Отраслевые факторные модели................................................298 [c.1014]
В этом же блоке могут быть реализованы несложные жестко детерминированные факторные модели, предназначенные для выявления факторов, влияющих на прибыль и коэффициенты рентабельности фондоотдача основных средств, оборачиваемость материальных оборотных активов, цена и себестоимость конкретного вида продукции, структура реализованной продукции и т.д. Соответствующие методики описаны в курсах отраслевого экономического анализа. [c.286]
Многие фирмы, специализирующиеся на управлении инвестициями, поручают каждому из своих аналитиков по ценным бумагам исследовать определенную группу акций. (Обычно эти группы сформированы по отраслевому признаку.) Почему эти поручения можно рассматривать как неявное признание справедливости соотношений, получаемых в факторных моделях [c.311]
Метод экстраполяции в отраслевом прогнозировании используется для прогноза тенденций экономических показателей, с тем чтобы в дальнейшем применить их как основу при построении факторных моделей рассматриваемого объекта, а также для прогноза показателей на сравнительно непродолжительный период, в течение которого не происходит существенных качественных изменений. [c.220]
Курсы ценных бумаг, относящихся к одной и той же отрасли экономики, часто меняются сходным образом в ответ на изменения перспектив этого сектора. Некоторые инвесторы принимают это во внимание, применяя специальный тип многофакторной модели, известный как отраслевая факторная модель (se tor-fa tor model). Чтобы построить отраслевую факторную модель, следует каждую из рассматриваемых ценных бумаг отнести к некоторому сектору экономики. В случае двухсекторной факторной модели каждая ценная бумага должна быть отнесена к одному из двух секторов. [c.298]
БШ — блоки статистических моделей. В таких блоках могут объединяться расчеты по моделям вида Б3.1 и Б3.2. Например, в блоке прогнозирования урожайности могут объединяться трендовые модели прогноза отдельных факторов изменения урожайности с много-факторной моделью прогнозирования урожайности. Примером более сложного блока статистических моделей являются эконометрические модели народнохозяйственного, регионального или отраслевого уровня, в которых при помощи экстраполяционных полиномов, корреляционных функций и регрессионных зависимостей устанавливается статистическая взаимосвязь между совокупностью характеризующих данный объект планирования экзогенных и эндогенных показателей. К таким моделям относятся, в частности, модели, разработанные в Украинском филиале НИИПиНа (УКР-1 и УКР-2), в НИИЭПе Госплана Литовской ССР и др. [c.136]
На третьем этапе определяются корреляции в изменениях кредитных рейтингов по входящим в портфель активам на основе корреляций в ценах акций соответствующих контрагентов. Для каждой акции строится факторная модель динамики цены, в которой факторы отражают ее отраслевую принадлежность (отраслевой фондовый индекс) и геофафическое положение (страновой фондовый индекс). Корреляция между ценами акций оценивается не непосредственно, а косвенно, через корреляции между влияющими факторами (индексами). В системе reditMetri s содержатся данные о корреляциях по 152 национальным отраслевым индексам, 28 страновым индексам и 19 мировым отраслевым индексам. Оцененные таким образом корреляции в динамике цен акций используются для моделирования совместных миграций кредитных рейтингов по портфелю. [c.395]
Третий способ основан на анализе факторной зависимости потребности в автобензине и дизельном топливе по управлению в целом от спроса на них в наиболее топливоемких отраслях при стабилизировавшейся отраслевой структуре народного хозяйства района. В первую очередь составляется прогноз потребности в нефтепродуктах по каждой наиболее топливоемкой отрасли. Анализ и прогноз для этих отраслей осуществляются на основе построения многофакторных корреляционных моделей, отражающих совокупное влияние природных, организационных и других факторов на уровень расхода горючего в этих отраслях. При [c.52]
Результаты проведенного анализа в целом не позволяют дать позитивную оценку эффективности управления персоналом, а также другими ресурсами, особенно оборотными активами. Так, хотя производительность труда растет, она не достигает пока средних отраслевых значений. Факторный анализ производительности труда по первой модели показал, что прирост производительности труда на 91,6% связан с ростом фондовооруженности и только на 8,4% объясняется ростом фондоотдачи. Факторный анализ производительности по второй модели тоже дает не очень благоприятные результаты рост производительности труда по этой версии анализа связан только с ростом средней заработной платы, а зарплатоотдача повлияла отрицательно, т.е. на каждый рубль, затраченный на оплату труда, отдачи (выручки) было получено меньше. [c.397]