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]
Задача в таком случае сводится к построению линейной многофакторной модели [c.269]
Материалы же II и III групп должны нормироваться в основном с помощью экономико-математических моделей. Такими моделями могут быть многофакторные модели расхода, определяющие зависимость величины расхода от основных ее факторов, и модели технического ресурса изделий. Последние должны использоваться для нормирования изделий, подвергающихся износу в процессе эксплуатации. Причем единицей измерения наработки может служить не только время, но и величина работы, 1 м проходки и др. Исключение составляют технологические материалы, нормирование которых должно вестись по площадям в соответствии с технологическими регламентами. [c.10]
III Энергия и топливо Многофакторная модель расхода [c.13]
Построение модели в таком случае будет сводиться на первом этапе к построению линейной многофакторной модели [c.70]
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ НА ОСНОВЕ МНОГОФАКТОРНЫХ МОДЕЛЕЙ [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]
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]
Банки используют различные методики определения рейтинга. Так, банки Германии используют следующую многофакторную модель [c.405]
Корреляционно-регрессионный анализ — классический метод стохастического моделирования хозяйственной деятельности. Он изучает взаимосвязи показателей хозяйственной деятельности, когда зависимость между ними не является строго функциональной и искажена влиянием посторонних, случайных факторов. При проведении корреляционно-регрессионного анализа строят различные корреляционные и регрессионные модели хозяйственной деятельности. В этих моделях выделяют факторные и результативные показатели (признаки). В зависимости от количества исследуемых показателей различают парные и многофакторные модели корреляционно-регрессионного анализа. [c.279]
Для оценки экономической деятельности нефтегазодобывающих управлений важное значение имеет построение многофакторной модели себестоимости добычи нефти и попутного газа. [c.71]
Многофакторные модели себестоимости добычи нефти и газа бывают статические и динамические. [c.101]
Метод математического моделирования основан на построении однофакторной модели (парная корреляция) и многофакторной модели (множественная корреляция). [c.368]
Многофакторная модель строится на основе следующего уравнения регрессии [c.369]
Для проведения факторного анализа необходимо построить многофакторную зависимость с последующим анализом влияния каждого отдельного фактора на конечный результат. Любой факторный анализ начинается с моделирования исходной факторной системы (типа / = х у) и построения на ее основе многофакторной модели, т.е. с выявления конкретной математической зависимости между факторами. При этом должны соблюдаться определенные требования. [c.125]
В практике экономического анализа существует несколько способов моделирования многофакторных моделей удлинение, формальное разложение, расширение, сокращение и расчленение одного/ или нескольких факторных показателей на составные элементы. [c.126]
Возьмем, к примеру, показатель рентабельность активов (рА), который рассчитывается как частное от деления прибыли от обычной деятельности (Р) и среднегодовой стоимости активов (А). Используя прием расширения исходной факторной системы, получим следующую многофакторную модель [c.140]
На базе мультипликативной многофакторной модели рентабельности заемного капитала и данных табл. 7.1 рассчитаем влияние факторов на изменение результативного показателя методом цепных постановок с использованием приема абсолютных разниц. [c.219]
Предложите многофакторную модель анализа рентабельности собственного капитала и раскройте порядок расчета факторов. [c.223]
Применительно к анализу банковской деятельности возможно построение многофакторных моделей по совокупности банков с учетом конъюнктуры и особенностей местного рынка. Можно рассмотреть зависимость прибыли банков от привлеченных ресурсов, расчетных счетов предприятий, счетов и вкладов граждан, выпущенных долговых обязательств, объемов вложений в государственные ценные бумаги, ссудной задолженности в рублях и т.п. [c.329]
Использование регрессионной модели для прогнозирования состоит в подстановке в уравнение регрессии ожидаемых значений факторных признаков для расчета точечного прогноза результативного признака или (и) его доверительного интервала с заданной вероятностью, как уже сказано в 8.2. Сформулированные там же ограничения прогнозирования по уравнению регрессии сохраняют свое значение и для многофакторных моделей. Кроме того, необходимо соблюдать системность между подставляемыми в модель значениями факторных признаков. [c.289]
И в этом случае многофакторной модели эффект совместных изменений можно либо сохранить как самостоятельный член разложения, либо распределить между изменениями факторов. Это зависит от поставленной задачи и от пристрастий исследователя. [c.386]
Многофакторные модели анализа могут описывать и три фактора [c.225]
В финансовом менеджменте для определения рентабельности часто прибегают и к помощи многофакторных моделей, например, так называемой формуле Дюпона, которая отражает зависимость между рентабельностью активов, рентабельностью продукции и оборачиваемостью активов [c.95]
В многофакторных моделях используют линейное уравнение вида [c.322]
Корреляционная зависимость в отличие от функциональной является неполной, проявляется лишь в среднем и только в массе наблюдений. При корреляционной связи изменению аргумента соответствует несколько значений функций. В зависимости от количества отобранных факторов различают парные и многофакторные модели различного вида линейные, степенные, логарифмические. В практике прогнозирования наибольшее распространение получили линейные модели вида [c.129]
Практика построения многофакторных моделей взаимосвязи показывает, что все реально существующие зависимости между социально-экономическими явлениями можно описать, используя пять типов моделей [c.117]
Данной формулой можно пользоваться при парных и множественной связях. В последнем случае строится многофакторная модель спроса (табл. 5.5). Тогда теоретический коэффициент эластичности определяется по каждому г -му факторному признаку и считается чистым, т.е. освобожденным от влияния других факторов. [c.230]
Расчет многофакторной модели потребительских мнений [c.248]
Диагностика поведения покупателей с помощью многофакторных моделей позволяет раскрыть глубинные мотивы действий покупателей, учесть их пожелания и сдвиги в мнениях и предпочтениях. [c.250]
Многофакторная модель предполагает воздействие на рост всех перечисленных факторов. Общее представление о взаимодействии всех этих факторов дает кривая производственных возможностей (см. Вопрос 6). Она показывает, как разное сочетание факторов воздействует на количество вариантов производимой продукции. Усиление любого из факторов предложения (увеличение количества и улучшение качества ресурсов и технический прогресс) смещает кривую производственных возможностей вправо (рис. 14). [c.136]
Регрессионные уравнения по каждой группе товарных нефтепродуктов имеют стандартный вид линейной многофакторной модели [c.122]
Построение модели в таком случае сводится к построению линейной многофакторной модели lg //т э = Iga0 + af IgL + av lgvKOM + aN gN + + df lg/kg + а у lg V. Эта модель легко преобразуется в предыдущую, которая и используется.в последующем для установления норм расхода. [c.34]
Таким образом, имеются однофакторные, двухфак-торные и многофакторные модели эффективности бизнеса. Особенность функционирования данных моделей в том, что предприниматель действует в условиях высокой неопределенности, рынки подвержены различным случайным колебаниям (волнам), и в зависимости от ситуации риск потерять все очень велик. Следовательно, в моделях имеется еще ряд факторов время и риск (связанный с информационной неопределенностью). Дополним данные модели. [c.98]
В книге показаны резервы снижения себестоимости в нефтегазодобывающих управлениях (НГДУ). Подробно изложены методы корреляционно-регрессивного моделирования при анализе факторов формирования уровня себестоимости добычи нефти и попутного газа. Предложены методика п формулы, позволяющие определять влияние изменения доли добычи нефти каждого НГДУ на средний уровень себестоимости нефти объединения, района, отрасли. Впервые для анализа и прогнозирования уровня себестоимости нефти и попутного газа используются криволинейные динамические многофакторные модели и дана методика их применения. Предложено для прогнозирования уровня себестоимости на перспективу использование трансцендентных функций. [c.2]
Предлагаемый нами метод прогнозирования себестоимости основан на разработке регрессионных многофакторных моделей прогноза по динамическим рядам на примере себестоимости 1 т нефти и попутного газа в украинской нефтедобывающей промышленности за 1956—1970гг. и влияющих на нее факторов. При этом возникают [c.69]
При построении многофакторных моделей по временным рядам часто возникает проблема мультиколлинеарности. Под мультикол-линеарностью понимается наличие сильной корреляции между факторами — аргументами, входящими в уравнение регрессии. Это явление часто представляет собой серьезную угрозу для правильного определения и оценки взаимосвязей. [c.71]
Примерами могут служить прогнозы себестоимости новых изделий электронной техники, в частности запоминающих устройств. Однофакторная модель себестоимости (5) имеет вид S = a -b (a, b — коэффициенты регрессии, х — фактор корреляции) для конкретного типа прибора S = 5,9 ° 67, где С — объем памяти, К бит. Многофакторная модель прогноза себестоимости имеет вид полинома S = ao+aiXi+a2A 2+... + anxn. Для конкретных запоминающих устройств 5 = 3,13+0,49 1+0,0035x2, где i — объем памяти, К бит х2 — плотность компоновки элементов на приборном кристалле, эл/мм2. [c.22]
В настоящее время американскими компаниями используется многофакторная модель производительности третьего поколения с имитационной программой что — если , позволяющей прогнозировать цены, издержки и количество продукции для будущих периодов. Одной из главных особенностей предлагаемой модели является наличие соответствующего корректирующего механизма (ревальвирующего, девальвирующего или индексирующего). Модель исключает воздействие колебания цен. Она как бы сохраняет цены постоянными во времени. Это достигается либо путем дисконтирования стоимости продукции или затрат до их включения в модель, либо путем выбора базисного года для модели и автоматического приведения цен продукции и ресурсов к этому году. Многофакторную модель используют, когда требуется проанализировать динамику производительности и измерять степень влияния изменения производительности на прибыль оценивать планы прибыли предприятия и определять, насколько приемлемы и разумны изменения производительности с позиции этих планов измерять, насколько уровень производительности труда на предприятии усиливает или ослабляет его конкретные позиции по отношению к родственным предприятиям. [c.387]
Система ФинЭксперт фирмы Росэкспертиза позволяет провести анализ имущественного положения предприятия, структуры активов и пассивов, финансовой устойчивости, ликвидности, деловой активности и оборачиваемости средств, рентабельности капитала и продаж. В ней реализованы методика Федерального управления по делам о несостоятельности адаптированная к отечественной практике многофакторная модель корпорации Дюпон, предназначенная для расчета рентабельности чистых активов, экономического роста компаний и средневзвешенной стоимости капитала, а также различные методы и приемы отечественного анализа. [c.327]
Смотреть страницы где упоминается термин Многофакторные модели
: [c.198] [c.44] [c.63] [c.69] [c.157] [c.121] [c.33] [c.387]Смотреть главы в:
Инвестиции -> Многофакторные модели
Инвестиции -> Многофакторные модели
Рынок ценных бумаг производных финансовых инструментов -> Многофакторные модели