Коэффициент эластичности в excel формула

Пример построения эконометрической модели в EXCEL

По десяти кредитным учреждениям получены данные, характеризующие зависимость объема прибыли (Y, млн.руб.) от величины доходов по кредитам (X1, млн.руб.), доходов по депозитам (X2, млн.руб.) и размера внутрибанковских расходов (X3, млн.руб.).

1. Осуществить выбор факторных признаков для построения многофакторной регрессионной модели.

2. Рассчитать параметры регрессионной модели. Оценить ее качество.

3. Для характеристики модели определить:

4. средние коэффициенты эластичности;

7. Оценить с помощью t-критерия Стьюдента статистическую значимость коэффициентов уравнения множественной регрессии.

8. Построить регрессионную модель со статистически значимыми факторами. Оценить ее качество.

9. Определить точечный и интервальный прогноз результативного показателя.

I. Выбор факторных признаков для построения модели осуществляется с помощью матрицы коэффициентов парной корреляции. Для её построения необходимо:

выбрать Сервис->Анализ данных->Корреляция

заполнить необходимые поля диалогового меню (рисунок 1)

Рис.1. Ввод параметров инструмента «Корреляция»

Результаты представлены на рисунке 2.

Рис.2. Таблица коэффициентов парных корреляций

Для выявления явления мультиколлинеарности необходимо проанализировать коэффициенты парной корреляции между факторными признаками. Если имеют место коэффициенты, значение которых по модулю больше 0,8, то, следовательно, мультиколлинеарность присутствует, и это явление необходимо устранять. Если же значения коэффициентов парной корреляции между факторными признаками, взятые по модулю, меньше величины 0,8, то явление мультиколлинеарности отсутствует, и, следовательно, все факторные признаки можно включать в модель множественной регрессии.

Так как , т.е. между факторными признаками X1 и X3 существует явление мультиколлинеарности, то для построения модели выбираем тот факторный признак, который оказывает большее влияние на результативный признак (фактор, для которого коэффициент парной корреляции с результативным признаком, взятый по модулю, является большим).

Следовательно, фактор X3 оказывает большее влияние на результативный признак (Y) и этот фактор рекомендуется в модели оставить. Фактор X1 оказывает меньшее влияние на результативный признак (Y) и этот фактор рекомендуется из модели исключить.

Таким образом, для построения модели множественной регрессии выбираются два факторных признака — Х2 (величина доходов по депозитам) и Х3 (величина внутрибанковских расходов).

II. Расчет параметров регрессионной модели можно осуществить с помощью инструмента анализа данных Регрессия, отличие заключается в том, что в качестве диапазона значений фактора X необходимо указать диапазон значений факторов X2 и X3 (рисунок 3).

Рис.3. Ввод параметров регрессии

Результаты построение множественной регрессии представлены на рисунке 4.

Рис.4. Вывод итогов регрессии

На основании полученных данных можно записать уравнение множественной регрессии

Y=-16,2872 + 0,197247*X2 + 0,592429*X3

Оценим качество построенной модели множественной регрессии по следующим направлениям:

Коэффициент детерминации = 0.794176 достаточно близок к 1, следовательно, качество модели можно признать высоким.

Критерий Фишера F = 13,50486 > Fтабл = 4,74 , следовательно, уравнение регрессии признается статистически значимым и может быть использовано для анализа и прогнозирования экономических процессов.

Для вычисления Fтабл необходимо определить:

— степень свободы числителя m=2 (число факторных признаков);

— степень свободы знаменателя n-m-1=10-2-1=7;

— уровень значимости =0,05.

III. Оценим качество построенной модели множественной регрессии с помощью коэффициентов эластичности, b — и D — коэффициентов.

Коэффициент эластичности определяется:

, (1)

где — среднее значение соответствующего факторного признака,

— среднее значение результативного признака.

bi – коэффициенты регрессии соответствующих факторных признаков.

ß-коэффициент определяется по следующей формуле:

, (2)

где — среднеквадратическое отклонение (СКО) соответствующего факторного признака (рассчитывается как корень квадратный из дисперсии признака),

— СКО результативного признака.

∆-коэффициент определяется по следующей формуле:

, (3)

где — коэффициент парной корреляции результативного и соответствующего факторного признаков,

— коэффициент детерминации.

На рисунке 5 представлены формулы расчетов описанных выше коэффициентов

Рис.5. Формулы расчетов коэффициентов

Результаты вычислений представлены в таблице 2.

Результаты расчета бета-, дельта- и коэффициентов эластичности

Y	X2	X3
Ср.знач	47,8	59,4	88,4
Эласт.	0,245	0,881
Дисп	134,6	67,6	247,8
СКО	11,60	8,221	15,74
bi	0,197	0,592
	0,139	0,803
	0,599	0,883
	0,105	0,894

Частный коэффициент эластичности показывает, на сколько процентов изменится среднее значение результативного признака, если среднее значение конкретного факторного признака изменится на 1 %, т.е., при увеличении на 1% величины доходов по депозитным операциям (Х2) прибыль банка увеличится на 0,245 % (Э2 = 0,245), при увеличении на 1% размера внутрибанковских расходов (X3) объём прибыли увеличится на 0,88% (Э3 =0,881).

β-коэффициент показывает, на какую величину изменится СКО результативного признака, если СКО конкретного факторного признака изменится на 1 единицу, т.е. при увеличении на 1 единицу СКО доходов по депозитам (X2), СКО объёма прибыли увеличится на 0,14 ( =0,139774); при увеличении на 1 единицу СКО внутрибанковских расходов СКО прибыли организации увеличится на 0,804 единицы ( = 0,803801 ).

∆-коэффициент показывает удельный вес влияния конкретного факторного признака в совместном влиянии всех факторных признаков на результативный показатель, т.е. удельный вес влияния внутрибанковских расходов (X3) на объём прибыли (результативный признак) составляет 89,4% (∆3 = 0,8944), а удельное влияние доходов по депозитам (Х2) на прибыль составляет 10,5 % ( ∆2 = 0,1055).

IV. Для оценки статистической значимости факторных признаков модели множественной регрессии используется t-критерий Стьюдента.

С помощью функции СТЬЮДРАСПОБР(0,05;7) определим табличное значение t табл = 2,364624.

Сравним расчетные значения t-статистики, взятые по модулю, с табличным значением этого критерия (расчетные значения берутся из столбца t-статистика таблицы 3 регрессионного анализа).

Результаты регрессионного анализа

t х2 = 0,668573 tтаб=2,364624, следовательно, фактор Х3 признается статистически значимым и информативным. Такой фактор рекомендуется в модели регрессии оставить.

Построим регрессионную модель со статистически значимыми факторами. Для конкретного примера статистически значимым фактором является только фактор Х3 (величина внутрибанковских расходов). Подробное построение регрессионных моделей рассмотрено ранее. Осуществим следующие установки в окне Регрессия (рисунок 6).

Рис.6. Диалоговое окно Регрессия

Получим следующие результаты (рисунок 7)

Рис.7. Вывод итогов регрессии

Запишем уравнение зависимости прибыли организации от величины внутрибанковских расходов (Х3):

Y = 0,651363*Х3 – 9,78049

Качество этой модели может быть оценено по коэффициенту детерминации =0,781, следовательно, размер прибыли кредитных организаций на 78,1 % зависит от величины внутрибанковских расходов.

При сравнении качества регрессии y = f (X3) с качеством регрессии
y = f (X2, X3) , имеющей =0,794, можно утверждать, что улучшение качества модели не произошло.

Значение F-критерия Фишера составляет 28,53 > Fтабл (1,8)=5,32 , следовательно, построенное уравнение регрессии признается статистически значимым и может быть использовано для анализа и прогнозирования процессов.

Построение точечного прогноза прибыли кредитного учреждения (результативного показателя) может быть осуществлено по уравнению множественной регрессии, построенной в пункте 4 задачи, или по уравнению регрессии, содержащего только статистически значимые факторы (пункт 5 задачи).

Воспользуемся уравнением множественной регрессии, так как качество этой модели признано лучшим:

Для построения точечного прогноза результативного признака необходимо рассчитать точечные прогнозы факторных признаков (величины доходов организации по депозитам и величины внутрибанковских расходов). Для этого построим графики X2(t), X3(t) и тренд по каждому из факторов (рисунок 8, 9).

Рис. 8. Выбор типа диаграммы

Рис.9. Выбор источника данных

На полученной диаграмме необходимо добавить линию тренда:

Диаграмма->Добавить линию тренда.

В настройках тренда в закладке Параметры указать (рисунок 10):

Прогноз вперед на 1 единицу

Показать уравнение на диаграмме

Поместить на диаграмму величину достоверности аппроксимации.

Рис.10. Параметры линии тренда

Результат построения представлен на рисунке 11.

Рис.11. Построение прогноза величины доходов по депозитам (X2)

В полученное уравнение тренда

Х2 = 1,8061*х + 49,467 ,

в котором в качестве факторного признака выступает «время», необходимо подставить следующий момент времени. Так как временной ряд факторного признака Х2 представлен 10 наблюдениями, то следующий момент времени будет представлен числом 11.

X2Прогн.=1,8061*11+49,467 = 69,3341 (млн.руб.)

Осуществляя аналогичные установки для фактора Х3, построим прогноз по величине внутрибанковских расходов (рисунок 12) .

Рис.12. Построение прогноза величины внутрибанковских расходов (X3)

Определим прогнозное значение внутрибанковских расходов из построенного уравнения тренда:

X3Прогн.=4,9455 *11+61,2=115,6005 (млн.руб.)

Рассчитанные значения прогнозов по факторам Х2 и Х3 подставим в уравнение множественной регрессии:

Y=0,197247*X2 + 0,592429*X3 — 16,2872

YПрогн. = 0,197247*X2 Прогн. + 0,592429*X3 прогн. — 16,2872

Определим интервальный прогноз результирующего показателя, для этого рассчитаем ширину доверительного интервала по формуле:

(4)

где = 5,968678 (стандартная ошибка из таблицы регрессионной статистики, рисунок 17),

Y Прогн. – рассчитанное выше значение точечного прогноза результативного признака,

Кр= tтаб= 2,364624 табличный коэффициент Стьюдента, можно определить с помощью функции СТЬЮДРАСПОБР(0,05;7)

— среднее значение результативного признака (прибыли кредитной организации).

Подставляя эти значения в выше записанную формулу, получим:

U(k)= 5,968678*2,364624*√(1+0,1+326,6634/1211,6)= 16,51731

Таким образом, прогнозное значение прибыли кредитных организаций
Yпрогн= 65,873832 , будет находиться между верхней границей, равной
65,873832 + 16,51731 = 82,39113827 (млн.руб.)

и нижней границей, равной

65,873832 – 16,51731= 49,3565254 (млн.руб.)

Вывод: Прогнозное значение прибыли исследуемых кредитных организаций, рассчитанное по уравнению множественной регрессии, будет находиться в интервале от 49,36 мл.руб. до 82,39 млн.руб.

Данное уравнение регрессии признано статистически значимым по критерию Фишера и обладает достаточно высоким качеством, следовательно, результаты расчетов можно признать надежными и достоверными.

Источник

Спрос и предложение – главные компоненты рынка, взаимосвязанные и взаимодействующие друг с другом. Эти категории помогают понять механизм формирования рыночной цены и потребления товаров, выстроить модель поведения покупателя и продавца.

Отслеживать спрос и предложение своего товара предприятие может средствами Microsoft Excel.

Как построить график спроса и предложения в Excel

Спрос – это желание обладать товаром или услугой, подкрепленное возможностью. То есть «хочу и могу». Не просто потребность, а платежеспособность в отношении определенного продукта в существующих рыночных условиях.

Величина спроса – число товаров и услуг, которое человек готов купить в данный момент, в данном месте, за данную цену.

На величину объема сбыта влияют прямо и косвенно множество факторов:

1. активность рекламной кампании;
2. мода;
3. вкус покупателя, ожидания;
4. размер дохода потребителя;
5. полезность товара;
6. доступность;
7. стоимость схожих категорий товаров и т.д.

Зависимость между величиной спроса и факторами – это функция спроса. В экономической практике принято рассматривать функцию спроса от цены. В данном случае все определяющие величину спроса факторы считаются неизменными.

Графическая иллюстрация функции спроса от цены – кривая спроса. Основное свойство данного экономического параметра: уменьшение цены ведет к возрастанию сбыта продукта. И, напротив, высокая стоимость продукта ограничивает спрос на него.

Обратная зависимость имеет фундаментальный характер. Потому ее считают законом спроса. Изобразим его наглядно с помощью графика.

1. Внесем данные по ценам на товар и по количеству проданных единиц в шкалу спроса:



2. Переходим на вкладку «Вставка», инструмент «Диаграммы» — выбираем тип графика.



3. Для настройки делаем график активным, чтобы появилось дополнительная группа закладок под названием «Работа с диаграмами». Выбераем закладку «Конструктор», а в ней инструмент «Выбрать данные».



4. В окне «Выбор источника данных» из левой колонки «Элементы легенды (ряды)» удаляем данные «Продано».



5. В этом же окне в правой колонке «Подписи горизонтальной оси (категории)» жмем «Изменить».



6. Выделяем диапазон ячеек B2:B6 чтобы автоматически заполнить параметрами поле в появившимся окне «Подписи оси».

Обратите внимание! Количество продукции – ось абсцисс (горизонтальная). Цена – ось ординат (вертикальная).

Полноценный анализ ситуации на рынке невозможен без рассмотрения предложения. Это совокупность продуктов и услуг, которые присутствуют на рынке и предлагаются продавцом покупателю за определенную цену.

У данной экономической категории есть величина (число товаров и услуг, предлагаемых в конкретный временной промежуток, в конкретном месте, по определенной цене).

Цена предложения – прогнозируемый показатель. Это минимальная сумма, за которую продавец согласен предложить потребителю свой товар.

Объем предложения зависит, соответственно, от цены. Только в данном случае наблюдается обратная зависимость (ср.: объем): чем ниже цена, тем меньше предлагаемой продукции. Продавец лучше придержит часть товара на складе, чем отдаст за бесценок. Хотя на объем предложения влияет не только стоимость.

Функция предложения от цены показывает зависимость величины предложения от его денежной оценки.

Добавим в демонстрационную табличку еще один столбец. Условно назовем его «Предложено»:

Теперь отобразим на графике сразу 2 показателя: «Спрос» и «Предложение». В одной области. Для этой цели подойдет точечная диаграмма.

Выделяем таблицу с исходными данными и выберем инструмент: «Вставка»-«Точечная»-«Точечная с гладкими кривыми и маркерами».

Снова выбираем «Конструктор»-«Выбрать данные» и задаем параметры в окне «Изменение ряда» для графиков:
спрос:
предложение:

Следим, чтобы горизонталь показывала количество, а вертикаль – цену. Получаем результат:

Интерпретируем. Пересечение графиков иллюстрирует становление равновесной цены (50 рублей) и равновесного количества продаж (300 единиц). Область выше равновесной цены – избыток продукции. Производитель вынужден постепенно уменьшать стоимость. Область ниже равновесной цены – дефицит. Цены будут повышаться.



Как найти эластичность спроса в Excel

Эластичность спроса – это степень чувствительности показателя к изменению факторов. Данный критерий расчетный, представлен в виде коэффициентов.

Прямая эластичность по привлекательной цене для потребителя определяется как процентное изменение объема к процентному изменению цены. Измерим коэффициент методом центральной точки (чаще всего используемым).

Для примера возьмем следующие данные:

Введем формулу коэффициента эластичности спроса по цене: =((E3-D3)/(E3+D3))/((C3-B3)/(C3+B3)).

Знак «минус» указывает на отрицательный наклон кривой спроса. Коэффициент эластичности характеризует относительное изменение объема продаж при бесконечно малом изменении стоимости. Так как показатель меньше 0, то график сдвинется влево. Экономический смысл: повышение цены в текущий момент времени повлечет уменьшение будущей стоимости.

Как найти эластичность предложения в Excel

Эластичность предложения – это расчетный показатель чувствительности объема к изменению рыночной цены.

При расчете коэффициента используется та же формула: изменение объема предложения / изменение стоимости.

Скачать график спроса и предложения в Excel

Анализ результата. Относительно неэластичное предложение. Предлагаемый объем продукции остается неизменным для перепродажи по любой стоимости.

По территориям региона приводятся данные за 200Х г.

Задание:

1. Постройте поле корреляции и сформулируйте гипотезу о форме связи.

2. Рассчитайте параметры уравнения линейной регрессии

.

3. Оцените тесноту связи с помощью показателей корреляции и детерминации.

4. Дайте с помощью среднего (общего) коэффициента эластичности сравнительную оценку силы связи фактора с результатом.

5. Оцените с помощью средней ошибки аппроксимации качество уравнений.

6. Оцените с помощью F-критерия Фишера статистическую надёжность результатов регрессионного моделирования.

7. Рассчитайте прогнозное значение результата, если прогнозное значение фактора увеличится на 10% от его среднего уровня. Определите доверительный интервал прогноза для уровня значимости .

8. Оцените полученные результаты, выводы оформите в аналитической записке.

Решение:

Решим данную задачу с помощью Excel.

1. Сопоставив имеющиеся данные х и у, например, ранжировав их в порядке возрастания фактора х, можно наблюдать наличие прямой зависимости между признаками, когда увеличение среднедушевого прожиточного минимума увеличивает среднедневную заработную плату. Исходя из этого, можно сделать предположение, что связь между признаками прямая и её можно описать уравнением прямой. Этот же вывод подтверждается и на основе графического анализа.

Чтобы построить поле корреляции можно воспользоваться ППП Excel. Введите исходные данные в последовательности: сначала х, затем у.

Выделите область ячеек, содержащую данные.

Затем выберете: Вставка / Точечная диаграмма / Точечная с маркерами как показано на рисунке 1.

Рисунок 1 Построение поля корреляции

Анализ поля корреляции показывает наличие близкой к прямолинейной зависимости, так как точки расположены практически по прямой линии.

2. Для расчёта параметров уравнения линейной регрессии
воспользуемся встроенной статистической функцией ЛИНЕЙН.

Для этого:

1) Откройте существующий файл, содержащий анализируемые данные;
2) Выделите область пустых ячеек 5×2 (5 строк, 2 столбца) для вывода результатов регрессионной статистики.
3) Активизируйте Мастер функций: в главном меню выберете Формулы / Вставить функцию.
4) В окне Категория выберете Статистические, в окне функция – ЛИНЕЙН. Щёлкните по кнопке ОК как показано на Рисунке 2;

Рисунок 2 Диалоговое окно «Мастер функций»

5) Заполните аргументы функции:

Известные значения у – диапазон, содержащий данные результативного признака;

Известные значения х – диапазон, содержащий данные факторного признака;

Константа – логическое значение, которое указывает на наличие или на отсутствие свободного члена в уравнении; если Константа = 1, то свободный член рассчитывается обычным образом, если Константа = 0, то свободный член равен 0;

Статистика – логическое значение, которое указывает, выводить дополнительную информацию по регрессионному анализу или нет. Если Статистика = 1, то дополнительная информация выводится, если Статистика = 0, то выводятся только оценки параметров уравнения.

Щёлкните по кнопке ОК;

Рисунок 3 Диалоговое окно аргументов функции ЛИНЕЙН

6) В левой верхней ячейке выделенной области появится первый элемент итоговой таблицы. Чтобы раскрыть всю таблицу, нажмите на клавишу <F2>, а затем на комбинацию клавиш <Ctrl>+<Shift>+<Enter>.

Дополнительная регрессионная статистика будет выводиться в порядке, указанном в следующей схеме:

Рисунок 4 Результат вычисления функции ЛИНЕЙН

Получили уровнение регрессии:

Делаем вывод: С увеличением среднедушевого прожиточного минимума на 1 руб. среднедневная заработная плата возрастает в среднем на 0,92 руб.

3. Коэффициент детерминации означает, что 52% вариации заработной платы (у) объясняется вариацией фактора х – среднедушевого прожиточного минимума, а 48% — действием других факторов, не включённых в модель.

По вычисленному коэффициенту детерминации можно рассчитать коэффициент корреляции: .

Связь оценивается как тесная.

4. С помощью среднего (общего) коэффициента эластичности определим силу влияния фактора на результат.

Для уравнения прямой  средний (общий) коэффициент эластичности определим по формуле:

Средние значения найдём, выделив область ячеек со значениями х, и выберем Формулы / Автосумма / Среднее, и то же самое произведём со значениями у.

Рисунок 5 Расчёт средних значений функции и аргумент

Таким образом, при изменении среднедушевого прожиточного минимума на 1% от своего среднего значения среднедневная заработная плата изменится в среднем на 0,51%.

С помощью инструмента анализа данных Регрессия можно получить:
— результаты регрессионной статистики,
— результаты дисперсионного анализа,
— результаты доверительных интервалов,
— остатки и графики подбора линии регрессии,
— остатки и нормальную вероятность.

Порядок действий следующий:

1) проверьте доступ к Пакету анализа. В главном меню последовательно выберите: Файл/Параметры/Надстройки.

2) В раскрывающемся списке Управление выберите пункт Надстройки Excel и нажмите кнопку Перейти.

3) В окне Надстройки установите флажок Пакет анализа, а затем нажмите кнопку ОК.

• Если Пакет анализа отсутствует в списке поля Доступные надстройки, нажмите кнопку Обзор, чтобы выполнить поиск.

• Если выводится сообщение о том, что пакет анализа не установлен на компьютере, нажмите кнопку Да, чтобы установить его.

4) В главном меню последовательно выберите: Данные / Анализ данных / Инструменты анализа / Регрессия, а затем нажмите кнопку ОК.

5) Заполните диалоговое окно ввода данных и параметров вывода:

Входной интервал Y – диапазон, содержащий данные результативного признака;

Входной интервал X – диапазон, содержащий данные факторного признака;

Метки – флажок, который указывает, содержит ли первая строка названия столбцов или нет;

Константа – ноль – флажок, указывающий на наличие или отсутствие свободного члена в уравнении;

Выходной интервал – достаточно указать левую верхнюю ячейку будущего диапазона;

6) Новый рабочий лист – можно задать произвольное имя нового листа.

Затем нажмите кнопку ОК.

Рисунок 6 Диалоговое окно ввода параметров инструмента Регрессия

Результаты регрессионного анализа для данных задачи представлены на рисунке 7.

Рисунок 7 Результат применения инструмента регрессия

5. Оценим с помощью средней ошибки аппроксимации качество уравнений. Воспользуемся результатами регрессионного анализа представленного на Рисунке 8.

Рисунок 8 Результат применения инструмента регрессия «Вывод остатка»

Составим новую таблицу как показано на рисунке 9. В графе С рассчитаем относительную ошибку аппроксимации по формуле:

Рисунок 9 Расчёт средней ошибки аппроксимации

Средняя ошибка аппроксимации рассчитывается по формуле:

Качество построенной модели оценивается как хорошее, так как  не превышает 8 – 10%.

6. Из таблицы с регрессионной статистикой (Рисунок 4) выпишем фактическое значение F-критерия Фишера:

Поскольку при 5%-ном уровне значимости, то можно сделать вывод о значимости уравнения регрессии (связь доказана).

8. Оценку статистической значимости параметров регрессии проведём с помощью t-статистики Стьюдента и путём расчёта доверительного интервала каждого из показателей.

Выдвигаем гипотезу Н₀ о статистически незначимом отличии показателей от нуля:

.

для числа степеней свободы

На рисунке 7 имеются фактические значения t-статистики:

t-критерий для коэффициента корреляции можно рассчитать двумя способами:

I способ:  

где – случайная ошибка коэффициента корреляции.

Данные для расчёта возьмём из таблицы на Рисунке 7.

II способ:

Фактические значения t-статистики превосходят табличные значения:

Поэтому гипотеза Н₀ отклоняется, то есть параметры регрессии и коэффициент корреляции не случайно отличаются от нуля, а статистически значимы.

Доверительный интервал для параметра a определяется как

Для параметра a 95%-ные границы как показано на рисунке 7 составили:

Доверительный интервал для коэффициента регрессии определяется как

Для коэффициента регрессии b 95%-ные границы как показано на рисунке 7 составили:

Анализ верхней и нижней границ доверительных интервалов приводит к выводу о том, что с вероятностью параметры a и b, находясь в указанных границах, не принимают нулевых значений, т.е. не являются статистически незначимыми и существенно отличны от нуля.

7. Полученные оценки уравнения регрессии позволяют использовать его для прогноза. Если прогнозное значение прожиточного минимума составит:

Тогда прогнозное значение прожиточного минимума составит:

Ошибку прогноза рассчитаем по формуле:

где

Дисперсию посчитаем также с помощью ППП Excel. Для этого:

1) Активизируйте Мастер функций: в главном меню выберете Формулы / Вставить функцию.

2) В окне Категория выберете Статистические, в окне функция – ДИСП.Г. Щёлкните по кнопке ОК.

3) Заполните диапазон, содержащий числовые данные факторного признака. Нажмите ОК.

Рисунок 10 Расчёт дисперсии

Получили значение дисперсии

Для подсчёта остаточной дисперсии на одну степень свободы воспользуемся результатами дисперсионного анализа как показано на Рисунке 7.

Доверительные интервалы прогноза индивидуальных значений у при с вероятностью 0,95 определяются выражением:

Интервал достаточно широк, прежде всего, за счёт малого объёма наблюдений. В целом выполненный прогноз среднемесячной заработной платы оказался надёжным.

Условие задачи взято из: Практикум по эконометрике: Учеб. пособие / И.И. Елисеева, С.В. Курышева, Н.М. Гордеенко и др.; Под ред. И.И. Елисеевой. – М.: Финансы и статистика, 2003. – 192 с.: ил.

Спрос и предложение – главные компоненты рынка, взаимосвязанные и взаимодействующие друг с другом. Эти категории помогают понять механизм формирования рыночной цены и потребления товаров, выстроить модель поведения покупателя и продавца.

Отслеживать спрос и предложение своего товара предприятие может средствами Microsoft Excel.

Как построить график спроса и предложения в Excel

Спрос – это желание обладать товаром или услугой, подкрепленное возможностью. То есть «хочу и могу». Не просто потребность, а платежеспособность в отношении определенного продукта в существующих рыночных условиях.

Величина спроса – число товаров и услуг, которое человек готов купить в данный момент, в данном месте, за данную цену.

На величину объема сбыта влияют прямо и косвенно множество факторов:

1. активность рекламной кампании;
2. мода;
3. вкус покупателя, ожидания;
4. размер дохода потребителя;
5. полезность товара;
6. доступность;
7. стоимость схожих категорий товаров и т.д.

Зависимость между величиной спроса и факторами – это функция спроса. В экономической практике принято рассматривать функцию спроса от цены. В данном случае все определяющие величину спроса факторы считаются неизменными.

Графическая иллюстрация функции спроса от цены – кривая спроса. Основное свойство данного экономического параметра: уменьшение цены ведет к возрастанию сбыта продукта. И, напротив, высокая стоимость продукта ограничивает спрос на него.

Обратная зависимость имеет фундаментальный характер. Потому ее считают законом спроса. Изобразим его наглядно с помощью графика.

1. Внесем данные по ценам на товар и по количеству проданных единиц в шкалу спроса:
2. Переходим на вкладку «Вставка», инструмент «Диаграммы» — выбираем тип графика.
3. Для настройки делаем график активным, чтобы появилось дополнительная группа закладок под названием «Работа с диаграмами». Выбераем закладку «Конструктор», а в ней инструмент «Выбрать данные».
4. В окне «Выбор источника данных» из левой колонки «Элементы легенды (ряды)» удаляем данные «Продано».
5. В этом же окне в правой колонке «Подписи горизонтальной оси (категории)» жмем «Изменить».
6. Выделяем диапазон ячеек B2:B6 чтобы автоматически заполнить параметрами поле в появившимся окне «Подписи оси».

Обратите внимание! Количество продукции – ось абсцисс (горизонтальная). Цена – ось ординат (вертикальная).

Полноценный анализ ситуации на рынке невозможен без рассмотрения предложения. Это совокупность продуктов и услуг, которые присутствуют на рынке и предлагаются продавцом покупателю за определенную цену.

У данной экономической категории есть величина (число товаров и услуг, предлагаемых в конкретный временной промежуток, в конкретном месте, по определенной цене).

Цена предложения – прогнозируемый показатель. Это минимальная сумма, за которую продавец согласен предложить потребителю свой товар.

Объем предложения зависит, соответственно, от цены. Только в данном случае наблюдается обратная зависимость (ср.: объем): чем ниже цена, тем меньше предлагаемой продукции. Продавец лучше придержит часть товара на складе, чем отдаст за бесценок. Хотя на объем предложения влияет не только стоимость.

Функция предложения от цены показывает зависимость величины предложения от его денежной оценки.

Добавим в демонстрационную табличку еще один столбец. Условно назовем его «Предложено»:

Теперь отобразим на графике сразу 2 показателя: «Спрос» и «Предложение». В одной области. Для этой цели подойдет точечная диаграмма.

Выделяем таблицу с исходными данными и выберем инструмент: «Вставка»-«Точечная»-«Точечная с гладкими кривыми и маркерами».

Снова выбираем «Конструктор»-«Выбрать данные» и задаем параметры в окне «Изменение ряда» для графиков:
спрос: предложение:

Следим, чтобы горизонталь показывала количество, а вертикаль – цену. Получаем результат:

Интерпретируем. Пересечение графиков иллюстрирует становление равновесной цены (50 рублей) и равновесного количества продаж (300 единиц). Область выше равновесной цены – избыток продукции. Производитель вынужден постепенно уменьшать стоимость. Область ниже равновесной цены – дефицит. Цены будут повышаться.

Как найти эластичность спроса в Excel

Эластичность спроса – это степень чувствительности показателя к изменению факторов. Данный критерий расчетный, представлен в виде коэффициентов.

Прямая эластичность по привлекательной цене для потребителя определяется как процентное изменение объема к процентному изменению цены. Измерим коэффициент методом центральной точки (чаще всего используемым).

Для примера возьмем следующие данные:

Введем формулу коэффициента эластичности спроса по цене: =((E3-D3)/(E3+D3))/((C3-B3)/(C3+B3)).

Знак «минус» указывает на отрицательный наклон кривой спроса. Коэффициент эластичности характеризует относительное изменение объема продаж при бесконечно малом изменении стоимости. Так как показатель меньше 0, то график сдвинется влево. Экономический смысл: повышение цены в текущий момент времени повлечет уменьшение будущей стоимости.

Как найти эластичность предложения в Excel

Эластичность предложения – это расчетный показатель чувствительности объема к изменению рыночной цены.

При расчете коэффициента используется та же формула: изменение объема предложения / изменение стоимости.

Анализ результата. Относительно неэластичное предложение. Предлагаемый объем продукции остается неизменным для перепродажи по любой стоимости.

Как построить график в Excel

Предыдущей статье мы уже рассмотрели, как сделать диаграмму в Excel. Теперь настало время узнать, как построить график в Excel.

В первую очередь перед тем как построить график по таблице, нам нужно определиться какой тип графика мы будем использовать – график или точечную диаграмму. В случае если необходимо построить график по данным таблицы, используя значения как х, так и у, т.е. построить график x y в Excel, то в таком случае используется точечная диаграмма. Диаграмма График равномерно распределяет значения по оси х, т.е. при построении графика используются только значения у.

Тип график используется, когда необходимо построить график по данным для отображения тенденции по времени (по годам, месяцам и дням) или по категориям, в которых важен порядок. Данный тип применяется, если есть много данных и важен порядок их следования.

Тип точечная диаграмма применяется когда, необходимо построить график по данным для сравнения не менее двух наборов значений или пар данных. Данный тип диаграммы применяется для построения графика зависимости, когда точек данных немного, а данные представляют отдельные измерения.

Разберем примеры данных типов.

Построить график в Excel по данным таблицы

Для примера рассмотрим, как построить график в Excel по данным изменения курса доллара за 2016 год.

Как построить график в Excel – Данные для построения графика

Выделяем всю таблицу. Заголовки столбцов будут использоваться для подписи данных. Переходим во вкладка « Вставка », в группе «Диаграммы» выбираем пункт «График».

Как построить график в Excel – График

В результате получаем график по данным таблицы:

Как построить график в Excel – График курса доллара за 2016 год

По построенному графику по таблице мы наглядно можем проследить тренд изменения курса валют по месяцам за 2016 год. Перейдем к построению графика по точкам в Excel.

Построить график по точкам в Excel

Точечная диаграмма используется для того, чтобы построить график зависимости в Excel. Очень часто точечный график используется для того, чтобы построить график функции в Excel. Поэтому мы рассмотрим несколько примеров построения графиков функций.

Начнем с примера, в котором рассмотрим, как построить график квадратичной функции.

Создадим следующую таблицу:

Как построить график в Excel – Построение графика функции, исходные данные

В первом столбце (столбец А) у нас значения х с единичным шагов, во втором (столбец В) значения формулы квадратичной функции.

Исходные данные готовы. Переходим к построению графика функции. Выделяем всю таблицу, переходим во вкладку « Вставка », в группе «Диаграммы» выбираем пункт « Точечная с гладкими кривыми и маркерами ».

Как построить график в Excel – Точечная диаграмма

Получаем следующий график функции:

Как построить график в Excel – Точечный график квадратичной функции

Вы также можете поработать с оформлением получившегося графика, применив к нему понравившийся стиль.

Как построить два графика в Excel

Перейдем к вопросу, как построить два графика в Excel. Добавим еще один график кубической параболы. Создадим в таблице еще один столбец (столбец С), в котором введем формулу кубической параболы. Теперь наша таблица выглядит следующим образом:

Как построить график в Excel – Расширение таблицы исходных данных

Теперь во вкладке « Конструктор » выбираем пункт « Выбрать данные ».

Как построить график в Excel – Выбрать данные

В появившемся окне, Excel предлагает выбрать источник данных.

Как построить график в Excel – Выбор источника данных

Мы можем либо изменить « Диапазон данных для диаграммы », выбрав нашу обновленную таблицу; либо добавить еще один ряд с помощью кнопки « Добавить ». Мы воспользуемся вторым способом, и просто добавим еще один ряд.

В открывшемся окне в поле « Имя ряда » выбираем ячейку с заголовком столбца, в поле « Значения Х » – выбираем первый столбец таблицы, « Значения У » – третий. Нажимаем кнопку « ОК ».

Как построить график в Excel – Изменение ряда

Теперь в окне « Выбор источника данных » содержится два ряда:

Как построить график в Excel – Построить два графика

Нажимаем « ОК ». И на нашей диаграмме уже отображаются два графика.

Как построить график в Excel – Два графика на одной точечной диаграмме

Для удобства добавим легенду и название диаграммы, и выберем желаемый стиль. Ну вот, график функции в Excel построен:

Как построить график в Excel – Графики функций

Теперь вы знаете, как построить график функции в Excel. Давайте рассмотрим, как быстро оформить график, и как переместить график.

Редактирование графика

Если вы хотите изменить размещение графика, то дважды кликаем по графику, и в « КОНСТРУКТОРЕ » выбираем « Переместить диаграмму ».

Как построить график в Excel – Переместить диаграмму

В открывшемся диалоговом окне выбираем, где хотим разместить наш график.

Как построить график в Excel – Перемещение диаграммы

Мы можем разместить наш график на отдельном листе с указанным в поле названием, для этого выбираем пункт « на отдельном листе ».

В случае если необходимо перенести график на другой лист, то выбираем пункт « на имеющемся листе », и указываем лист, на который нужно переместить наш график.

Разместим график по данным таблицы на отдельном листе с названием « Курс доллара, 2016 год ».

Как построить график в Excel – Перемещение графика на отдельный лист

Теперь книга Excel содержит лист с графиком, который выглядит следующим образом:

Как построить график в Excel – График курса доллара на отдельном листе

Поработаем с оформлением графика. С помощью Excel можно мгновенно, практически в один клик изменить внешний вид диаграммы, и добиться эффектного профессионального оформления.

Во вкладке « Конструктор » в группе « Стили диаграмм » находится коллекция стилей, которые можно применить к текущему графику.

Как построить график в Excel – Стили диаграмм

Для того чтобы применить понравившийся вам стиль достаточно просто щелкнуть по нему мышкой.

Как построить график в Excel – Коллекция стилей диаграмм

Теперь наш график полностью видоизменился.

Как построить график в Excel – График с оформлением

При необходимости можно дополнительно настроить желаемый стиль, изменив формат отдельных элементов диаграммы.

Ну вот и все. Теперь вы знаете, как построить график в Excel, как построить график функции, а также как поработать с внешним видом получившихся графиков. Если вам необходимо сделать диаграмму в Excel, то в этом вам поможет эта статья.

График в Excel с нуля

Визуальное представление информации помогает облегчить ее восприятие. Вероятно, самый простой способ превращения сухих данных в доступную для визуального восприятия форму – это создание графиков и таблиц. Ни один аналитик не может обойтись без них.

Графики имеют ряд преимуществ перед другими способами визуального представления информации. Во-первых, они позволяют быстро обрабатывать доступные числовые значения и делать определенные прогнозы. Помимо прочего, планирование позволяет проверить достоверность доступных числовых данных, так как неточности могут появиться после создания графика.

Слава богу, Excel превращает создание диаграмм в простой и легкий процесс, просто основываясь на существующих числовых значениях.

Создание графика в Excel возможно разными методами, каждый из которых имеет значительные преимущества и ограничения. Но давайте посмотрим все более подробно.

Элементарный график изменения

График необходим, если от человека требуется продемонстрировать, насколько определенный показатель изменился за конкретный период времени. И обычного графика для выполнения этой задачи вполне достаточно, а вот различные вычурные диаграммы на деле могут только сделать информацию менее читаемой.

Предположим, у нас есть таблица, которая предоставляет информацию о чистой прибыли компании за последние пять лет.

1

Важно. Эти цифры не представляют фактические данные и могут быть нереалистичными. Они предоставляются только в образовательных целях.

Затем отправьтесь к вкладке «Вставка», где у вас есть возможность осуществить выбор типа графика, который будет подходящим в конкретной ситуации.

2

Нас интересует тип «График». После нажатия на соответствующую кнопку, появится окошко с настройками внешнего вида будущего графика. Чтобы понять, какой вариант подходит в конкретном случае, вы можете навести указатель мыши на определенный тип, и появится соответствующее приглашение.

3

После выбора нужного вида диаграммы вам необходимо скопировать таблицу данных связать ее с графиком. Результат будет следующим.

4

В нашем случае на диаграмме представлено две линии. Первая имеет красный цвет. Вторая – синий. Последняя нам не нужна, поэтому мы можем удалить ее, выбрав ее и нажав кнопку «Удалить». Поскольку мы имеем лишь одну линию, легенда (блок с названиями отдельных линий графика) также может быть удалена. Но маркеры лучше назвать. Найдите панель «Работа с диаграммами» и блок «Подписи данных» на вкладке «Макет». Здесь вы должны определить положение чисел.

5

Оси рекомендуется называть, чтобы обеспечить большую удобочитаемости графика. На вкладке «Макет» найдите меню «Названия осей» и задайте имя для вертикальной или горизонтальной осей соответственно.

6

Но вы можете смело обходиться без заголовка. Чтобы удалить его, вам нужно переместить его в область графика, которая невидима для постороннего глаза (над ним). Если вам все еще нужно название диаграммы, вы можете получить доступ ко всем необходимым настройкам через меню «Название диаграммы» на той же вкладке. Вы также можете найти его на вкладке «Макет».

7

Вместо порядкового номера отчетного года достаточно оставить только сам год. Выберите требуемые значения и щелкните по ним правой кнопкой мышки. Затем кликните по пункту «Выбор данных» – «Изменить подпись горизонтальной оси». Далее вам следует задать диапазон. В случае с нами, это первая колонка таблицы, являющейся источником информации. Результат такой.

8

Но вообще, можно все оставить, этот график вполне рабочий. Но если есть необходимость сделать привлекательный дизайн графика, то к вашим услугам – Вкладка “Конструктор”, которая позволяет указать фоновый цвет графика, его шрифт, а также разместить его на другом листе.

Создание графика с несколькими кривыми

Предположим, нам надо продемонстрировать инвесторам не одну лишь чистую прибыль предприятия, но и то, сколько в общей сумме будут стоить ее активы. Соответственно, выросло количество информации.

9

Невзирая на это, в методике создания графика принципиальных отличий нет по сравнению с описанным выше. Просто теперь легенду надо оставить, поскольку ее функция отлично выполняется.

10

Создание второй оси

Какие же действия необходимо предпринять, чтобы создать еще одну ось на графике? Если мы используем общие метрические единицы, то необходимо применить советы, описанные ранее. Если применяются данные различных типов, то придется добавлять еще одну ось.

Но перед этим нужно построить обычный график, как будто используются одни и те же метрические единицы.

11

После этого главная ось выделяется. Затем вызовите контекстное меню. В нем будет много пунктов, один из которых – «Формат ряда данных». Его нужно нажать. Затем появится окно, в котором необходимо найти пункт меню «Параметры ряда», а далее выставить опцию «По вспомогательной оси».

12

Далее закройте окно.

13

Но это всего лишь один из возможных методов. Никто не мешает, например, использовать для вторичной оси диаграмму другой разновидности. Надо определиться, какая линия требует того, чтобы мы добавили дополнительную ось, и потом кликнуть правой кнопкой мыши по ней и выбрать пункт «Изменить тип диаграммы для ряда».

14

Далее нужно настроить «внешность» второго ряда. Мы решили остановиться на линейчатой диаграмме.

15

Вот, как все просто. Достаточно сделать лишь пару кликов, и появляется еще одна ось, настроенная под иной параметр.

Excel: методика создания графика функции

Это уже более нетривиальная задача, и для ее выполнения необходимо выполнить два основных действия:

1. Сформировать таблицу, служащую источником информации. Сперва следует определиться с тем, какая будет конкретно в вашем случае использоваться функция. Например, y=x(√x – 2) . При этом в качестве используемого шага мы выберем значение 0,3.
2. Собственно, построить график.

Итак, нам необходимо сформировать таблицу, где есть два столбца. Первый – это горизонтальная ось (то есть, X), второй – вертикальная (Y). Вторая строка содержит первое значение, в нашем случае это единица. На третьей строке нужно написать значение, которое будет на 0,3 большим предыдущего. Это можно сделать как с помощью самостоятельных подсчетов, так и записав непосредственно формулу, которая в нашем случае будет следующей:

После этого нужно применить автозаполнение к следующим ячейкам. Для этого нужно выделить ячейки A2 и A3 и перетащить квадратик на нужное количество строк вниз.

16

В вертикальной колонке мы указываем формулу, используемую, чтобы на основе готовой формулы построить график функции. В случае с нашим примером это будет =А2*(КОРЕНЬ(А2-2 ). После этого подтверждает свои действия с помощью клавиши Enter, и программа автоматически рассчитает результат.

17

Далее нужно создать новый лист или перейти на другой, но уже существующий. Правда, если есть острая необходимость, можно вставить диаграмму здесь же (не резервируя под эту задачу отдельный лист). Но лишь при условии, что есть много свободного пространства. Затем нажимаем следующие пункты: «Вставка» – «Диаграмма» – «Точечная».

После этого надо решить, какой тип диаграммы нужно использовать. Далее делается правый клик мышью по той части диаграммы, для которой будут определяться данные. То есть, после открытия контекстного меню следует нажать на кнопку «Выбрать данные».

Далее нужно выделить первый столбик, и нажать «Добавить». Появится диалоговое окно, где будут настройки названия ряда, а также значения горизонтальной и вертикальной осей.

18

Ура, результат есть, и выглядит очень даже мило.

19

Аналогично графику, построенному в начале, можно удалять легенду, поскольку мы имеем только одну линию, и нет необходимости ее дополнительно подписывать.

Но есть одна проблема – на оси X не нанесены значения, лишь номер точек. Чтобы скорректировать эту проблему, надо дать названия этой оси. Чтобы это сделать, нужно кликнуть правой кнопкой мыши по ней, а затем выбрать пункт «Выбрать данные» – «Изменить подписи горизонтальной оси». По окончании этих операций выделяется требуемый набор значений, и график станет выглядет так.

20

Как объединить несколько графиков

Для создания двух графиков на одном поле особых каких-то компетенций не нужно. Для старта необходимо добавить следующую колонку с функцией Z=X(√x – 3).

Чтобы все было более наглядно, приводим табличку.

21

Обнаруживаем ячейки с требуемой информацией и выделяем их. После этого их необходимо вставить в диаграмму. Если что-то идет не по плану (например, случайно были написаны неправильные названия рядов или неверные цифры на оси), то можно воспользоваться пунктом «Выбрать данные» и отредактировать их. Как следствие, появится вот такой график, где две линии совмещены вместе.

22

Графики зависимости

Это вид графика, где содержимое одной строки или колонки прямо влияет на результат другой. Чтобы его создать, необходимо сформировать табличку типа этой.

23

Условия, заложенные в график: А = f (E); В = f (E); С = f (E); D = f (E).

В случае с нами, нужно найти точечную диаграмму с маркерами и гладкими кривыми, поскольку этот тип больше всего подходит под наши задачи. Затем нажмите на следующие кнопки: Выбор данных – Добавить. Пусть название ряда будет «А», а значения Х будут значениями А. В свою очередь, значения, расположенные по вертикали, будут значениями Е. Опять нужно нажать «Добавить». Второй ряд будет называться B, а значения, расположенные по оси Х, будут находиться в колонке B, а по оси вертикали – в колонке E. Далее по этому механизму создается вся таблица.

24

Настройка внешнего вида графика Excel

После того, как график будет создан, необходимо уделить отдельное внимание его настройке. Важно, чтобы его внешний вид был привлекательным. Принципы настройки одинаковые, независимо от используемой версии программы.

Важно понимать, что любая диаграмма – по сути своей сложный объект. Поэтому в его состав входит множество более мелких частей. Каждая из них может настраиваться путем вызова контекстного меню.

Здесь нужно отличать настройку общих параметров графика и конкретных объектов. Так, для настройки его базовых характеристик, необходимо нажать на фон диаграммы. После этого программа покажет мини-панель, где можно управлять основными общими параметрами, а также разные пункты меню, где можно настраивать их более гибко.

Чтобы задать фон диаграммы, нужно выбрать пункт «Формат области диаграммы». Если регулируются свойства конкретных объектов, то количество пунктов меню значительно уменьшится. Например, чтобы отредактировать легенду, достаточно просто вызвать контекстное меню и кликнуть там по пункту, который всегда начинается со слова «Формат». Обычно его можно найти в самом низу контекстного меню.

Общие рекомендации по созданию графиков

Есть несколько рекомендаций, как правильно создавать графики, чтобы они были читаемыми и информативными:

1. Не нужно использовать слишком много линий. Достаточно лишь двух-трех. Если необходимо отобразить больше информации, лучше создать отдельный график.
2. Нужно особое внимание уделить легенде, а также осям. От того, насколько качественно они подписаны, зависит то, насколько легко будет читать график. Это важно, поскольку любая диаграмма создается для упрощения представления определенной информации, но если подойти к этому безответственно, человеку будет тяжелее разобраться.
3. Несмотря на возможность настраивать внешний вид диаграммы, не рекомендуется использовать слишком много цветов. Это будет сбивать с толку человека, читающего диаграммы.

Выводы

Простыми словами, абсолютно несложно создать график, используя в качестве источника данных конкретный диапазон значений. Достаточно нажать пару кнопкой, и все остальное программа сделает самостоятельно. Конечно, для профессионального овладения этим инструментом надо немного потренироваться.

Если следовать общим рекомендациям по созданию графиков, а также красиво оформлять график таким образом, чтобы получилась очень красивая и информативная картинка, которая не будет вызывать трудностей при ее чтении.

График спроса и предложения в Excel

Спрос и предложение – главные компоненты рынка, взаимосвязанные и взаимодействующие друг с другом. Эти категории помогают понять механизм формирования рыночной цены и потребления товаров, выстроить модель поведения покупателя и продавца.

Отслеживать спрос и предложение своего товара предприятие может средствами Microsoft Excel.

Как построить график спроса и предложения в Excel

Спрос – это желание обладать товаром или услугой, подкрепленное возможностью. То есть «хочу и могу». Не просто потребность, а платежеспособность в отношении определенного продукта в существующих рыночных условиях.

Величина спроса – число товаров и услуг, которое человек готов купить в данный момент, в данном месте, за данную цену.

На величину объема сбыта влияют прямо и косвенно множество факторов:

1. активность рекламной кампании;
2. мода;
3. вкус покупателя, ожидания;
4. размер дохода потребителя;
5. полезность товара;
6. доступность;
7. стоимость схожих категорий товаров и т.д.

Зависимость между величиной спроса и факторами – это функция спроса. В экономической практике принято рассматривать функцию спроса от цены. В данном случае все определяющие величину спроса факторы считаются неизменными.

Графическая иллюстрация функции спроса от цены – кривая спроса. Основное свойство данного экономического параметра: уменьшение цены ведет к возрастанию сбыта продукта. И, напротив, высокая стоимость продукта ограничивает спрос на него.

Обратная зависимость имеет фундаментальный характер. Потому ее считают законом спроса. Изобразим его наглядно с помощью графика.

1. Внесем данные по ценам на товар и по количеству проданных единиц в шкалу спроса:
2. Переходим на вкладку «Вставка», инструмент «Диаграммы» — выбираем тип графика.
3. Для настройки делаем график активным, чтобы появилось дополнительная группа закладок под названием «Работа с диаграмами». Выбераем закладку «Конструктор», а в ней инструмент «Выбрать данные».
4. В окне «Выбор источника данных» из левой колонки «Элементы легенды (ряды)» удаляем данные «Продано».
5. В этом же окне в правой колонке «Подписи горизонтальной оси (категории)» жмем «Изменить».
6. Выделяем диапазон ячеек B2:B6 чтобы автоматически заполнить параметрами поле в появившимся окне «Подписи оси».

Обратите внимание! Количество продукции – ось абсцисс (горизонтальная). Цена – ось ординат (вертикальная).

Полноценный анализ ситуации на рынке невозможен без рассмотрения предложения. Это совокупность продуктов и услуг, которые присутствуют на рынке и предлагаются продавцом покупателю за определенную цену.

У данной экономической категории есть величина (число товаров и услуг, предлагаемых в конкретный временной промежуток, в конкретном месте, по определенной цене).

Цена предложения – прогнозируемый показатель. Это минимальная сумма, за которую продавец согласен предложить потребителю свой товар.

Объем предложения зависит, соответственно, от цены. Только в данном случае наблюдается обратная зависимость (ср.: объем): чем ниже цена, тем меньше предлагаемой продукции. Продавец лучше придержит часть товара на складе, чем отдаст за бесценок. Хотя на объем предложения влияет не только стоимость.

Функция предложения от цены показывает зависимость величины предложения от его денежной оценки.

Добавим в демонстрационную табличку еще один столбец. Условно назовем его «Предложено»:

Теперь отобразим на графике сразу 2 показателя: «Спрос» и «Предложение». В одной области. Для этой цели подойдет точечная диаграмма.

Выделяем таблицу с исходными данными и выберем инструмент: «Вставка»-«Точечная»-«Точечная с гладкими кривыми и маркерами».

Снова выбираем «Конструктор»-«Выбрать данные» и задаем параметры в окне «Изменение ряда» для графиков:
спрос: предложение:

Следим, чтобы горизонталь показывала количество, а вертикаль – цену. Получаем результат:

Интерпретируем. Пересечение графиков иллюстрирует становление равновесной цены (50 рублей) и равновесного количества продаж (300 единиц). Область выше равновесной цены – избыток продукции. Производитель вынужден постепенно уменьшать стоимость. Область ниже равновесной цены – дефицит. Цены будут повышаться.

Как найти эластичность спроса в Excel

Эластичность спроса – это степень чувствительности показателя к изменению факторов. Данный критерий расчетный, представлен в виде коэффициентов.

Прямая эластичность по привлекательной цене для потребителя определяется как процентное изменение объема к процентному изменению цены. Измерим коэффициент методом центральной точки (чаще всего используемым).

Для примера возьмем следующие данные:

Введем формулу коэффициента эластичности спроса по цене: =((E3-D3)/(E3+D3))/((C3-B3)/(C3+B3)).

Знак «минус» указывает на отрицательный наклон кривой спроса. Коэффициент эластичности характеризует относительное изменение объема продаж при бесконечно малом изменении стоимости. Так как показатель меньше 0, то график сдвинется влево. Экономический смысл: повышение цены в текущий момент времени повлечет уменьшение будущей стоимости.

Как найти эластичность предложения в Excel

Эластичность предложения – это расчетный показатель чувствительности объема к изменению рыночной цены.

При расчете коэффициента используется та же формула: изменение объема предложения / изменение стоимости.

Анализ результата. Относительно неэластичное предложение. Предлагаемый объем продукции остается неизменным для перепродажи по любой стоимости.

Как построить график корреляции в Excel

Excel – это эффективный инструмент для статистической обработки данных. И определение корреляций является очень важной составляющей этого процесса. Программа имеет весь необходимый инструментарий для осуществления расчетов такого плана. Сегодня мы более детально разберемся, что нам нужно для осуществления анализа этого типа.

Что представляет собой корреляционный анализ

Простыми словами, корреляция – это связь между двумя явлениями. В свою очередь, под корреляционным анализом подразумевают выявление этой связи. Очень частое утверждение гласит, что корреляция – это зависимость между разными объектами, но на деле это неточное определение. Ведь существует множество изображений, которые показывают связь между явлениями, которые никак не могут быть зависимы друг от друга или одного третьего фактора, который влияет на них.

Для определения зависимости используется другой тип анализа, который называется регрессионным.

Величина, определяющая степень выраженности взаимосвязи, называется коэффициентом корреляции. Это единственная величина, которая рассчитывается корреляционным анализом по сравнению с регрессионным. Возможные вариации коэффициента корреляции могут быть в пределах от -1 до 1. Если это число положительное, взаимосвязь между динамикой изменения значений прямая. Если же отрицательное, то увеличение числа 1 приводит к аналогичному уменьшению числа 2. Если число меньше единицы по модулю, то корреляция неполная. Например, увеличение числа 1 на единицу приводит к увеличению числа 2 на 0,5. В таком случае коэффициент корреляции составляет 0,5. Если же коэффициент корреляции составляет 0, то взаимосвязи между двумя переменными нет.

Интересный факт: корреляции делятся на истинные и ложные. То есть, иногда то, что графики идут в одинаковом направлении, может быть чистой случайностью, а не закономерным следствием воздействия одной переменной на другую или влияния общего фактора на обе переменные. В узких кругах довольно популярны картинки, где коррелируют между собой абсолютно не связанные явления. Вот некоторые примеры:

1. Количество человек, которые стали утопленниками в бассейнах, четко коррелирует с количеством фильмов, в которых Николас Кейдж был актером.
2. Количество съеденной моцареллы и количество человек, которые получили докторскую степень, также коррелирует на протяжении 2000-2009 годов. Наверно, действительно, моцарелла как-то влияет на мозг и стимулирует желание совершать научные открытия.
3. Почти во всех случаях средний возраст женщин, которые получили статус «Мисс Америка» коррелирует с количеством людей, которые погибли от нахождения в горячем паре.
4. Число людей, которое погибло в результате дорожно-транспортного происшествия, четко коррелирует с количеством сметаны, которое съедают люди.
5. Мало кто знает, что чем больше курятины человек ест, тем больше сырой нефти импортируется в мире. Правда, это тоже пример ложной корреляции. Кстати, импорт сырой нефти родом из Норвегии тесно связано с количеством людей, которые погибли в результате столкновения автомобиля с поездом. Причем в этом случае корреляция почти 100 процентов.
6. А еще маргарин негативно влияет на статистику разводов. Чем больше людей, которые проживали в штате Мэн, потребляли маргарина, тем выше была частота разводов. Правда, здесь еще может быть рациональное зерно. Ведь частота потребления маргарина имеет обратную корреляцию с экономическим положением в семье. В свою очередь, плохое экономическое положение в семье имеет непосредственную связь с количеством разводов. И это уже доказано научно. Так что кто знает, может, эта корреляция и не является такой ложной. Правда, никто этого не перепроверял.
7. Количество денег, которое правительство США тратит на развитие науки, космоса и технологий, имеет тесную связь с количеством самоубийств, проведенных в форме повешения или удушения.

Ну и наконец, еще один пример ложной корреляции – чем больше сыра люди едят, тем больше людей умирает из-за того, что они запутываются в своих простынях.

Поэтому несмотря на то, что корреляция является эффективным статистическим инструментом, нужно учиться отфильтровывать истинные взаимосвязи между явлениями и ложные. Иначе исследование может получить такие интересные результаты. А теперь переходим непосредственно к тому, как проводить корреляционный анализ в Excel.

Корреляционный анализ в Excel – 2 способа

Вычисление коэффициента корреляции осуществляется двумя способами. Первый – это использование Мастера функций, который позволяет ввести формулу КОРРЕЛ. Второй инструмент – это пакет анализа, требующий отдельной активации.

Как рассчитать коэффициент корреляции

Давайте продемонстрируем механизм получения коэффициента корреляции на реальном кейсе. Допустим, у нас есть таблица с информацией о суммах продаж и рекламу. Нам нужно понять, в какой степени количество продаж и количество денег, которые были использованы на продвижение, взаимосвязаны.

Способ 1. Определение корреляции с помощью Мастера Функций

Функция КОРРЕЛ – один из самых простых методов, как можно реализовать поставленную задачу. В своем общем виде этот оператор имеет следующий вид: КОРРЕЛ(массив1;массив2). Как же ее ввести? Для этого нужно осуществлять следующие действия:

1. С помощью левой кнопки мыши выделяем ту ячейку, в которой будет находиться получившийся коэффициент корреляции. После этого находим слева от строки формул кнопку fx, которая откроет инструмент ввода функций.
2. Далее выбираем категорию «Полный алфавитный перечень», в котором ищем функцию КОРРЕЛ. Как видно из названия категории, все названия функций располагаются в алфавитном порядке.
3. Далее открывается окно ввода параметров функции. У нас два основных аргумента, каждый из которых являет собой массив данных, которые сравниваются между собой. В поле «Массив 1» указываем координаты первого диапазона, а в поле «Массив 2» – адрес второго диапазона. Для ввода данных массива, используемого для расчета, достаточно выделить нажать левой кнопкой мыши по соответствующему полю и выделить правильный диапазон.
4. После того, как мы введем данные в аргументы, нажимаем кнопку «ОК», чем подтверждаем совершенные действия.

После выполнения описанных выше шагов мы видим в ячейке, выбранной нами на первом этапе, коэффициент корреляции. В нашем примере он составляет 0,97, что указывает на очень сильно выраженную взаимосвязь между данными двух диапазонов.

Способ 2. Вычисление корреляции с помощью пакета анализа

Также довольно неплохой инструмент для определения корреляции между двумя диапазонами – пакет анализа. Но перед тем, как его использовать, нам надо его включить. Для этого выполняем следующие действия:

1. Нажимаем на кнопку «Файл», которая находится в левом верхнем углу сразу возле вкладки «Главная».
2. После этого открываем раздел с настройками.
3. В меню слева переходим в предпоследний пункт, озаглавленный, как «Надстройки». Делаем левый клик по соответствующей надписи.
4. Открывается окно управления надстройками. Нам нужно переключить поле ввода, находящееся внизу, на пункт «Надстройки Excel» и нажать на «Перейти». Если это поле уже находится в таком положении, то не выполняем никаких изменений.
5. Затем включаем пакет анализа в настройках. Для этого ставим соответствующую галочку и нажимаем на кнопку «ОК».

Все, теперь наша надстройка включена. Теперь мы во вкладке «Данные» можем увидеть кнопку «Анализ данных». Если она появилась, то мы все сделали правильно. Нажимаем на нее.

Появляется перечень с выбором разных способов анализа информации. Нам следует выбрать пункт «Корреляция» и нажать на «ОК».

Затем нам нужно ввести настройки. Основное отличие этого метода от предыдущего заключается в том, что нам нужно вводить полностью диапазон, а не разрывать его на две части. В нашем случае, это информация, указанная в двух столбцах «Затраты на рекламу» и «Величина продаж».

Не вносим никаких изменений в параметр «Группирование». По умолчанию выставлен пункт «По столбцам», и он правильный. Эта настройка определяет, каким образом программа будет разбивать данные. Если же наши данные были бы представлены в двух рядах, то надо было бы изменить этот пункт на «По строкам».

В настройках вывода уже стоит пункт «Новый рабочий лист». То есть, информация о корреляции будет располагаться на отдельном листе. Пользователь может настроить место самостоятельно с помощью соответствующего переключателя – на текущий лист или в отдельный файл. Проверяем, все ли настройки были введены правильно. Если да, подтверждаем свои действия нажатием на клавишу «ОК».

Поскольку мы оставили поле с данными о том, куда будут выводиться результаты, таким, каким оно было, мы переходим на новый лист. На нем можно найти коэффициент корреляции. Конечно, он такой же самый, как был в предыдущем методе – 0,97. Причина этого в том, что вычисления производятся одинаковые, исходные данные мы также не меняли. Просто разными методами, но не более.

Таким образом, Эксель дает сразу два метода осуществления корреляционного анализа. Как вы уже понимаете, в результате вычислений итог получится таким же. Но каждый пользователь может выбрать тот метод расчета, который ему больше всего подходит.

Как построить поле корреляции в Excel

Итак, давайте теперь разберемся, как построить поле корреляции. Для начала нужно разобраться, что это вообще такое. Под корреляционным полем подразумевается фактически график корреляции. Главное требование к такой диаграмме – каждая точка должна соответствовать единице совокупности. Поле корреляции поможет установить более глубокие связи и проанализировать данные более качественно. Для начала нам нужно найти коэффициент корреляции между двумя диапазонами, используя функцию КОРРЕЛ.

После того, как мы это сделали, мы теперь можем сделать поле корреляции. Для этого выполняем следующие действия:

1. Переходим во вкладку «Вставка» и там находим вариант диаграммы «точечный график».
2. После того, как мы его добавили, нажимаем по будущему полю корреляции правой кнопкой мыши и вызываем контекстное меню. Далее нажимаем на «Выбрать данные».
3. Далее выбираем наш диапазон в качестве источника данных. После этого подтверждаем свои действия нажатием клавиши ОК. Все остальные действия программа выполнит самостоятельно.

Этот график можно построить не только на основе корреляции, определенной через функцию КОРРЕЛ.

Диаграмма рассеивания. Поле корреляции

До сих пор часть пользователей сидит на старой версии Word. Как построить корреляционное поле в этом случае? Для этого существует специальный инструмент, который называется мастером диаграмм. Найти его можно на панели инструментов по специфическому изображению диаграммы. Если навести на эту иконку мышкой, то появится всплывающая подсказка, которая поможет нам убедиться в том, что это действительно мастер диаграмм.

После этого появится диалоговое окно, в котором нам надо выбрать точечный тип диаграммы. Видим, что логика действий в старых версиях офисного пакета в целом остается той же самой, просто немного другой интерфейс. Немного правее мы можем увидеть, как будет выглядеть точечная диаграмма и выбрать подходящий вид, а также прочитать описание этого типа диаграммы. После этого нажимаем на кнопку «Далее».

Затем выбираем диапазон данных, и наша линия появляется. После этого можно добавить линию регрессии к графику. Для этого необходимо сделать клик правой кнопкой мыши по одной из точек и в появившемся перечне найти «Добавить линию тренда» и сделать клик по этому пункту.

Далее выставляем настройки. Нас интересует тип «Линейная», а в окне параметров нужно поставить флажок «Показывать уравнение на диаграмме».

После подтверждения действий у нас появится что-то типа такого графика.

Как видим, возможных вариантов построения может быть огромное количество.