CC BY
6
Секция «Информационно-экономические системы»
УДК 519.866
ЭКОНОМЕТРИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ЦЕН НА ЯБЛОКИ
*
И. О. Князева , Д. В. Макаренко Научный руководитель - И. Л. Савостьянова
Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М. Ф. Решетнева Российская Федерация, 660037, г. Красноярск, просп. им. газ. «Красноярский рабочий», 31
E-mail: Knio95@mail.ru
Моделируются средние потребительские цены на яблоки за 1 кг в Красноярском крае по 731 данным временного ряда с 01.09.2015 по 31.08.2017. В процессе подбора наиболее подходящей оказалась экспоненциальная линия тренда. Все коэффициенты этого уравнения статистически значимы. Уравнение адекватно опытным данным. Остатки гомоскедастичны. Построенная модель позволяет делать прогноз на 10 дней с ошибкой не превышающей 2 %.
Ключевые слова: эконометрический анализ, цены яблок, Красноярский край.
ECONOMETRIC ANALYSIS OF THE PRICES OF APPLES
I. O. Knyazeva*, D. V. Makarenko Scientific Supervisor - I. L. Savostyanova
Reshetnev Siberian State University of Science and Technology 31, Krasnoyarsky Rabochy Av., Krasnoyarsk, 660037, Russian Federation
E-mail: Knio95@mail.ru
We have built a model of average consumer prices for apples per 1 kg in the Krasnoyarsk region according to the time series from 01.09.2015 to 31.08.2017. In the course of selection of the most suitable there was an exponential line of a trend. All coefficients of this equation are statistically significant. Equation to adequately skilled data. This model has homoscedasticity. The constructed model allows to do the forecast for 10 days with the mistake which isn't exceeding 2 %.
Keywords: econometric analysis, apple prices, Krasnoyarsky Kray.
Для анализа были взяты данные о цене 1 кг яблок (еженедельные средние потребительские цены на 1 кг импортных яблок) в Красноярском крае за 2015-2017 год с сайта Росстата [1].
Была получена следующая итоговая статистика:
Средняя цена 1 кг яблок в 2015-2017 г. была равна 119,84 руб., стандартная ошибка средней - 3 копейки. Наиболее часто встречающаяся цена - 114,57 руб. Стандартное отклонение показывает разброс данных относительно среднего значения, т. е. цена колеблется в среднем в пределах от 111,41 до 128,27 руб. Наименьшая цена за этот период равна 107,5 руб., а наибольшая -138,75 руб. Цена выросла в среднем почти на 31 руб.
Асимметрия значительна и есть левосторонняя асимметрия. Эксцесс - отрицателен и близок к нулю, значит, кривая распределения близка к нормальной и расположена чуть ниже.
Коэффициент вариации для данных равен 7,03 %, что говорит об однородности данных.
График частот показывает, что меньшая часть данных (274) находится ниже 114,58 руб. Это значит, что почти одна треть года цена за 1 кг яблок была ниже 114,58 руб.
Наблюдается тенденция цен к росту, то есть незначительные понижения цены были, но в целом цена на яблоки повышается.
По данным были построены разные линии тренда. С экономической точки зрения, более подходящей для прогноза будет экспоненциальная линия с уравнением: y = 4,76e5,7t.
Актуальные проблемы авиации и космонавтики - 2018. Том 2
Данное уравнение адекватно опытным данным. Все его коэффициенты значимы, а остатки гомоскедастичны.
Полученные остатки регрессии были проверены на автокорреляцию. Была выявлена автокорреляция первого порядка.
Полученная регрессия для остатков: et = 0,99 et-1
Анализируя полученные данные, приходим к следующим выводам: уравнение адекватно опытным данным, коэффициент значимый, остатки гомоскедастичны, автокорреляция остатков устранена, и полученное уравнение можно использовать для прогноза.
Окончательное уравнение регрессии: yt = 4,76 e5,7t + 0,999 * et-1
Таким образом, в работе был сделан прогноз цен на яблоки (фактические значения цен на яблоки в сентябре 2017 года взяты по данным Росстата) [1]. Построенное уравнение регрессии можно использовать для прогнозирования. Полученное уравнение регрессии позволило сделать прогноз на 10 дней.
В работе использовались методики и результаты, полученные в работе [3-5].
Библиографические ссылки
1. Еженедельные средние потребительские цены на отдельные товары и услуги, рубль [Электронный ресурс] : сайт Федеральной службы государственной статистики. URL: http://www.gks.ru/dbscripts/cbsd/DBInet.cgi7pH1921002 (дата обращения: 11.03.2018).
2. Индексы потребительских цен на товары и услуги, процент [Электронный ресурс] : сайт Федеральной службы государственной статистики. URL: http://www.gks.ru/dbscripts/cbsd/DBInet. cgi?pl=1902001 (дата обращения: 11.03.2018).
3. Тимофеев В. Е., Савостьянова И. Л. Анализ изменения объема выпуска штампованных автомобильных колес ООО «КРАМЗ» // Актуальные проблемы авиации и космонавтики : материалы X Всерос. науч.-практ. конф. творческой молодежи. 2014. Т. 1. С. 392.
4. 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 : материалы X Всерос. науч.-практ. конф. творческой молодежи. 2014. Т. 1. С. 372-373.
5. Kovalev V. F., Pustovalov V. V., Senashov S. I. Differential Equations. 1993. Т. 29. С. 1521.
© Князева И. О., Макаренко Д. В., 2018
