Розробка в середовищі Eviews регресійної моделі ринку гаражних приміщень г
Більшість людей стикаються з такою проблемою як покупка гаража, і кожен при покупці задається питанням, яку суму правильно витратити, і на які параметри варто звернути увагу, щоб раціонально оцінити покупку. У разі можна вирішити завдання з допомогою регресійного аналізу. Одна з програмних систем, що дозволяє впоратися з поставленою проблемою, є Eviews.
Таким чином необхідно на основі даних ринку гаражних приміщень м.Біробіджана побудувати регресійну модель у системі Eviews та спрогнозувати ціну за певних параметрів.
Об'єктом дослідження є вивчення основних можливостей роботи програми Eviews на прикладі побудови полів кореляції результативної та факторної ознак, а також емпіричної лінії регресії. Ця програма дуже підходить для вирішення задачі виміряних економічних змінних, їхнього взаємозв'язку. Програма Eviews досконало справляється з вирішенням економетричних завдань. Для прикладу було створено статистичні дані продажу приміщення гаражного типу у м. Біробіджан.
Позначимо змінні: Площа приміщення гаражного типу (м 3 )-Space,модифікація приміщення гаражного типу–Турі (1-цегляний, 0 -залізобетонний),вартість приміщення гаражного типу-Price,наявність охоронної сигналізації–Security(1-є , 0-відсутня) (рис.1).
Рис.1. Приклад розробленої бази даних
Запускаємо програму Eviews, створюємо новий робочий файл, натискаємо на вкладкуFile/New/Workfile,задаємо заздалегідь діапазон досліджуваної області від 1 до 50 (рис.2). Вибираємо відповідний тип структури нашого робочого файлу:unstructured or irregular-неструктурована/без дати.
Рис.2. Створення нового робочого файлу
Натискаємо кнопку ОК, з'являється наступне робоче вікно (рис.3)
Рис.3. Робоче вікно.
Щоб імпортувати файл Excel, у якому створювалася база даних, необхідно перейти:Procs/Import/ReadText-Lоtus-Excel.
Далі у відкритому вікні вибираємо досліджувані дані у форматі електронної таблиці (рис.4).
Рис.4. Імпортування бази даних
У вікні «NamesforseriesorNumberofseriesifnamesinfile»вказуємо цифру 4, оскільки вихідний файл (рис.1) містить 4 змінні. Натискаємо ОК (рис.5).
У новому робочому вікні виводяться: назви змінних, константа (з) та залишкиresid(рис.6).
Рис.6. Виведення імпортованих даних.
Для цього необхідно створити нову групу, яка міститиме деякі імпортовані раніше змінні.
Для створення нової групи у робочому вікні Workfile:UNTITLED виділяємо, необхідні змінні та вибираємо: Open/AsGroup
Далі програма виводить значення кожної змінної, раніше завантаженої бази даних (рис.7).
Рис.7. Значення кожної змінної.
Наступною дією буде побудова поля кореляції, для цього необхідно вибрати пункти меню: View/Graph/Scatter/Simple Scatter.
Далі програма показує графік, це поле кореляції результативної та факторної ознак (рис.8).
Мал. 8. Графік кореляції
При натисканні на кнопкуStatsпобачимо значення описових статистик групи (рис.9).
Мал. 9. Значення описових статистик групи
Далі нам необхідно знайти рівняння регресії, для цього перейдемоProc/MakeEquation (рис.10).
Мал. 10. Дані рівняння регресії
Побудуємо регресійне рівняння. Тим самим ми припускаємо, що на ціну дослідного гаражного приміщення впливають три складові (рис.10). В результаті випробування можна записати рівняння цього виду:
Проведемо підрахунок вартості приміщення гаражного типу за отриманим рівнянням на основі нових даних.
Необхідна купівля гаражного приміщення за деякими параметрами: цегляне приміщення, з площею 24(м 3 ), без охоронної сигналізації.
Орієнтовна вартість гаражного приміщення дорівнює 318 089.128 руб.
У процесі розв'язання задачі було застосовано основний інтерфейс для вирішення економетричних задач за допомогою програмного середовища Eviews. Побудовано емпіричну лінію регресії, яка відображає залежність ціни гаражного приміщення та деяких діючих факторів. Підраховано прогнозовану вартість гаражного приміщення.
Проведене дослідження можна використовувати у викладанні [4].
1. Аббасова Ш.А., Оруджова М.Ш. Аналіз та прогнозування обсягу іноземних інвестицій в економіку Азербайджану // Сучасна економіка: проблеми та рішення. 2012. № 10 (34). З. 175-183.
2. Баженов Р. І. Інформаційна безпека та захист інформації: практикум. Біробіджан: Вид-во ГОУВПО «ДВГСГА», 2011. 140 с.
3. Баженов Р.І. Інтелектуальні інформаційні технології. Біробіджан: ПДУ ім. Шолом-Алейхема, 2011. 176 с.
4. Баженов Р.І. Про організацію науково-дослідної практики магістрантів напряму «Інформаційні системи та технології» // Сучасні наукові дослідження та інновації. 2014. № 9-2 (41). С. 62-69.
6. Богданов А.Л. Економетричний аналіз ринку старих автомобілів //Вісник Томського державного університету. 2006. № 290. С. 104-107.
7. Векслер В.А., Баженов Р.І. Визначення взаємозв'язку номенклатурних позицій засобами 1С: Підприємство 8.3 // Сучасні наукові дослідження та інновації. 2014. №7 (39). З. 45-49.
8. Векслер В.А., Баженов Р.І. Визначення взаємозв'язку номенклатурних позицій засобами 1С: Підприємство 8.3 // Сучасні наукові дослідження та інновації. 2014. №7 (39). З. 45-49.
9. Воіщева О.С. Економетричні моделі якісних змінних у прогнозних завданнях маркетингу // Вісник Воронезького державного університету. Серія: Економіка та управління. 2006. № 2. С. 261-268.
10. Зайцева Ю.В. Економетричний аналіз макроекономічної системи цін// Управління великими системами: збірник праць. 2006. № 14. С. 85-91.
11. Наумов А.А., Баженов Р.І. Про нестійкість методу нормалізації критеріїв// Сучасні наукові дослідження та інновації. 2014. № 11-1 (43). С. 64-68.
12. Панова Н.А., Лукін В.Б. Розробка прогнозного індексу видавничо-комерційної ситуації // Вісті вищих навчальних закладів. Проблеми поліграфії та видавничої справи. 2002. № 1. С. 82-89.
13. Пенікас Г.І. Прогнозування кривої прибутковості у завданнях управління активами та пасивами банку // Прикладна економетрика. 2008. № 4. С. 3-26.
14. Проніна О.Ю., Баженов Р.І. Дослідження методів регресійного аналізу програмного середовища Eviews // Nauka-Rastudent.ru. 2015. No. 01 (013) / [Електронний ресурс] Режим доступу. URL: http://nauka-rastudent.ru/13/2320/
15. Реннер А.Г., Стебунова О.І. Моделювання вартості житла на вторинному ринку житла// Вісник Оренбурзького державного університету. 2005. № 10-1. З. 179-182.
16. Anghelache C., Anghel M.G. За допомогоюRegression Model in the Analysis// Procedia Economics and Finance. 2014. Т. 10. С. 323-329.
17. Ciochină I., Iordache C., Marin C. Analysis of Economic and Social Development of Valcea County Based on the Models with Simultaneous Equations // Procedia Economics and Finance. 2014. Т. 16. С. 480-488.