Вследствие кризиса общества наметилось некоторое снижение ценности высшего образования, о чем свидетельствуют эмпирические данные еще в 1987 г. об учебе в вузе мечтали 41 % выпускников школ, а в 1992 - лишь 28 % [113]. Заметно изменилось и отношение к учебе. Так, в 1988 г. в вузах по данным социологических исследований с интересом училось 58 % студентов, а в 1992 г. - всего 26 % [82]. Данные другого исследования [112] показывают, что ценность учебы в глазах студентов снизилась за 6 лет (с 1987 по 1993 гг.) с 39 до 9 %. [c.341]
Коэффициенты регрессии показывают интенсивность влияния факторов на результативный показатель. Если проведена предварительная стандартизация факторных показателей, то Ь0 равняется среднему значению результативного показателя в совокупности. Коэффициенты Ь,, Ь2. .... Ьл показывают, на сколько единиц уровень результативного показателя отклоняется от своего среднего значения, если значения факторного показателя отклоняются от среднего, равного нулю, на одно стандартное отклонение. Таким образом, коэффициенты регрессии характеризуют степень значимости отдельных факторов для повышения уровня результативного показателя. Конкретные значения коэффициентов регрессии определяют по эмпирическим данным согласно методу наименьших квадратов (в результате решения систем нормальных уравнений). [c.282]
На первом этапе эмпирические данные наносятся на график и приближенно определяется характер связи изучаемого явления. На втором этапе — на основе экономического анализа, исходя из существования основных условий или законов данного явления, отбирается ряд функций. На третьем этапе отобранные функции математически анализируются и из них выбирается одна, которая наиболее точно характеризует развитие изучаемого экономического явления. [c.79]
Экономико-математическая модель должна быть адекватной действительности, отражать существенные стороны и связи изучаемого объекта. Отметим принципиальные черты, характерные для построения экономико-математической модели любого вида. Процесс моделирования можно условно подразделить на три этапа 1) анализ теоретических закономерностей, свойственных изучаемому явлению или процессу, и эмпирических данных о его структуре и особенностях на основе такого анализа формируются модели 2) определение методов, с помощью которых можно решить задачу 3) анализ полученных результатов. [c.103]
Основная особенность стохастического факторного анализа заключается в том, что при стохастическом анализе нельзя составлять модель путем качественного (теоретического) анализа, необходим количественный анализ эмпирических данных. [c.110]
Анализ сезонности осуществляется двумя методами явления сезонности непосредственно измеряются эмпирическими данными предварительно определяется общая тенденция развития, а затем выявляются сезонные колебания. [c.318]
Общая тенденция выявляется либо методом аналитического выравнивания (по уравнению прямой или параболы второго порядка), либо способом скользящей средней. После определения общей тенденции отчетливо проступают сезонные колебания, возникающие в результате действия как постоянных, так и случайных факторов. В процессе сезонных колебаний общая тенденция ряда должна быть исключена простым вычитанием из эмпирических данных или отношением эмпирических данных к выравненным. [c.319]
Тип кривой выбирается на основе сочетания теоретического анализа и исследования исходных эмпирических данных. Теоретический анализ наряду с обычными логическими сопоставлениями известных научных понятий включает опыт предыдущих исследований, экспертные оценки специалистов. Эмпирический путь заключается в изучении имеющихся исходных данных посредством построения корреляционных полей и эмпирических линий регрессии, а также анализа параллельных рядов, в результате которого исследуются разности между парами значений признаков (увеличивающиеся и уменьшающиеся абсолютные разности, постоянные и изменяющиеся относительные роста и т.д.). Изучение эмпирического материала показывает наличие или отсутствие связи, ориентирует ее направление и форму. Так, если результативный признак по сравнению с факторным увеличивается с одинаковой скоростью — связь прямолинейная, одинаковым темпом — связь экспоненциальная и т.п. [c.320]
Наиболее часто в процессе изучения процентных ставок применяется графический метод, который позволяет достаточно быстро и с минимальными трудозатратами получить наглядное представление об изменении отдельных видов процентов. Графический метод заключается в построении различных статистических кривых, отражающих изменение процентных ставок по времени. На график одновременно могут быть нанесены несколько кривых, показывающих движение различных видов ставок, которые предположительно взаимосвязаны между собой. Это дает возможность получить предварительные оценки характера зависимости между изучаемыми показателями. Графический метод позволяет перейти от визуального восприятия изменения показателей во времени к более подробному их изучению с помощью статистического выравнивания эмпирических данных для определения общей тенденции развития явления. [c.608]
Анализ движения процентных ставок и проверка их колебаний на случайность позволяют определить общую тенденцию развития показателя во времени с помощью построения трендовых моделей. Построение тренда состоит в аналитическом выравнивании эмпирических данных с целью сглаживания колебаний значений признака. Полученная таким образом общая тенденция развития явления трактуется как эволюционное изменение показателя во времени, свободное от воздействия случайных колебаний. [c.611]
Для того чтобы получить максимально точный результат аналитического выравнивания эмпирических данных, характеризующих уровень процентных ставок, строят несколько трендовых моделей с применением различных аппроксимирующих функций. Далее, фактические и теоретические данные наносят на график и получают информацию о том, какая из выбранных функций наиболее реально отражает общую тенденцию развития исследуемого показателя. [c.613]
С целью окончательного выбора формы тренда сопоставляют показатели вариации (дисперсию, среднее квадратическое отклонение и коэффициент вариации) эмпирических данных от- [c.613]
При анализе долгосрочных динамических рядов процентных ставок для построения тренда сложно подобрать какую-то одну аналитическую функцию, так как в разные периоды времени могут происходить значимые события в политической и экономической жизни общества, которые коренным образом изменят тенденцию развития уровня ссудных процентов. В таких случаях выравнивание эмпирических данных целесообразно осуществлять в рамках более коротких периодов времени, когда объект изучения развивается относительно закономерно. [c.614]
Если фактические уровни процентных ставок не содержат ярко выраженной тенденции в развитии за анализируемый период времени, то индекс сезонности рассчитывается непосредственно по эмпирическим данным без их предварительного выравнивания. В этом случае индекс сезонности определяется как отношение средней величины уровня за несколько временных периодов (например, за три года) к общей постоянной средней величине, рассчитанной за весь анализируемый период. [c.619]
После проведения корреляционного анализа принимается решение о целесообразности построения уравнения регрессии, с помощью которого определяется аналитическое выражение формы связи между отдельными видами процентных ставок. С помощью регрессионного анализа выявляется изменение одной величины (результата) под влиянием одного или нескольких факторов, а множество прочих причин, оказывающих влияние на результат, принимается за постоянные и средние значения. Регрессия может быть однофакторной (парной) и многофакторной (множественной). Подбор аналитических функций (линейных и криволинейных) для построения уравнения регрессии осуществляется аналогично подбору функций для уравнения тренда. На практике теоретическая форма связи определяется с использованием пакета статистических программ на ПЭВМ. Для наглядного изображения теоретической формы связи значения показателей, полученные с помощью уравнения регрессии, наносят на график и сравнивают их с эмпирическими данными. [c.624]
Оценку генерального параметра получают на основе выборочного показателя с учетом ошибки репрезентативности. В другом случае в отношении свойств генеральной совокупности выдвигается некоторая гипотеза о величине средней, дисперсии, характере распределения, форме и тесноте связи между переменными. Проверка гипотезы осуществляется на основе выявления согласованности эмпирических данных с гипотетическими (теоретическими). Если расхождение между сравниваемыми величинами не выходит за пределы случайных ошибок, гипотезу принимают. При этом не делается никаких заключений о правильности самой гипотезы, речь идет лишь о согласованности сравниваемых данных. Основой проверки статистических гипотез являются данные случайных выборок. При этом безразлично, оцениваются ли гипотезы в отношении реальной или гипотетической генеральной совокупности. Последнее открывает путь применения этого метода за пределами собственно выборки при анализе результатов эксперимента, данных сплошного наблюдения, но малой численности. В этом случае рекомендуется проверить, не вызвана ли установленная закономерность стечением случайных обстоятельств, насколько она характерна для того комплекса условий, в которых находится изучаемая совокупность. [c.193]
Корректировка применения х теста возможна лишь в том случае, если эмпирические данные, наполняющие таблицу сопряженности, есть результаты независимой случайной выборки относительно большого объема и. Последнее требование вызвано тем, что выборочное распределение х2 аппроксимирует табличное распределение статистики х2 только при больших п. Естественно, [c.205]
Значения коэффициентов определяются методом наименьших квадратов. Он основан на предположении, что линия, выравнивающая эмпирические данные, должна проходить так, чтобы сумма квадратов отклонений от этой линии была наименьшей, т.е. [c.52]
Сущность сглаживания методом скользящей средней состоит в том, что по исходным уровням ряда (эмпирическим данным) определяют расчетные (теоретические) уровни, в которых случайные тенденции погашаются, а основная тенденция развития [c.173]
Существующие экономико-статистические методы анализа сезонности по характеру обработки рядов динамики можно объединить в две группы. I группа — методы, с помощью которых изменение сезонности происходит на основе эмпирических данных без предварительной обработки. Методы I группы применяются в том случае, если влияние других факторов на изменение спроса является незначительным (в условиях стабильной экономической ситуации) и если в рядах динамики нет ярко выраженной тенденции роста или убывания, а внутренние колебания на протяжении изучаемого периода происходят вокруг определенного постоянного уровня. [c.177]
Отсюда следует, что науки могут быть подразделены на эмпирические и неэмпирические. Примерами последних являются логика и математика. Такие науки составлены исключительно из аналитических суждений, и, следовательно, значение их истинности не зависит от эмпирических данных. Цель эмпирических наук — объяснение и прогнозирование событий реального мира. Следовательно, суждения эмпирической науки могут считаться истинными только тогда, когда они правильно объясняют или предсказывают какие-либо явления реального мира. [c.98]
Аргументы, представленные в доказательство идеи, что стабильные дивиденды оказывают положительное воздействие на рыночную стоимость акции, носят характер предположений. Недостаточный объем эмпирических данных не проливает свет на решение проблемы. Хотя изучение отдельных видов акций зачастую предполагает, что стабильные дивиденды поддерживают рыночную стоимость акций, тогда как прибыль снижается, всестороннего исследования зависимости между стабильностью дивидендов и стоимостной оценкой акций на базе большого портфеля акций проведено не было. Тем не менее большая часть компаний стремится к стабильности своих дивидендных выплат. Это совпадает с верой в то, что стабильные дивиденды оказывают положительное влияние на стоимость фирмы. [c.520]
Индекс сезонности исчисляется различными методами. Если ряд динамики не содержит ярко выраженной тенденции в развитии, то индексы сезонности рассчитываются непосредственно по эмпирическим данным без их предварительного выравнивания. Для каждого месяца определяется средняя величина уровня (у,.), затем вычисляется среднемесячный уровень для всего ряда (у) и в заключение — процентное отношение средних для каждого месяца к общему среднемесячному уровню ряда по следующей формуле [c.83]
Дух предпринимательства. Хотя стратегический менеджмент строится как систематическая, логически связанная теория, базирующаяся на эмпирических данных, успех стратегии определяется не в последнюю очередь предвидением, интуицией, чувством поступать правильно — т.е. всем тем, что определяется как предпринимательская инициатива. Как отмечает И. Ансофф, предпринимательское поведение означает создание потенциала для получения прибыли там, где его раньше не было. Это, в свою очередь, требует формирования новых систем, новых структур и новых навыков менеджеров, в частности, выраженных лидерских черт — харизмы , умения творчески решать проблемы, брать на себя риск, планировать, основываясь на предпринимательских взглядах. [c.13]
По числу факторов различают простую (парную) и множественную (несколько факторов) регрессию. Вид и параметры уравнения регрессии устанавливаются с помощью метода наименьших квадратов отклонений эмпирических данных от ожидаемых значений. По типу уравнения регрессии различают линейную и нелинейную регрессию. [c.467]
Чем ближе R2 к единице, тем лучше регрессия аппроксимирует эмпирические данные, тем теснее наблюдения примыкают к линии регрессии. Если Л2=1, то эмпирические точки (х у,) лежат на линии регрессии (см. рис. 3.3) и между переменными и X существует линейная функциональная зависимость. Если R2= О, то вариация зависимой переменной полностью обусловлена воздействием неучтенных в модели переменных, и линия регрессии параллельна оси абсцисс (см. рис. 3.4). [c.75]
Эмпирические данные о дивидендах и налогах [c.417]
Краткий обзор некоторых эмпирических данных содержится в [c.425]
По отклонениям от тренда была исчислена остаточная дисперсия, а затем среднеквадратическое отклонение эмпирических данных от тренда. Для того чтобы стандартизовать эту величину, было исчислено ее процентное отношение к среднему уровню ряда (коэффициент аппроксимации). Он составил почти 26%. Это означает, что рынок развивался неустойчиво, в своем развитии цены колебались в значительной степени. [c.160]
Индексы сезонности показывают фактические колебания параметров рынка, соответствующие определенным сезонам, но они не полностью исключают влияние случайных и второстепенных факторов. Для того чтобы выявить закономерности сезонности, тенденции сезонной волны, необходимо сгладить эмпирические данные, ввести сезонную линию тренда. Наиболее простым способом выявления сезонной линии тренда служит механическое выравнивание динамического ряда, или, как его еще называют, метод скользящей средней. Его суть заключена в расчете средней величины из трех (пяти и более) уровней ряда, образованных последовательным исключением начального члена рада и замещения его следующим по порядку [c.172]
Выбор функции для трендовой модели обусловлен характером динамического ряда, т.е. вектором развития спроса, скоростью его развития и колеблемостью эмпирических данных. В 3.2.4 приведены формулы основных функций, по которым строятся модели тренда. [c.196]
Особенности ситуации при назначении на руководящую должность исследовались при помощи процедуры субъективного шкалирования. Испытуемых-руководителей просили оценить по пяти-балльной шкале следующие параметры ситуации при назначении их на занимаемую ныне руководящую должность стабильность - кризисность обстановки, низкий - высокий кадровый потенциал возглавляемого подразделения (организации), степень предварительного знакомства с сотрудниками возглавляемого подразделения (организации), стаж работы по профилю возглавляемого подразделения (организации). Все полученные эмпирические данные обрабатывались при помощи пакета встроенных статистических функций EXEL 5.0 for WINDOWS. [c.119]
При детерминированном факторном анализе модель изучаемого явления не изменяется по хозяйственным объектам и периодам (так как соотношения соответствующих основных категорий стабильны). При необходимости сравнения результатов деятельности отдельных хозяйств или одного хозяйства в отдельные периоды может возникать лишь вопрос о сопоставимости выявленных на основе модели количественных аналитических результатов. В стохастическом анализе, где сама модель составляется на основе совокупности эмпирических данных, предпосылкой получения реальной модели является совпадение количественных характеристик связей в разрезе всех исходных наблюдений. Это означает, что варьирование значений показателей должно происходить в пределах однозначной определенности качественной стороны явлений, характеристиками которых являются моделируемые экономические показатели (в пределах варьирования не должно происходить качественного скачка в характере отражаемого явления). Значит, второй предпосылкой применяемости стохасти- [c.109]
Современные экономисты и менеджеры считают, что научное знание наиболее ценно для практики, если основывается на теоретических представлениях, согласующихся с эмпирическими данными. Стандарты современного менеджмента, аудита5, в частности, используют подход, основывающийся на теоретическом обобщении эмпирических фактов. Ученые полагают, что рассмотрение отдельных реальных событий и процессов может служить средством обнаружения проявляющихся в новых условиях или нарождающихся реальностей, их движущих сил и представляет интерес для дальнейшего обобщения. [c.21]
Заметим, что бухгалтерская модель отражает совокупные затраты и выручку от реализации не для всех уровней производства, а лишь для того, который предприятие предполагает достичь или который она обычно обеспечивала в прошлом. Для этих уровней производства оно имеет информацию о затратах. На рис. 6.6 предполагаемый уровень представлен отрезком QiQ2. В бухгалтерской модели линия совокупных затрат показывает лишь достаточно точное соответствие в определенном диапазоне производства. При этом допускается, что удельные переменные затраты на единицу продукции в этом диапазоне постоянны, поэтому линия совокупных затрат прямая. Для объемов производства вне участка Q Q2 на рис. 6.6 такое допущение уже не будет соответствовать эмпирическим данным. В этом смысле более правильно представить линию совокупных затрат, не продлевая ее за пределы точки объема производства Q2. [c.197]
Выбор уравнения связи облегчается графическим представлением эмпирических данных, так как графики помогают быстрее и правильнее уловить наряду с внутригодичными колебаниями и общую тенденцию развития динамического рада. [c.179]
О фирмах или активах, затраты которых состоят главным образом из постоянных издержек, говорят, что они имеют высокий уровень операционной зависимости. Бета активов растет пропорционально отношению стоимости постоянных издержек к стоимости активов. Эмпирические данные подтверждают, что фирмы, отличающиеся сильной операционной зависимостью, действительно имеют высокие значения беты21. [c.216]
Рассчитанные данные позволяют определить правильность выбора функции для построения модели. Рассчитывается среднеквад-ратическое отклонение эмпирических данных от теоретической линии как корень квадратный из остаточной дисперсии. В нашем примере оно составляет 1,247. Исчислив его процентное отношение к среднему значению результативного признака, получим коэффициент аппроксимации [c.206]