Расчет значений обобщенного показателя

Задание 1. С использованием индекса оборачиваемости инвестиций требуется сравнить по привлекательности республику Карелию и Кировскую область.

Карелия:

Vi42,251,215,3224,3424,30,872,581,634,69139,511,822,097,29Ti1,413,721,922,5242,64,24,022,514,344,731,782,654,45 361,2380,961,87218,935,435,561,521,8224,34,551,690,4121,311,280,751,41,331,5351,144,21,222,283,572,163,21,20,951,28 4,1

Кировская область:

Vi35,435,561,521,8224,34,551,690,4121,31Ti4,21,222,283,572,163,21,20,951,28 3,6

ВЫВОД: Полученный результат означает более высокую оборачиваемость инвестиций в Кировской области, чем в республике Карелия. Задание 2. Случайная величина имеет нормалное распределение с математическим ожиданием и дисперсией.

Какой из 2-х событий

имеют большую вероятность.

Второе событие имеет > вероятность чем первое.

Задание 3. Используя таблицу значений случайной переменной объемом m = 50 показать что последовательное увеличение объема выборки (10, 20, 30, 40, 50) приводит к сходимости функции распределения к теоретически нормальному распределению.

Номер выборки123451 2 3 4 5 6 7 8 9 10-0,323 -0,068 0,296 -0,288 1,298 0,241 -0,957 0,06 -2,526 -0,531-0,194 0,543 -1,588 0,187 -1,190 0,022 0,525 1,486 -0,354 -0,6340,697 0,926 1,375 0,785 -0,963 -0,853 -1,865 1,022 -0,472 1,2793,521 0,571 -1,851 0,194 1,192 -0,501 0,273 1,394 -0,555 0,0460,321 2,945 1,974 -0,258 0,412 0,439 -0,035 0,464 0,137 2,455

3.1. Строем теоретическую кривую функций распределений нормального закона.

x-3-2-10123T(x)0,001350,022750,158650,500000,841350,977250,99865

n = 10

n = 20

n = 30

n = 40

n = 50

Согласно критерию Колмагорова для уровня значимости q = 0,1 все эмпирические функции распределения (n = 10,20,30,40,50) соответствую нормальному распределению. Задание 4. Интегральные характеристики инвестиционного процесса.

№набл.Уровни фактораVT1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 530.5 1.5 4 0.3 0.72 1 5 1 0.2 0.125 0.21 1 5 0.153 2 1 0.35 0.2 0.1 0.05 0.1 0.2 0.8 0.26 0.15 0.5 0.05 1.4 0.36 1.5 1.3 1.5 0.5 2.8 0.4 2.8 0.6 15 3 3.2 1.8 1.5 0.1 20 4 5 0.15 0.7 3 2 1 1.5 0.41.5 2 2.5 2 2 2 3 2.5 2.5 2 2 2.5 1.5 1 2.5 3 0.5 3 3 1.5 2 2 2 2 2.5 1.5 3 2 1 1.5 2 2.5 2.5 2.5 3 2.5 3 5 3 2 2.5 1 3 3 3 3 1.5 2.5 1.25 3 1.7 5.5 3№набл.Уровни фактораViTi1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 530.325 1.005 3.04 0.156 0.583 0.35 4.3 0.34 0.134 0.081 0.122 0.76 4.35 0.083 1.6 0.6 0.333 0.128 0.089 0.034 0.062 0.192 0.672 0.208 0.078 0.30 0.034 1.302 0.223 1.29 1.157 0.795 0.445 1.792 0.2 2.6 0.498 10.95 2.4 2.88 1.35 0.9 0.091 17.8 2.92 3.25 0.101 0.532 1.56 1.62 0.35 1.29 00.1361.005 1.3 1.45 1.52 1.74 1.08 2.4 1.5 2.375 1.28 1.78 1.675 0.93 0.96 2.1 2.4 0.26 1.8 2.01 1.395 1.24 1.72 1.78 1.06 2.225 0.96 1.5 1.86 0.83 1.095 1.6 2.25 1.875 1.5 2.73 2.225 2.19 3.25 2.01 1.52 1.3 0.81 1.05 2.58 1.02 2.01 0.975 1.45 0.95 2.61 0.918 4.4 1.8

VT = =

ВЫВОД: Задание 5. Для исходных данных представленных в таблице с использованием 2х факторного дисперсионного анализа проверить гипотезу о значимости для сроков окупаемости 2х факторов:

1. Тип региона. 2. Тип (№) интервала в диапазоне значений объемов инвестиций.

Ленингр. обл.Кировская обл.Псковская обл.Республика КарелияНовогород. обл.Калинин. обл.Вологодск. обл.№VTVTVTVTVTVTVT1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 223760 158 270 50 2300 110 160 25 200 97 1000 220 0,96310 7,5 15 5 5 6 5 6,5 5,2 3 13 3 2,9 54,5 8,3 2 3,5 30 13 1,96 1,2 31,8 6,5 2,1 3 4,1 4 4 2 1 2 9,5 13,6 0,18 10 0,154 1 6 110 30 1,62 44 1,4 10 1,73 0,074 0,06 0,074 3 1,8 2 2 1,6 1,5 3 5 4,8 1 3 2 2 0,83 1 1 165 1,8 7 46,8 30 2,5 3 4,8 7 20 16,4 2,4 13,5 4,5 2 40 1,5 2,1 2 2,1 6 2 3 5 5 7 6 2,7 7 5,5 2 5 5 2 1,5 1,5 1,6 2,2 400 1,5 7 2,5 12,6 2 10 0,8 1,1 0,31 0,3 800 0,1 0,13 1,1 7,8 0,6 0,38 0,8 0,49 0,355 0,355 2 8 4 4 1,5 3,2 1,8 1 1 1,5 1,5 1,2 1 1,5 1,5 2,5 2 2,5 3 2 245 300 9 11 45 2 8 14 0,5 0,95 0,33 100 65 25,5 59 4 300 40 6 10 12 5 6 5 6,5 8 5 2 3 10 5 6 4 8 5 6 29,5 4,3 14,4 1,7 6,93 2,55 3 8 1,5 2,9 2

Ленингр. обл.Кировская обл.Псковская обл.Республика КарелияНовогород. обл.Калинин. обл.Вологодск. обл.0 - 31,741,46;1,2;0,916,23;0,992; 1,44;2,52; 0,6;1,86; 0,7138;0,89; 0,53;0,894,02;4,35; 3,78;1,78; 3,1;1,92;1,2; 0,832;1,32 1,62;2,8;3,44; 1,005;1,044; 1,6;0,76;0,87; 1,04;0,81; 0,72;0,95; 0,96;1,675; 1,24;2,4;2,522,6; 4,3; 0,68; 2,012,4; 0,9; 1,863-104,031,743; 3,6; 32,85; 1,152; 1,34; 1,24;1,3; 4,8; 1,62; 3,35;2,08; 1,3357,8; 3,35; 5,265; 3,48; 4,321,943;10 -304,753,6; 1,782,496; 2,010,714; 3,8; 8,65; 3,52; 1,26;1,365,34; 2,8; 4,564,1630-?5,4; 6; 9,32; 5,34; 3,35; 4,992; 2,52; 10,4; 1,566,04541,742,6; 1,2;7,3; 4,56; 6,5; 2,9; 4; 3,6;4,2;

Ленингр. обл.Кировская обл.Псковская обл.Республика КарелияНовогород. обл.Калинин. обл.Вологодск. обл.0 - 31,741,191,672,491,492,401,723 - 104,034,111,652,771,714,841,94310 - 304,752,692,253,591,364,234,1630 - ?5,186,04541,741,94,814,2 5.1. Найдем ? квадратов всех значений таблицы.

5.2. Вычисление суммы квадратов итогов по столбцам деленной на число наблюдений в столбце.

5.3. Вычисление суммы квадратов итогов по строкам, деленной на число наблюдений в строке.

5.4. Вычисление квадрата общего итога, деленного на число всех наблюдений.

5.5. Вычисление оценок дисперсий

5.6. Расчитываем значение F статистики.

Для 1-го фактора:

Для 2-го фактора

5.7. Проверка гипотезы о значимости факторов (влияние факторов) осуществляется с использованием таблицы F-распределения.

Для фактора имеем:

Для фактора имеем:

ВЫВОД:

Рассчитанное значение больше табличного, значит фактор влияет на срок окупаемости. Задание 6.

VTVT3760 158 270 50 2300 110 160 25 200 97 1000 220 0.963 54.5 8.3 2 3.5 30 13 1.96 1.2 31.8 9.5 13.6 0.18 10 0.154 1 6 110 30 1.62 44 1.4 10 1.73 0.074 0.06 0.074 65 1.8 7 46.8 30 2.5 3 4.8 7 20 16.4 2.4 13.5 4.5 2 40 1.5 2.1 210 7.5 15 5 5 6 5 6.5 5.2 3 13 3 2.9 6.5 2.1 3 4.1 4 4 2 1 2 3 1.8 2 2 1.6 1.5 3 5 4.8 1 3 2 2 0.83 1 1 1 2.1 6 2 3 5 5 7 6 2.7 7 5.5 2 5 5 2 1.5 1.5 1.6 2.2400 1.5 7 2.5 12.6 2 10 0.8 1.1 0.31 0.3 800 0.1 0.13 1.1 7.8 0.6 0.38 0.8 0.49 0.355 0.35 45 300 9 11 45 2 8 14 0.5 0.95 0.33 100 65 25.5 5.9 4 300 40 29.5 4.3 14.4 1.7 6.93 2.55 2 8 4 4 1.5 3.2 1.8 1 1 1.5 1.5 1.2 1 1.5 1.5 2.5 2 2.5 3 2 2 6 10 12 5 6 5 6.5 8 5 2 3 10 5 6 4 8 5 6 5 3 8 1.5 2.9 2Найдем среднюю V и T

ВЫВОД: для северо-восточного запада России существует слабая положительная коррекционная зависимость. 7. Сравнительный анализ инвестиционного института.