ dài thời gian tồn tại mức độ yi Lượng tăng giảm tuyệt đối Chỉ tiêu này phản ánh sự thay đổi về vị trí tuyệt đối của hiện tượng nghiên cứu giữa hai thời gian, tùy theo gốc so sánh mà người ta chia thành hai trường hợp. - Lượng tăng giảm tuyệt đối liên hoàn (từng kỳ) Là hiệu số giữa mức độ kỳ nghiên cứu bất kỳ với mức độ kỳ đứng liền trước nó :mức độ kỳ nghiên cứu (y=2,3….n) :mức độ kỳ đứng liền trước đó - Lượng tăng giảm tuyệt đối định gốc: Là hiệu số giữa mức độ kỳ nghiên cứu bất kỳ với một kỳ nào đó được chọn làm gốc so sánh thường là mức độ đầu tiên trong dãy số : mức độ kỳ nghiên cứu (y=2,3….n) :mức độ được chọn làm gốc so sánh - Lượng tăng giảm tuyệt đối trung bình Là chỉ số bình quân cộng của các lượng tăng giảm tuyệt đối liên hoàn Tốc độ phát triển Là số tương đối động thái phản ánh sự biến động của hiện tượng kinh tế xã hội qua thời gian - Tốc độ phát triển liên hoàn: Là kết quả so sánh giữa mức độ kỳ nghiên cứu bất kỳ với mức độ kỳ đứng liền trước nó i=2,3,4….n - Tốc độ phát triển định gốc: là kết quả so sánh giữa mức độ của kỳ nghiên cứu bất kỳ với mức độ nào đó được chọn làm gốc so sánh thường là mức độ đầu tiên : mức độ đầu tiên - Tốc độ phát triển bình quân : là số bình quân nhân của các tốc đọ phát triển liên hoàn, nó phản ánh tốc độ phát triển bình quân trong suốt thời gian nghiên cứu Tốc độ tăng hoặc giảm Là số tương dối phản ánh mức độ của hiện tượng nghiên cứu giữa hai thời gian đã tăng thêm hoặc giảm đi bao nhiêu lần hoặc bao nhiêu % - Tốc độ tăng giảm liên hoàn: là tỷ số so sánh giữa lượng tăng giảm tuyệt đối liên hoàn với mức độ kỳ gốc liên hoàn (nếu ti tính bằng %) - Tốc độ tăng giảm định gốc: là tỷ số so sánh giữa lượng tăng giảm tuyệt đối định gốc với mức độ kỳ gốc cố định Ai=Ti-100 (nếu Ti tính bằng %) - Tốc độ tăng giảm bình quân (nếu tính bằng %) 5. Phương pháp hồi quy Là phương pháp toán học được vận dụng trong thống kê. Đó là phương pháp biểu hiện xu hướng phát triển của hiện tượng kinh tế xã hội dựa vào phương trình toán học : mức độ lý thuyết :các tham số của mô hình Các tham số của mô hình được xây dựng theo phương pháp bình phương bé nhất min *Hàm số tuyến tính(phương trình đường thẳng) Phương trình đường thẳng được sử dụng khi hiện tượng biến động với lượng tăng (giảm) tuyệt đối liên hoàn tương đối đều đặn Hàm số có dạng: :trị số lý thuyết a, b :tham số của mô hình t: thứ tự thời gian được coi là thích hợp nhất đối với dãy số khi: Từ đó ta có hệ phương trình chuẩn sau III. DỰ ĐOÁN THỐNG KÊ Dự đoán dựa vào tốc độ phát triển trung bình Trường hợp sử dụng: hiện tượng nghiên cứu có nhịp độ phát triển ổn định Mô hình dự đoán: yn : mức độ cuối cùng của dãy số : tốc độ phát triển trung bình với L: tầm xa dự đoán Ngoại suy hàm xu thế Căn cứ vào chiều hướng biến động của hiện tượng ta xác định phương trình hồi quy lý thuyết để biểu hiện sự biến động đó Ta có thể dự đoán mức độ cua hiện tượng trong tương lai Mô hình dự đoán: Dự đoán dựa vào lượng tăng giảm tuyệt đối bình quân Phương pháp này được áp dụng đối với hiện tượng có các lượng tăng giảm tuyệt đối liên hoàn xấp xỉ bằng nhau. yn: mức độ cuối cùng của dãy số L: tầm xa dự đoán : lượng tăng giảm tuyệt đối bình quân với PHẦN II: BÀI TẬP VẬN DỤNG Công ty dệt may 29/3 là một công ty chuyên sản xuất và cung ứng ra thị trường các sản phẩm may mặc và dệt may vì vậy hàng năm công ty đã thu về lợi nhuận từ việc đó. Sau đây là bảng lợi nhuận trong 7 năm (2003-2009) mà công ty thu lại: ĐVT: 1000 đồng Năm 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 Lợi nhuận 1530000 1606500 1712000 1844000 1790000 1856000 1960000 I. Tính toán thủ công Lợi nhuận bình quân hàng năm của công ty = 1756928,571 Nhận xét: Lợi nhuận bình quân hàng năm của công ty từ năm 2003 – 2009 là 1756928571 đồng. Lượng tăng (giảm) tuyệt đối: Lượng tăng giảm tuyệt đối liên hoàn Lượng tăng giảm tuyệt đối định gốc Lượng tăng giảm tuyệt đối trung bình Nhận xét: Trong khoảng thời gian từ 2003-2009 lợi nhuận của công ty tăng bình quân 71666670 đồng. Tốc độ phát triển Tốc độ phát triển liên hoàn Tốc độ phát triển định gốc Tốc độ phát triển bình quân Nhận xét: Trong suốt thời gian từ 2003 – 2009 tốc độ phát triển bình quân về lợi nhuận của công ty là 104,2%. Tốc độ tăng hoặc giảm Tốc độ tăng ( giảm) liên hoàn Tốc độ tăng (giảm) định gốc Tốc độ tăng (giảm) bình quân Nhận xét: Trong suốt thời gian từ 2003 – 2009 tốc độ tăng bình quân về lợi nhuận của công ty là 4,2%. Bảng tổng hợp ĐVT:1000 đồng Năm 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 Lợi nhuận 1530000 1606500 1712000 1844000 1790000 1856000 1960000 LTGTĐLH - 76500 105500 132000 -54000 66000 104000 LTGTĐĐG - 76500 182000 314000 260000 326000 430000 TĐPTLH(%) - 105 106,6 107,7 97,1 103,7 105,6 TĐPTĐG(%) - 105 111,9 120,5 117 121,3 128,1 TĐTGLH(%) - 5 6,6 7,7 -2,9 3,7 5,6 TĐTGĐG(%) - 5 11,9 20,5 17 21,3 28,1 *Ghi chú LTGTĐLH: Lượng tăng giảm tuyệt đối liên hoàn LTGTĐĐG: Lượng tăng giảm tuyệt đối định gốc TĐPTLH(%): Tốc độ phát triển liên hoàn TĐPTĐG(%): Tốc độ phát triển định gốc TĐTGLH(%): Tốc độ tăng (giảm) liên hoàn TĐTGĐG (%): Tốc độ tăng (giảm) định gốc Phương trình hồi quy tuyến tính Năm 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 Lợi nhuận(y) 1530000 1606500 1712000 1844000 1790000 1856000 1960000 t -3 -2 -1 0 1 2 3 9 4 1 0 1 4 9 yt -4590000 -3213000 -1712000 0 1970000 3712000 5880000 Ta có: Phương trình hồi quy tuyến tính Dự đoán lợi nhuận cho 4 năm tiếp theo (2010 – 2013) Dự đoán dựa vào tốc độ phát triển trung bình Ngoại suy hàm xu thế Dự đoán dựa vào lượng tăng giảm tuyệt đối bình quân Sử dụng phần mềm SPSS Khai báo biến Nhập dữ liệu Xây dựng phương trình hồi quy tuyến tính Analyze Regression Linear… Phương trình hồi quy là: y = -1E+0.08+66678,571x Minh họa bằng đồ thị: Nút Plots.. : Dùng để vẽ đồ thị hồi quy tuyến tính. Khung bên trái chứa : biến phụ thuộc, các dạng biến phần dư, các dạng biến dự đoán ý nghĩa của chúng :*ZPRED : Giá trị dự đoán chuẩn hóa*ZRESID : Phần dư chuẩn hóa*DRESID : phần dư loại bỏ quan sát đang xét*ADJPRED:Giá trị dự đóan điều chỉnh*SRESID : Phần dư student hóa*SDRESID : phần dư loại bỏ quan sát đang xét được student- Produce all patial plots : biểu đồ phân tán từng phần.- Histogram : biểu đồ tần số.- Normal Probability plot: biểu đồ xác suất chuẩn.