Производительность живого труда. Методы измерения и анализа уровня и динамики производительности труда. Планирование производительности труда на основе статистических моделей и технико-экономических расчетов. [c.491]
Традиционные методы нормирования базируются, как правило, на статистических моделях, построенных с использованием отчетных данных о расходе ресурсов в предшествующий период. Естественно, что эти модели не отражают влияния на нормы и нормативы прогрессивных изменений в развитии техники, технологии и организации производства. [c.32]
Вероятностно-статистические модели воспроизводят как устойчивые, так и временные зависимости между экономическими явлениями и факторами. Они позволяют обрабатывать статистические данные и исследовать законы распределения случайных экономических 310 [c.310]
Экономико-статистические модели позволяют определить количественные характеристики связей, зависимостей и взаимообусловленности отдельных экономических показателей. Матричные экономико-математические модели чаще всего используют для планирования и анализа производства и распределения продукции на уровне экономического района, республики и народного хозяйства в целом. Для строительства большое значение имеет применение моделей оптимального планирования. Эти модели предназначены для определения таких планов, которые обеспечивают заданный производственный результат при минимальных затратах или максимальный эффект при заданном уровне потребления ресурсов. [c.24]
При соответствующей организации информационного и математического обеспечения блоки статистических моделей могут использоваться и для имитационных расчетов [c.136]
Практическая реализация новых идей об отраслевых нормах нашла свое воплощение в разработке и применении математике—статистических моделей для прогнозирования норм расхода обсадных труб и стального каната. [c.41]
Вероятностно-статистические модели воспроизводят как устойчивые, так и временные зависимости между экономическими явлениями и факторами. [c.217]
Таким образом, отдать предпочтение какому-либо одному решению и остановиться только на нем невозможно. Необходимо использовать в равной степени обе формы модели себестоимости добычи нефти. Объясняется это следующими причинами. Во-первых, в практике производственно-хозяйственных звеньев решается множество задач, перед которыми ставятся частные цели, требующие различного подхода к глубине и степени детализации экономического исследования. Во-вторых, исходная масса информации, на базе которой проводится исследование и строится экономико-статистическая модель изучаемого объекта, при решении различного рода задач различается как по структуре, так и по содержанию. Анализ этих причин показывает, что структура модели себестоимости добычи нефти в значительной степени предопределяется уровнем управлений производством, на котором решаются разные по характеру задачи. [c.11]
Продолжительность периода исследования при пользовании этим методом обусловлена главным образом целями и задачами конкретного экономического анализа. При построении экономико-статистических моделей для анализа себестоимости добычи нефти по статьям и отдельным элементам затрат период анализа фактического состояния должен позволять исключить изменение влияния факторов во времени. В данном случае необходимо учитывать то обстоятельство, что в статических моделях остаточная дисперсия тем выше, чем продолжительнее анализируемый период. [c.15]
Выбранная таким образом экономико-статистическая модель позволяет решить ряд задач анализа себестоимости добычи нефти с получением количественной оценки результатов. Решение этой модели дает возможность оценить среднее влияние совокупности включенных в модель факторов на уровень себестоимости добычи нефти. Оценка экономических показателей по средним величинам имеет важное обобщающее значение. Однако в ряде случаев при анализе возникает необходимость в изучении вариации экономических показателей. Например, кроме среднего значения себестоимости добычи нефти, нужно знать колеблемость этого показателя под влиянием отдельных факторов, а также оценить колеблемость самих факторов. Большая колеблемость исследуемого показателя и факторов свидетельствует, прежде всего, о наличии значительных резервов в снижении издержек производства, что приобретает существенное значение в экономическом анализе. [c.19]
Анализ системы полученных статистических моделей показал, что существенными оказались факторы стоимость основных фондов, приходящихся на одну скважину Х1 содержание нефти в жидкости X, дебит скважин по жидкости X действующий фонд скважин Х и коэффициент эксплуатации скважин Xf. До 1963 г. значительное влияние на уровень затрат оказывал фактор X — удельный вес добычи нефти механизированным способом. Однако в последние годы роль этого фактора уменьшается. [c.59]
Линейная статистическая модель имеет вид [c.59]
ПРИМЕНЕНИЕ ЭКОНОМИКО-СТАТИСТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ (ЭСМ) [c.69]
В данной работе была сделана попытка исключить эти недостатки. Суть предлагаемой методики заключается в использовании для распределения эксплуатационных затрат между объектами разработки экономико-статистической модели себестоимости добычи и нефти, зависящей от ряда факторов. [c.71]
Сопоставление размера экономии эксплуатационных затрат, вычисленных с помощью экономико-статистической модели себестоимости добычи нефти и по методике [16] при отключении скважин, показывает степень влияния числа отключаемых скважин на уровень затрат, т. е. позволяет определить корректирующий коэффициент (отношение экономии, вычисленной двумя методами). [c.82]
Предлагаемые методы решения приобретают особое значение для предприятий, работающих в условиях функционирования АСУ. Так, экономико-статистические модели по отдельным группам эксплуатационных затрат, объединенных единым экономическим содержанием, могут служить в качестве опытно-статистических нормативов и быть использованы при планировании себестоимости добычи нефти. [c.101]
При построении экономико-статистических моделей себестоимости добычи нефти для решения задач прогнозирования необходимо учитывать не только необходимые и достаточные требования, предъявляемые к динамическим моделям, но и стремиться получить наиболее простую форму связи. Частные случаи решения динамических моделей позволяют удовлетворить последнее требование. При прогнозировании на 5 — 7 лет они обеспечивают необходимую достоверность результатов решения. [c.102]
Экономико-статистические модели себестоимости добычи нефти, предназначенные для анализа и планирования, можно использовать в системе АСУ предприятия. Они способствуют оперативному управлению производством, позволяют анализировать изменение затрат в различных звеньях производства, быстро реагировать на отрицательные явления и принимать наиболее правильные решения в ходе производства. [c.102]
Построение статистических моделей для анализа экономической эффективности разработки нефтяных месторождений/И.А. Глазырина, Г.П.Озерова, Р.К. Панова и др. — Экономика нефтедобывающей промышленности, 1970, № 7, с. 28 — 33. [c.109]
Розанов Г.В. Проблемы построения динамической статистической модели развития отрасли. —Труды МЭСИ, 1968. [c.109]
Метод многофакторного анализа количественных и качественных показателей применяется при анализе проектов как инструмент, который можно использовать для реализации системного подхода к сложным объектам (инновационный проект), позволяющий осуществить перебор множества количественных и качественных факторов, отсеивание второстепенных и вычленение наиболее важных для построения совершенной экономико-статистической модели функционирования объекта. [c.14]
Для учета одновременного влияния на цену объекта недвижимости рекомендуется разрабатывать статистические модели, которые применяются для анализа и [c.361]
При прогнозировании объема ресурсов бюджета на перспективу следует использовать глубокий экономический и статистический анализ сложившихся тенденций, позволяющий в среднем с определенной степенью вероятности нивелировать влияние множества факторов, выявить наиболее общее в совокупности тенденций. Качественный анализ показал, что статистические модели, с помощью которых определяются ресурсы федерального бюджета, дали хорошо согласующиеся данные, касающиеся ею объема на ближайшую перспективу. Уравнения регрессии с указанными выше двумя переменными величинами имеют линейный вид [c.152]
Метод регрессионного анализа. Регрессионный анализ использует статистическую модель для нахождения зависимости среднего значения зависимой переменкой (прямые трудозатраты) от значения одной или нескольких независимых переменных. При использовании допущений этот метод обеспечивает защиту от возможных ошибок. Наиболее широко применяется метод наименьших квадратов. [c.233]
Одним из основных этапов построения статистической модели считается отбор факторов, оказавших существенное влияние на себестоимость добычи нефти и газа в прошлом и позволяющих правильно оценивать ее динамику. [c.60]
Поскольку прогнозирование носит вероятностный характер, оно в основном осуществляется с помощью статистических моделей. Они основываются, главным образом, на корреляционной связи между объектами изучения. Статистика помогает предвидеть, но сама по себе еще не обеспечивает правильность предвидения. Статистическими методами можно добиться высоких результатов, однако в конечном счете их надежность зависит от правильности выбора отправных положений. [c.101]
Построение статистических моделей для анализа экономической эффективности разработки нефтяных месторождений. — В сб. Экономика [c.126]
Наличие долговременной тенденции эффективности производства позволяет предполагать наличие долговременных тенденций не только в росте объема факторов А , но также и в их регрессии. Исследование регрессии факторов на ретроспективном отрезке времени дает возможность рассмотреть эволюцию изменчивого влияния организационно-технологических факторов на базе статистических моделей, которые построены для / лет ретроспективного периода. [c.217]
Измерение вариации в статистике имеет важное значение, поскольку дает возможность оценить степень воздействия на данный признак других варьирующих признаков, установить, например, какие факторы и в какой степени влияют на доходы населения, урожайность пшеницы и т.п. Определение вариации необходимо при организации выборочного наблюдения, построении статистических моделей, разработке материалов опросов и во многих других случаях. [c.63]
Соблюдение данных требований позволяет исследователю построить статистическую модель связи, наилучшим образом аппроксимирующую моделируемые социально-экономические явления и процессы. [c.114]
Система национальных счетов (СНС) представляет собой набор взаимоувязанных счетов и статистических таблиц, показатели которых основаны на единых международно признанных определениях, классификациях и правилах оценки и составляют в совокупности развернутую макроэкономическую статистическую модель. Эта модель позволяет представить важнейшие макроэкономические показатели в форме, наиболее удобной для целей экономического анализа и принятия решений в области экономики и экономической политики. [c.517]
Б1 — блок межотраслевых моделей. В него входят народнохозяйственные межотраслевые (укрупненная стоимостная динамическая модель, развернутая натурально-стоимостная статистическая модель), комплексные межотраслевые (например, топливно-энергетический баланс), межпродуктовые отраслевые (например, межпродуктовый баланс производства и распределения продукции химической промышленности), региональные межотраслевые (например, межотраслевой баланс со- [c.135]
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]
Таким образом, статистические модели прогнозирования необходимо сочетать с глубоким экономическим анализом предпрогнозируемого периода и методами экспертных оценок, чтобы учесть все закономерности временного ряда и возможные качественные сдвиги показателя в прогнозируемом периоде. [c.58]
Показатель себестоимости добычи нефти, вследствие того что формирование эксплуатационных расходов существенно усложнено влиянием природно-геологич"еских условий, является трудным объектом экономико-статистического исследования. Вместе с этим необходимо признать, что при системном изучении закономерностей формирования главным образом расходов, зависящих от природно-герлогических условий, характера влияния отдельных факторов на их уровень и динамику возможно с достаточной достоверностью для практики получить комплекс экономико-статистических моделей себестоимости добычи нефти. [c.101]
Регрессионный анализ (regression analysis) — статистическая модель для измерения среднего значения изменения независимой переменной в зависимости от изменения одной (простая корреляция) или нескольких (множественная корреляция) зависимых переменных. [c.239]
Статистическое моделирование экономических процессов заключается в проведении статистических испытаний на основе мате-матико-статистической модели, описывающей колебания тех или иных элементов производственного процесса под влиянием разнообразных факторов, действие которых не поддается управлению. Построить экономико-математическую модель — значит выразить в математической форме основные качественные зависимости данного экономического процесса. Экономико-математическая модель отличается тем, что отобранные для экономического анализа показатели записываются в виде математических выражений (уравнений и неравенств). Одним из методов изучения динамических рядов себестоимости добычи нефти и газа является регрессия. В регрессионном анализе данные могут быть динамическими (данные, представленные во времени) и вариационными (данные, представленные в пространстве). В данном исследовании будем останавливаться только на первых. [c.65]
Лукашип Ю.П. О возможности краткосрочного прогнозирования валют с помощью простейших статистических моделей // Вестник МГУ. — Сер. 6 Экономика. — 1990.— № 1 — С. 75. [c.685]
Смотреть страницы где упоминается термин Статистическая модель
: [c.135] [c.130] [c.54] [c.34] [c.71] [c.82] [c.518] [c.202] [c.85]Смотреть главы в:
Популярный экономико-математический словарь -> Статистическая модель
Эконометрика (2002) -- [ c.84 ]