CC BY
21
Актуальные проблемы авиации и космонавтики - 2017. Том 2
УДК 330.43
ЭКОНОМЕТРИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ЦЕН НА КИРПИЧ
А. Ю. Буланкин, Е. В. Филюшина
Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М. Ф. Решетнева Российская Федерация, 660037, г. Красноярск, просп. им. газ. «Красноярский рабочий», 31
E-mail: filyushina@sibsau.ru
Анализируется цена 1 шт. еврокирпичаразмером 250^85^65 мм, в Красноярском крае за период с 01.01.2015 по 31.12.2015 гг. Полиномиальная линия тренда второй степени адекватно описывает данные. Все коэффициенты этого уравнения статистически значимы. Уравнение адекватно опытным данным. Остатки гомоскедастичны. Выявлена автокорреляция остатков первого порядка и построено новое уравнение, у которого нет автокорреляции остатков.
Ключевые слова: линия тренда, уравнение регрессии, остатки, гомоскедастичность.
ECONOMETRIC ANALYSIS ON BRICK PRICES
A. Y. Bulankin, E. V. Filyushina
Reshetnev Siberian State Aerospace University 31, Krasnoyarsky Rabochy Av., Krasnoyarsk, 660037, Russian Federation E-mail: filyushina@sibsau.ru
We analyzed the price of 1 piece "Euro" brick size 250^85^65 mm in the Krasnoyarsk Territory for the period from 01.01.2015 on 31.12.2015 years. Second-degree polynomial trend line adequately describes the data. All coefficients of this equation are statistically significant. Equation is adequately the experimental data. Remains are homoscedasticity. We revealed autocorrelation of the first order, and built a new equation which has no autocorrelation.
Keywords: trend line, regression equation, remainders, homoscedasticity.
Для анализа были взяты данные о цене 1 шт. еврокирпича размером 250x85^65 мм, используемым для кладки внутренних и внешних рядов стен, с последующим нанесением штукатурки в Красноярском крае за период с 01.01.2015 по 31.12.2015 гг. [1].
Была получена следующая итоговая статистика:
Средняя цена 1 шт. кирпича в 2015 г. была равна 13,02 руб., стандартная ошибка средней -0,05 руб. Наиболее часто встречающаяся цена - 13,44 руб. Стандартное отклонение 1,046 показывает разброс данных относительно среднего значения. Наименьшая цена за этот период равна 10,75 руб., а наибольшая - 14,34 руб. Цена выросла в среднем почти на 3,59 руб.
Асимметрия показывает несимметричность распределения величины, а так как этот показатель отрицателен и меньше 0,5, значит, асимметричность данных незначительна и есть правосторонняя асимметрия. Эксцесс - отрицателен, кривая распределения близка к нормальной и расположена выше.
Коэффициент вариации для данных равен 37 %, что говорит об однородности данных, т. е. разброс данных относительно средней невелик.
Наблюдается тенденция цен к росту, то есть незначительные понижения цены были, но в целом цена на кирпич повышается. Особенно заметен рост цен в мае. Такая динамика цен объясняется тем, что с приближением дачного сезона дачники активизируются в строительстве, так как объем строительства зимой гораздо меньше, чем летом.
По данным были построены разные линии тренда.
Секция «Информационно-экономические системы»
С экономической точки зрения более подходящей для прогноза будет линия полиномиальная 2-й или 3-й степени, так как линия тренда 4-й и выше степеней спускается вниз.
Быстрота роста цен на кирпич не соответствует линии 3-й степени и маловероятно, что цена поднимется выше 46-47 рублей за литр в 2014 году, если считать, что за 2013 год цена по данным поднялась примерно на 5 рублей. Таким образом, для прогноза цены подходит больше линия 2-й степени.
Полученное уравнение регрессии для полиномиальной линии 2-й степени:
у( = - 7*10 -512 + 0,021 + 12,51,
где у( - цена на кирпич.
Данное уравнение описывает 85 % данных и адекватно опытным данным. Все коэффициенты значимы, коэффициент корреляции равен 0,91, т. е. существует сильная связь между ценой кирпича и номером дня. Остатки гомоскедастичны.
Полученные остатки регрессии были проверены на автокорреляцию. Была выявлена автокорреляция первого порядка (последующая цена на кирпич сильно зависит от предыдущей), коэффициент корреляции равен 0,98.
Получено уравнение авторегрессии для остатков: = 0,97 е{-1 .
Уравнение описывает 96,45 % данных. Уравнение адекватно опытным данным. Коэффициент значимый. Остатки гомоскедастичны.
Остатки уравнения регрессии остатков были проверены на автокорреляцию, вывод - нет автокорреляции более высоких порядков. Автокорреляция остатков устранена, и полученное уравнение можно использовать для прогноза.
Окончательное уравнение регрессии:
уг = -7 *10-512 + 0,021 + 12,51 + 0,97 вг_ 1 ,
где е1 - разница между ценой кирпича и его прогнозируемым значением.
В работе использовались методики и результаты, полученные в [2-7].
Библиографические ссылки
1) Динамика цен на кирпич [Электронный ресурс]. URL: http://monitoring.rosfirm.ru/ table/kirpich-pmc3094.htm?region_monitoring=77&monitoring_period=&subfield_date_from_day=01 &subfield_date_from_month=01&subfield_date_from_year=2015&subfield_date_to_day=31&subfield _date_to_month=12&subfield_date_to_year=2015&select_param=1&pmc_id (дата обращения: 15.02.2017).
2) Александрова У. А., Сенашов С. И. Анализ статистики посещаемости сайта типичного красноярского кинотеатра // Актуальные проблемы авиации и космонавтики. 2014. Т. 1. С. 356.
3) Худяева Т. В., Сенашов С. И. Анализ динамики поступления налогов и сборов по уфнс России по Красноярскому краю // Актуальные проблемы авиации и космонавтики. 2013. Т. 1. С. 440.
4) Галицкая Д. А., Сенашов С. И. Анализ среднесуточного количества заказов ООО кАр^уши» за период 15.06.2012-09.06.2013 гг. // Актуальные проблемы авиации и космонавтики. 2014. Т. 1. С. 359-360.
5) Захарова Е. С., Сенашов С. И. Анализ изменения общей численности населения США за период с 01.11.1983-01.10.2013 гг. // Актуальные проблемы авиации и космонавтики. 2014. Т. 1. С. 369-370.
6) Карабицина Е. Ф., Сенашов С. И. Анализ статистики дорожно-транспортных происшествий в городе Красноярске в период с января по ноябрь 2013 г. // Актуальные проблемы авиации и космонавтики. 2014. Т. 1. С. 372-373.
7) Kovalev V. F., Pustovalov V. V., Senashov S. I. Differential Equations. 1993. Т. 29. С. 1521.
© Буланкин А. Ю., Филюшина Е. В., 2017
