Студопедия
Обратная связь


Авиадвигателестроения Административное право Административное право Беларусии Алгебра Архитектура Безопасность жизнедеятельности Введение в профессию «психолог» Введение в экономику культуры Высшая математика Геология Геоморфология Гидрология и гидрометрии Гидросистемы и гидромашины История Украины Культурология Культурология Логика Маркетинг Машиностроение Медицинская психология Менеджмент Металлы и сварка Методы и средства измерений электрических величин Мировая экономика Начертательная геометрия Основы экономической теории Охрана труда Пожарная тактика Процессы и структуры мышления Профессиональная психология Психология Психология менеджмента Современные фундаментальные и прикладные исследования в приборостроении Социальная психология Социально-философская проблематика Социология Статистика Теоретические основы информатики Теория автоматического регулирования Теория вероятности Транспортное право Туроператор Уголовное право Уголовный процесс Управление современным производством Физика Физические явления Философия Холодильные установки Экология Экономика История экономики Основы экономики Экономика предприятия Экономическая история Экономическая теория Экономический анализ Развитие экономики ЕС Чрезвычайные ситуации


Формальные методы разукрупнения отдельных факторов

При построении модели детерминированного разложения анализируемого показателя по взаимодействующим факторам используется ряд формальных приемов разукрупнения отдельных факторов. Различают следующие приемы моделирования:

1. Метод удлинения факторной системы, он предусматривает удлинение числителя исходной модели путем расчленения одного или более факторов на составляющие элементы по схеме аддитивной зависимости и получения аддитивной модели с новым набором показателей – факторов.

2. Метод формального разложения факторной системы, он предусматривает удлинение знаменателя исходной модели путем расчленения одного и более факторов, не составляющих однородные элементы по схеме аддитивной зависимости.

3. Метод расширения факторной системы, он предусматривает преобразование исходной модели путем умножения числителя и знаменателя элементов исходной модели на один и более вводимый показатель фактора с последующим получением мультипликативной модели с новым набором факторов.
,   где a/c = d1;   b/c = d2

4. Стохастические методы экономического анализа.
Это методы корреляционного и регрессионного анализа. Они применяются тогда, когда невозможно заранее определить теоретические и строго определенный характер зависимости между факторными и результативным показателями. При проведении корреляционного анализа вводится предположение о характере зависимости между результативными и факторными признаками. Простейший вариант – это линейная зависимость результативного показателя «у» от фактора «х», тогда связь между ними определяется следующим уравнением.

Ух = а0 + а1х

Таким образом, первым этапом проведения корреляционного и регрессионного анализа является введение предположения о форме связи между результатом и факторами (кроме линейно, связь может быть квадратической, кубической, логарифмической, экспонинциальной). Связь между фактором и результатом будет вполне установлена если будут определены параметры уравнения регрессии а0 и а1. Они определяются в результате решения системы уравнений:


;      

После расчета параметров а0 и а1, прежде чем использовать синтезированное уравнение регрессии анализа и прогнозирования, необходимо проверить тесноту связи между фактором и результатом и установить является ли она существенной.

При прямолинейной форме связи между фактором и результатом теснота связи определяется по формуле линейного коэффициента корреляции.

Рассчитанные значения коэффициента корреляции “r” интерпретируются в соответствии со шкалой:


Значение коэффициента корреляции

0,1 – 0,3

0,3 – 0,5

0,5 – 0,7

0,7 – 0,9

0,9 – 0,99

Сила связи

слабая

умеренная

заметная

сильная

весьма сильная

 

Пример 4.

Имеется следующая информация по однотипным предприятиям торговли о возрасте торгового оборудования и затратах на его ремонт. Необходимо построить модель зависимости расходов на ремонт от возраста оборудования.


№ предприятия
n

Возраст оборудования
х

Затраты на ремонт
у

1

4

1,5

2

5

2,0

3

5

1,4

4

6

2,3

5

8

2,7

6

10

4,0

7

8

2,3

8

7

2,5

9

11

6,6

10

6

1,7

Для определения параметров а0, а1 и коэффициента регрессии ‘r’ используется рабочая таблица следующей структуры:


№ п/п

у

х

х2

ху

у2

1

1,5

4

16

6

2,25

2

2,0

5

25

10

4,0

3

1,4

5

25

7

1,96

4

2,3

6

36

13,8

5,29

5

2,7

8

64

21,6

7,29

6

4,0

10

100

40

16

7

2,3

8

64

18,4

5,29

8

2,5

7

49

17,5

6,25

9

6,6

11

121

72,6

43,56

10

1,7

6

36

10,2

2,89

?

27

70

536

217,2

94,78

;      
Уравнение регрессии:    у = а0 + а1*х
у = -1,576 + 0,611 * х

Проверим существенность связи между показателем у и х. Рассчитаем коэффициент корреляции.

Значение коэффициента корреляции свидетельствует о высокой силе связи между фактором и результатом, следовательно, синтезированная регрессионная модель пригодна для практического использования.

Пусть необходимо определить затраты на ремонт оборудования, возрост которого составляет 15 лет.





 

Читайте также:

Виды экономического анализа

Способы привидения показателей в сопоставимый вид

Способ группировок в экономическом анализе

Анализ косвенных расходов при вычислении себестоимости

Анализ выполнения плана по ассортименту

Вернуться в оглавление: Экономический анализ

Просмотров: 2494

 
 

© studopedia.ru Не является автором материалов, которые размещены. Но предоставляет возможность бесплатного использования. Есть нарушение авторского права? Напишите нам