Методы анализа многофакторных экономических систем [c.298]
В нашем анализе многофакторной коинтеграции мы показали, что при помощи простых алгебраических действий можно выразить векторный авторегрессионный процесс X, = А[Х, [ + А Х,, + А3Х, 3 в следующем виде [c.370]
| Таблица П.11. Результаты анализа многофакторной модели для вероятности отказа от участия в обследовании |  |
Многофакторная корреляционная модель дает возможность не только выразить количественно влияние факторов на изучаемый показатель, но и предсказать значение функции и, следовательно, управлять анализируемым показателем. Результаты такого анализа предназначены для разработки плановых заданий. Использование этого метода предполагает предварительное установление формы связи показателей и формирующих их факторов, расчет показателей достоверности, а также пределов, в которых может быть использовано уравнение регрессии. [c.102]
Многофакторная корреляционная модель позволяет не только. выразить количественное влияние факторов на изучаемый показатель, но и предсказать значение функции и, следовательно, управлять анализируемым показателем. Результаты такого анализа можно использовать при разработке плановых заданий. [c.143]
Расчет доли рынка. Оценки и прогнозы раздела рынка между продавцами. Анализ производственного и потребительского потенциала рынка, расчет емкости рынка. Многофакторные модели развития рынка. Методы прогнозирования спроса. Многовариантные сценарии развития рынка. [c.136]
МЕТОДЫ РАСЧЕТА ЧИСЛЕННОСТИ РАБОТНИКОВ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ПЕРСОНАЛОМ — способы определения потребности организации в работниках кадровой службы. В связи с тем, что организации самостоятельно определяют численность работников по функциям управления, их профессиональный и квалификационный состав и утверждают штаты, все существующие методы расчета носят в основном рекомендательный характер. Расчет осуществляется многофакторным корреляционным анализом, экономико-математическим методом, ме- [c.174]
Функциональную зависимость можно установить методом множественной корреляции по факторам, влияющим на величину удельных затрат с установлением тесноты корреляционной связи раздельно для каждого из учитываемых в расчете факто-риальных признаков при одновременном их действии. Многофакторный корреляционный анализ как статистический метод является наиболее целесообразным средством выявления влияния многих факторов на уровень себестоимости нефти. [c.155]
Представляет интерес применяемый в отдельных отраслях промышленности метод множественной корреляции. Многофакторный корреляционный анализ как статистический метод является наиболее целесообразным для количественного определения влияния многих факторов на уровень себестоимости. [c.23]
В нефтедобывающей промышленности в последние годы были предприняты попытки использовать методы корреляционного и регрессионного анализа для исследования производительности труда. Так, в БашНИПИнефти с помощью методов корреляционного и регрессионного анализа построена многофакторная корреляционная модель производительности труда для девонских месторождений Башкирии. Для анализа степени влияния отдельных факторов на производительность труда были выбраны следующие факторы, степень влияния которых предполагалась существенной [c.62]
Ввиду Того, что опытный метод количественного определения влияния этих факторов на норму расхода не может быть использован из— за отсутствия необходимых экспериментальных данных, целесообразно выявлять зависимость между ними на основе такого математического аппарата, как регрессионный анализ. С учетом характера влияния указанных факторов на величину фактического удельного расхода была рассмотрена следующая линейная многофакторная модель [c.48]
После выполнения указанных выше действий необходимо приступить к многофакторному анализу себестоимости добычи нефти с применением корреляционных методов. Основная задача анализа на этом этапе заключается в нахождении связи между исследуемым показателем и отобранными факторами, а также между отдельными факторами и в оценке тесноты установленной связи. Эта задача решается с помощью парных и частных коэффициентов корреляции и корреляционного отношения. Методы [c.16]
Подсистема сбора, хранения и подготовки нефти. В результате проведенного априорного анализа отобранных факторов (приложение 4) были выделены как наиболее существенные и включены в многофакторный корреляционный анализ следующие факторы [c.36]
МНОГОФАКТОРНЫЙ АНАЛИЗ СЕБЕСТОИМОСТИ ДОБЫЧИ НЕФТИ С УЧЕТОМ СТАДИИ РАЗРАБОТКИ МЕСТОРОЖДЕНИЯ [c.41]
Закономерности динамики себестоимости добычи нефти для большинства нефтяных месторождений, разрабатываемых при активном водонапорном режиме, весьма схожи по своему характеру и в значительной степени обусловлены стадией разработки месторождения. На поздней стадии разработки большое влияние на уровень себестоимости добычи нефти оказывает обводненность продукции скважин. Рост обводненности извлекаемой жидкости отражается в себестоимости добычи нефти, главным образом в изменении переменных затрат. В условиях интенсивного роста обводненности переменные затраты в значительной мере определяют уровень и характер динамики себестоимости добычи нефти. К ним относятся энергетические затраты, расходы по сбору, транспортировке и подготовке нефти и по увеличению отдачи пластов. В связи с этим представляет определенный интерес многофакторный анализ себестоимости добычи нефти в части только переменных затрат с учетом стадии разработки месторождения. Основное внимание в анализе уделяется выявлению влияния роста обводненности извлекаемой жидкости на уровень и динамику переменных затрат. При этом учитываются также и другие факторы. [c.41]
Преимущество многофакторных методов анализа и прогнозирования состоит в том, что процесс моделируется с учетом реально действующих на него основных факторов. [c.58]
Задачи прогнозирования предопределяют и особенности многофакторной модели (по сравнению с моделью для анализа). Модель прогнозирования должна быть динамичной и отражать временные запаздывания влияния отдельных факторов на аргумент [18, 35, 47]. [c.58]
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]
В рамках разработки процедур организации экспертизы научно-технических проектов, финансируемых Минобразования России, была разработана методология, основанная на многофакторном функциональном анализе уровня качества инновационного проекта и процессном подходе. Процессный подход заключается в формировании модели осуществления инновационного проекта как последовательной смены фаз (этапов) жизненного цикла, потребляющих ресурсы и создающих промежуточный продукт. [c.15]
Однако само по себе включение дополнительных факторов в анализ не может автоматически повысить точность предсказаний. Хотя существуют компьютерные программы, которые выполняют многофакторный регрессионный анализ, выявление всех факторов поведения затрат может оказаться трудным или невозможным. Даже если они будут выявлены, количественная оценка может быть проблематичной (например, попробуйте количественно определить связь между сроком службы машин и изменчивостью эксплуатационных затрат в случае службы скорой помощи). [c.123]
Если при этом прогноз не основан на анализе влияния на показатели развития различных факторов, т.е. на многофакторном ана- [c.21]
В случае многофакторных моделей прогноз не является наивным , но и в этом случае прогнозисты проецируют тенденции и установившиеся связи в прошлом на будущее, т.е. экстраполируют прошлое в будущее. Например, используются для описания будущего регрессионные уравнения, полученные на основе информации о развитии объекта в прошлом (ретроспективный анализ) без изменения коэффициентов эффективности факторов (коэффициентов регрессии) — а.. Или же используется межотраслевой баланс, а технологические коэффициенты (коэффициенты прямых затрат) — ij.— оставляются без изменений. В этих случаях можно говорить об экстраполяции тенденций развития прошлого в будущее, так как не учитываются возможности повышения эффективности, например производства под влиянием ускорения научно-технического прогресса и других факторов. [c.22]
Решение задач многофакторного корреляционного анализа производится на ПЭВМ по типовым программам. Сначала формируется матрица исходных данных, в первой графе которой записывается порядковый номер наблюдения, по второй — величина результативного показателя (У), а в следующих — данные по факторным показателям (х.). Эти сведения вводятся в ПЭВМ, и рассчитывается уравнение множественной регрессии, которое в нашей задаче получило следующее выражение [c.69]
Результаты многофакторного регрессионного анализа могут быть использованы также для планирования и прогнозирования уровня результативного показателя. С этой целью необходимо в полученное уравнение связи подставить плановый (прогнозный) уровень факторных показателей [c.70]
Таким образом, многофакторный корреляционный анализ имеет важную научную и практическую значимость. С установлением места и роли каждого фактора в формировании уровня исследуемых показателей точнее обосновываются планы и управленческие решения, объективнее оцениваются итоги деятельности предприятий и полнее определяются внутрихозяйственные резервы. [c.70]
Кроме того, уровень организации отдельных технологических процессов определяют путем составления и анализа многофакторных корреляционных моделей (уравнений прогнозирования). Например, уровень организации технологических процессов изготовления деревянных клееных конструкций Уор описывается многофакторной корреляционной моделью следующего вида Уор = 0.437 + 0.644 мтс + 0.1 85КПОТ + 0.544Кобм + [c.156]
Два основных параллельных метода носят названия методов случайного поиска и многофакторного анализа. Первый ив этих методов основан на априорном выборе определенных интервалов изменения переменных по соответствушпим осям. Таким образом, по этому методу выбираются значения / и fy и производятся расчеты экономичеокого эффекта. В качестве решения выбирается такая пара значений темпа выполнения работ и количества ЛОСП, при которой эффект достигает максимума. [c.31]
Метод многофакторного анализа во многом схож с методой случайного поиска и также предполагает выбор интервалов из менения переменных. Пары значений переменных формируются ггу -тем объединения каждого значения tya каждым значением , что, дает некоторое конечное множество точек. Наблюдения проиэво . дятся для каждой пары значений и выбирается наилучшая пара. [c.31]
Количественный многофакторный анализ разнообразной информации о причинах несчастных случаев и аварий, психофизиологических и других свойствах пострадавших (виновных) позволит комплексно оценивать травмоопасность различных предприятий, функциональных подразделения, видов работ, разрабатывать долговременный прогноз производственного риска, более эффективно направлять многогранную работу на улучшение условий труда. Только в этом случае станет возможным решение долговременной задачи об исключении случаев травматизма и аварий на всех предприятиях. [c.217]
Рудов А.Я., Евдокимов А.С. Прогнозирование расхода стального каната в бурении на основе многофакторного анализа. М., ВНИИОЭНГ, РНЭС "Организация и управление нефтяной промышленности", 1976, вып. 6, с. 32-37. [c.64]
При выборе оптимального уровня качества продукции проводится многофакторный анализ на базе экономико-математического моделиро -вания. Воя производственно-хозяйственная деятельность отрасли направлена на достижение заданного уровня качества продукции, т.е. на обеспечение уровня качества изготовления, которое зависит от степени совершенства оборудования технологии, организации проив- [c.19]
Рассмотренные выше условия и особенности формирования себестоимости добычи нефти позволяют представить в общем виде сложности исследования этого показателя традиционными методами анализа. При многофакторности процесса формирования себестоимости добычи нефти, взаимной зависимости и обусловленности большого числа факторов различного характера применение математических методов, позволяющих оценить не только значимость, но и степень влияния основных факторов, является необходимым дополнением традиционных методов исследования. [c.10]
Теснота связи между переменными величинами может иметь различные значения, если рассматривать ее с позиции характера зависимости (линейная, нелинейная). Если установлена слабая связь между переменными в линейной зависимости, то это совсем не означает, что такая связь должна быть в нелинейной зависимости. Показателем, хаРактеРизУющим значимость факторов при различной форме связи, яв/1яется корреляционное отношение. Оценка факторов по корреляционному отношению уже на этом этапе анализа позволяет предварительно уст0новить вид многофакторной связи, что служит хорошей предпосылкой ПРИ выборе конкретной модели исследуемого показателя. [c.17]
В главе обсуждались методы оценки будущих затрат. К этой теме мы будем постоянно возвращаться, изучая анализ "затраты/объем/прибыль", принятие решений, оценку капитальных инвестиций, составление смет, контроль и оценку результатов деятельности. Возможно, наиболее важным выводом является то, что получаемые оценки затрат условны и в значительной мере определяются методом их расчета. Именно поэтому, как показал в своем исследовании Друри (1993), формальные аналитические методы, такие, как многофакторный регрессионный анализ и кривые квалификации, не нашли достаточно широкого применения на практике, соответственно 35 и 64% респондентов "никогда" не пользуются ими аналогично 59% опрошенных классифицировали затраты (на постоянные/переменные) на основе субъективного решения руководства. [c.141]
С целью достижения оптимального страхования валютного и кредитного рисков контрагенты допускают уступки по одним статьям соглашения, добиваясь преимуществ по другим. Одним из методов страхования рисков являются защитные оговорки — договорные условия, включаемые в соглашения и контракты, предусматривающие возможность их пересмотра в процессе исполнения в целях страхования валютных, кредитных и других рисков, т. е. ограничения потерь контрагентов МЭО. Составной частью защитных мер от валютного риска является прогнозирование валютного курса и процентных ставок. При этом практикуются метод экспертных оценок, базирующийся на знаниях, интуиции субъектов рынка, и формализованные методы. В их числе рыноч-но-ориешированные методы, многофакторные эконометрические, а также методы, основанные на ретроспективном анализе динамики валютного курса. [c.402]
Смотреть страницы где упоминается термин Анализ многофакторный
: [c.97] [c.607] [c.131] [c.196] [c.174] [c.286] [c.248] [c.144]Статистика промышленности Издание 6 (1963) -- [ c.298 ]
Методы и модели управления фирмой (2001) -- [ c.135 ]