Көптік сызықтық регрессия моделін құру (АО "КазАгро" мысалында)

1.

Қазақстан Республикасы білім және ғылым министрлігі
Әл - Фараби атындағы Қазақ Ұлттық Университеті
Факультеті «____________ЭжБЖМ___________________»
Кафедрасы «__________Бизнес технология________________»
СӨЖ
Тақырыбы: Көптік сызықтық регрессия моделін құру (АО
"КазАгро" мысалында)

2.

Алматы, 2020ж
ЖОСПАР:
1. Кіріспе.
2. Негізгі бөлім.
2.1. Көптік сызықтық регрессия және осы СӨЖ-де анализдеу қажет
параметрлер жайлы қысқаша.
2.2. Модель құру.
3. Қорытынды.
4. Пайдаланылған әдебиеттер.

3.

1. Кіріспе.
Мен көптік сызықтық регрессия әдісімен таңдау әдісінің объектісі ретінде
«Қазагро»АҚ-ын таңдадым. «ҚазАгро» АҚ - Қазақстан Республикасы
Үкіметінің тікелей бақылауындағы, Орындаушысы – ҚР Ауылшаруашылық
министрлігі боп табылатын Ұлттық Басқару Холдингі.
АҚ «ҚазАгро» - ҚР ауылшаруашылық әлеуетін арттыруды эффективті
басқару, инвестиция тарту, стратегиялық әрекет ету арқылы жүзеге асыруды
мақсат тұтады.
АҚ «ҚазАгро»-ны таңдау себептерім:
- Холдингтің статистикалық ақпараттарына қолжетімділік;
- Факторлардың айқындылығы;
- Факторлар мен нәтижелердің санмен өлшемділігі.
Мұндағы салдар – «Ауыл шаруашылығындағы мал және өсімдік өндірісі».
Бұл ҚР барлық ауылшаруашылығы сегменттерінің жалпы өнімі боп
табылады. Ортақ өлшем бірлігі ретінде ақшалай құнын [млрд тг] алдым.
Факторлар ретінде «Физикалық жұмыс көлемінің индексі» мен «Ауыл
шаруашылығына инвестиция көлемін» алдым.
Мұндағы, «физикалық жұмыс көлемінің индексі» жұмысшылар мен
техникалар еңбегінің жалпы индексі боп саналады. Бұл да
ауылшаруашылығы өнімділігіне тікелей әсер ете алатын факторлардың бірі.
Мұнда, жұмысшылардың мамандылық деңгейі, саны, техникалар саны мен
сапасы, адамдық фактор, т.б. есептеледі.
«Ауылшаруашылығына инвестиция көлемі» ауылшаруашылығы
субъектілерін кредиттеу, субсидиялаудың негізгі көзі және сәйкесінше
инвестиция көлеміне байланысты субъектілер саны мен сапасы өседі, үздік
мамандар мен заманауи техникалар тартылады.

4.

2. Негізгі бөлім.
2.1. Көптік сызықтық регрессия және осы СӨЖ-де анализдеу қажет
параметрлер жайлы қысқаша.
Көптік сызықтық регрессия – 2 не одан да көп тәуелсіз айнымалылары бар
сызықтық регрессия.
Көптік сызықтық регрессия теңдеуі:
• Y=b0+b1x1+b2x2+⋯+bnxn
Корреляция екі айнымалы арасындағы байланысты көрсетеді. Байланыс
оң немесе теріс болуы мүмкін. Корреляция коэффициенті байланыс деңгейіне
байланысты тығыз немесе әлсіз болуы мүмкін. [-1;1] интервалы арасында
жатады.
R2 – детерминация коэффициенті. Есептегі факторлардың салдарға қанша
пайыз әсер ететіндігін көрсетеді.

5.

Стандарттық қате (с.қ.(rxy)) – корреляцияның (rxy) стандарттық қатесі.
Стьюдентте қолданамыз.
Fстатистика мына формуламен анықталады:
R 2 (n−k−1)
F=
2
k (1−R )
Fкритика тұрақты боп табылатын мәндер жиынтығы. Fкритика 1%-дық
және 5%-дық дәлдікпен табылуы мүмкін.
Fстатистика берілген мәндер бойынша анықталатын мән. Егер Fст<Fкр
болса, гипотеза орындалмайды, коэффициент мәнді, теңдеу сенімді,
сапалы болады деген сөз. Ал керісінше шарт болған жағдайда, гипотеза
орындалады, ал коэффициент мәнсіз, теңдеу сапасыз, сенімсіз болады.
Стьюдентте a,b1,b2 коэффициенттері арқылы стандарттық қате, tстатистика және Р-мән және 95% және 99% дәлдікпен табылады.
2.2.
Модель құру.
Төменде «ҚазАгро» АҚ-ның 2011-2018 жж. мал және өсімдік өндірісінің
ақшаға шаққандағы құны көрсетілген. Сонымен қатар, ауылшаруашылығы
өндірісіне тікелей әсер етуші факторлар «Физикалық жұмыс көлемінің
индексі» және «Ауыл шаруашылығына инвестиция көлемі» келтірілген.
Год
n
2011
2012
2013
2014
2015
2016
2017
2018
Ауылшаруашылығ
ындағы мал
жәнеөсімдікөндіріс
і (млрд тг)
Y
2721
2394
2950
3144
3307
3684
4071
4498
Физикалықжұмыскөлемі
ніңиндексі
X1
121,5
85,2
109,7
101
103,4
105,4
103
103,5
Корреляциялық матрица
Y
X1
X2
Y
X1
1
0,091182
0,965409
1
-0,10182
х1-х2 - арасындабайланыс бар
X2
1
Ауылшаруашыл
ығына
инвестиция
көлемі (млрдтг)
X2
109
134
140
173
185
272
348
396

6.

• Жоғарыдағы матрицада, х2 факторы у-пен тығыз байланыста екенін
көреміз. Бұл өте жақсы. Яғни инвестиция факторының жалпы өндіріске
ықпалы жоғары екенін көреміз. Ал х1 факторының әсері оң және әлсіз
екендігін көреміз.
• Ал х1 мен х2 арасындағы байланыс теріс және әлсіз. Тығыз емес, яғни
мультиколленеарлық құбылыс жоқ.
ВЫВОД
ИТОГОВ
Регрессионная статистика
Множественный R
R-квадрат
0,9840
0,9683
Нормированный Rквадрат
Стандартная
ошибка
Наблюдения
0,9556
148,1921
Корреляция
оңтығызбайланыс
Детерминация
96,83%
коэффициенті
Х1Х2
әсері
3,17%
басқафакторла
р
с.қ. (rxy)
8
• Корреляция тығыз оң байланыс көрсетті.
• Детерминация коэффициенті 0,9683 көрсетті. Яғни х1х2 факторлардың әсері күшті. Басқа
факторлар 3,17%-ға тең болды.
• Яғни, біз талдап отырған физикалық көлем және инвестиция факторлардың ауылшаруашылығы
өніміне әсері 96,8%-ды құрап отыр. Бұл өте жоғары және жақсы көрсеткіш.
Дисперсионн
ый анализ
H0:
df
SS
MS
F
Значимос
ть F
Регрессия (k)
2
0,000179
5
1676619,
19
21960,90
76,3
5
Остаток (n-k1)
3353238,
38
109804,4
9
Итого (n-1)
7
3463042,
88
F
4,7374141
критик 28
а
4,7374141
28
Fкр>Fc гипотеза
т
орындалмайды,
коэффициент мәнді,
сапалы, сенімді
76,35>0,0 коэффицие
5
нт мәнсіз
Fкритика 4,737-ке тең болды. Бұл Fстатитика мәнінен үлкен, яғни гипотеза
орындалмайды, коэффициент мәнді болады, теңдеу сапалы және сенімді.

7.

F 5%дан жоғары яғни коэффициент мәнсіз.
Коэффи
циенты
Стандартн
ая ошибка
Yпересечение
522,442
609,225
tстатис
тика
0,858
X1
X2
13,422
6,496
5,612
0,528
2,392
12,304
PЗначе
ние
0,430
Нижни
е 95%
Верхни
е 95%
Нижни
е 99,0%
Верхние
99,0%
1043,62
1
0,062 -1,003
0,0000 5,139
63
2088,5
05
1934,04
1
-9,205
4,367
2978,92
5
27,847
7,853
36,049
8,625
Жоғарыдағы Стьюдентте коэффициенттер (у,х1,х2) сәйкесінше 522,442;
13,422; 6,496мәндеріне ие болды. Осы коэффициенттер арқылы стандарттық
қателер, t-статистикалар, P-мәндер анықталады. Дәлдік 95%, 99%-ды да
қамтыды.
Осы мәндер бойынша төмендегі деректерді анықтадым:
Модель
/регрессия
теңдеуі
ВЫВОД
ОСТАТКА
Y=522,442+13,422
x1+6,496x2
Н0: a=0,
b1,b2 =0
tкрит
ика
t(a)<t
kp
Наблюдени
е
Предск
азанно
е Y^
2861,2
44377
Остатки
E=y-y^
(yy^)/y
t(b1)
<tkp
140,24437
7
t(b2)
>tkp
2
2536,4
20666
142,42066
64
3
2904,2
33005
45,766995
1
0,049
01516
9
0,056
15025
5
0,015
75872
4
3001,8
21165
142,17883
54
5
3111,9
82655
195,01734
5
6
3703,9
55326
19,955325
93
7
4165,4
-
1
0,047
36419
2
0,062
66659
1
0,005
38757
2
-
Pмән
>0,0
5
Pмән
>0,0
5
Pмән
>0,0
5
95%
2,570
58183
6
гипотеза
орындалады,м
әнсіз
гипотеза
орындалады,м
әнсіз
гипотеза
орындалмайд
ы, мәнді
мәнсіз
мәнсіз
мәнді
a
{-1043,62;
гип.орындал

8.

8
Апроксима
ция
18326
94,418325
67
4483,9
24481
14,075519
48
0,0536
44676
0,022
66718
9
0,003
13910
7
0,004
29157
4
(сенімділік
интервалы)
2088,5}
ады,
коэфмәнсіз
b1
{-1,0032;
27,847}
b2
{5,13
858;
7,85}
гип.орындал
ады,
коэфмәнсіз
гип.орындал
майдыкоэфм
әнді
<7% теңдеусап
алы
Модель/регрессия теңдеуі:Y=522,442+13,422x1+6,496x2
Апроксимация:-0,0536<7% - теңдеу сапалы
3. Қорытынды.
Мен осы лабораториялық жұмыста «ҚазАгро» АҚ-ның 2011-2018 жж.
аралығындағы мал және өсімдік өндірісінің динамикасын және оған әсер
ететін факторларды зерттедім.
Қорытындылай келе, таңдап алынған факторлардың өндіріс құнына әсері
өте жоғары екендігін байқадым, әсіресе инвестиция өндіріс құны үшін
шешуші рөл ойнайды екен.
Физикалық көлемнің әсері оң, алайда әлсіз.
Факторлар арасында мультиколенеарлық байланыс жоқ.
Екі фактордың өндіріске жалпы әсері 96.8%-ды құрады. Бұл өте жоғары
көрсеткіш.
Fкритика мәні Ғстатистика мәнінен үлкен болды, яғни теңдеу сапалы және
сенімді болады, коэффициент мәнді, ал гипотеза орындалмайды.
Модель: Y=522,442+13,422x1+6,496x2
Аппроксимация бойынша теңдеу сапалы.
4. Пайдаланылған әдебиеттер:
• Стратегия развития акционерного общества «Национальный управляющий
холдинг «КазАгро» на 2020 – 2029 годы: Анализ текущей ситуации