проведите регрессионный анализ на основе данных: Год Коэффициент автономии (норма ≥0,5) Изменение к 2019 г. Коэффициент текущей ликвидности (норма ≥1,5) Изменение к 2019 г. Рентабельность активов (%) Изменение к 2019 г. Господдержка (% от ВВП с/х)

6 ноября 2025
Эконометрика

Условие:

проведите регрессионный анализ на основе данных: Год Коэффициент автономии (норма ≥0,5) Изменение к 2019 г. Коэффициент текущей ликвидности (норма ≥1,5) Изменение к 2019 г. Рентабельность активов (%) Изменение к 2019 г. Господдержка (% от ВВП с/х) Изменение к 2019 г.
2019 0,48 - 1,62 - 6,1 - 6,1 -
2020 0,46 ▼ 0,02 1,58 ▼ 0,04 7,3 ▲ 1,2 6,9 ▲ 0,8
2021 0,45 ▼ 0,03 1,53 ▼ 0,09 5,9 ▼ 0,2 6,7 ▲ 0,6
2022 0,43 ▼ 0,05 1,41 ▼ 0,21 4,7 ▼ 1,4 8,6 ▲ 2,5
2023 0,42 ▼ 0,06 1,30 ▼ 0,32 3,5 ▼ 2,6 8,9 ▲ 2,8
2024* 0,40 ▼ 0,08 1,25 ▼ 0,37 3,1 ▼ 3,0 9,5 ▲ 3,4

Решение:

Для проведения регрессионного анализа на основе предоставленных данных, мы будем следовать следующим шагам:

Шаг 1: Подготовка данных

Сначала мы организуем данные в удобном для анализа формате. У нас есть следующие переменные:

- Год
- Коэффициент автономии
- Коэффициент текущей ликвидности
- Рентабельность активов
- Господдержка (% от ВВП с/х)

Шаг 2: Определение зависимой и независимых переменных

Для регрессионного анализа нам нужно определить, какая переменная будет зависимой (Y), а какие будут независимыми (X). Например, мы можем рассмотреть рентабельность активов как зависимую переменную, а остальные коэффициенты как независимые.

Шаг 3: Сбор данных

Соберем данные в таблицу:

Год	Коэффициент автономии	Коэффициент текущей ликвидности	Рентабельность активов	Господдержка
2019	0,48	1,62	6,1	6,1
2020	0,46	1,58	7,3	6,9
2021	0,45	1,53	5,9	6,7
2022	0,43	1,41	4,7	8,6
2023	0,42	1,30	3,5	8,9
2024*	0,40	1,25	3,1	9,5

Шаг 4: Проведение регрессионного анализа

Теперь мы можем использовать метод наименьших квадратов для оценки регрессионной модели. В Python, например, это можно сделать с помощью библиотеки statsmodels или scikit-learn.

Пример кода на Python:

После выполнения кода мы получим результаты регрессионного анализа, включая коэффициенты, значения R-квадрат и p-значения. - покажут, как изменение каждой независимой переменной влияет на зависимую переменную (рентабельность активов). - укажет, насколько хорошо модель объясняет вариацию зависимой переменной. - помогут определить значимость каждого из коэффициентов. На основе полученных результатов можно сделать выводы о том, какие факторы наиболее значимы для рентабельности активов и как они изменяются с течением времени. Если у вас есть доступ к программному обеспечению для анализа данных, вы можете выполнить этот код и получить конкретные результаты.