СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ РАСЧЕТА ЧИСЛЕННОСТИ ПЕРСОНАЛА - группа методов определения численности персонала основываются на анализе взаимосвязи между потребностью в персонале и др. переменными величинами (стохастические методы), а также на количественной оценке потребности в персонале, исходя из мнения специалистов, если непосредственное количественное измерение потребности затруднено (методы экспертных оценок). Наиболее применимым на практике из стохастических методов является расчет числовых характеристик (см. Методы расчета потребности в персонале). К стохастическим методам относятся регрессионный и корреляционный анализы. Регрессионный анализ предполагает установление линейной зависимости между численностью персонала и влияющими на нее факторами. Общая формула выглядит следующим образом [c.359]
Подавляющее большинство зависимостей в экономике носит нелинейный характер. Поэтому начинают развиваться такие методы программирования, как нелинейное (целочисленное, параметрическое), динамическое, стохастическое. [c.146]
Регрессионный анализ представляет собой развитие метода статистических зависимостей он основан на выведении зависимости норм и показателей от формирующих их факторов. В экономике каждый показатель зависит от большого числа факторов, действующих одновременно, т. е. экономические явления характеризуются многомерной системой различных факторов. Часто им свойственны случайность и неопределенность, связь между явлениями носит стохастический (вероятностный) характер. В этом случае для изучения тесноты связи и взаимосвязи показателей н факторов используется метод корреляционного и регрессионного анализов. Преимущества этих методов заключаются в том, что с их помощью можно количественно оценить степень влияния того или иного фактора. [c.137]
Структурированные проблемы. Связи носят вероятностный, (стохастический) коррелятивный характер, но отличаются высокой степенью тесноты. При изменении факторов результат может устанавливаться как с некоторым интервалом от и до , так и однозначно (например, определение темпов роста производительности труда и зависимости от темпов его фондовооруженности). [c.155]
Была предложена также стохастическая гравитационная модель, которая ставит вероятность посещения данного торгового центра жителями определенного населенного пункта в зависимость от времени езды до него и от уровня агломерации (торговые площади). Отношение торговых площадей ко времени езды дает нам специфический фактор привлекательности данного торгового центра. Возможно сравнивать различные торговые центры, вычислив сумму этих факторов для каждого из них. [c.371]
Стохастический анализ представляет собой методику исследования факторов, связь которых с результативным показателем в отличие от функциональной является неполной, вероятностной (корреляционной). Если при функциональной (полной) зависимости с изменением аргумента всегда происходит соответствующее изменение функции, то при корреляционной связи изменение аргумента может дать несколько значений прироста функции в зависимости от сочетания других факторов, определяющих данный показатель. К примеру, производительность труда при одном и том же уровне фондовооруженности может быть неодинаковой на разных предприятиях. Это зависит от оптимальности сочетания других факторов, воздействующих на этот показатель. [c.28]
Различают детерминированные и стохастические факторные системы. Создать детерминированную факторную систему — значит представить изучаемое явление в виде алгебраической суммы, частного или произведения нескольких факторов, определяющих его величину и находящихся с ним в функциональной зависимости. Например, объем валовой продукции промышленного предприятия можно представить в виде произведения двух факторов первого порядка среднесписочной численности рабочих и среднегодовой выработки продукции одним рабочим за год, которая, в свою очередь, зависит непосредственно от количества отработанных дней одним рабочим в среднем за год и среднедневной выработки продукции рабочим. Последняя также может быть разложена на продолжительность рабочего дня и среднечасовую выработку (рис. 2.3). [c.32]
Исследование взаимных распределений значений экономических показателей и нахождение соотношений функционирования производственных систем представляет следующий важный класс задач анализа хозяйственной деятельности, например, задачу определения средней линии изменений объема продукции (ТП) в зависимости от изменения численности работающих (Ч) и производительности труда (В) по заданной совокупности предприятий. Такая задача решается методами стохастического моделирования. Здесь моделируется конкретное аналитическое выражение для зависимости [c.277]
В основе стохастического моделирования лежит возможность построения соотношений функционирования объекта анализа на основе статистического обобщения закономерностей изменения значений показателей хозяйственной деятельности. Например, на основе анализа зависимости фондоотдачи от показателей организационно-технического уровня по совокупности объектов литейного производства построена модель стохастической зависимости вида [c.278]
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]
Во-первых, вероятностный (стохастический) характер зависимости между многими экономическими показателями. Часто экономические явления отличаются особенностями случайного процесса. Например, уровень себестоимости добычи нефти и попутного газа оказывается под влиянием природных, производственных и организационных факторов. Однако в каждом отдельном случае влияние этих факторов неодинаково и результат их действия различный. Именно для таких случайных величин и процессов используются вероятностные методы исследования, одним из которых является корреляционный анализ. [c.59]
При прямом факторном анализе выявляются отдельные факторы, влияющие на изменение результативного показателя или процесса, устанавливаются формы детерминированной (функциональной) или стохастической зависимости между результативным показателем и определенным набором факторов и, наконец, выясняется роль отдельных факторов в изменении результативного экономического показателя. [c.99]
Задачи обратного факторного анализа могут быть детерминированными и стохастическими. Примерами задачи обратного детерминированного факторного анализа являются задачи комплексной оценки производственно-хозяйственной деятельности, а также задачи математического программирования, в том числе и линейного. Примером задачи обратного стохастического факторного анализа могут служить производственные функции, которыми устанавливаются зависимости между величиной выпуска продукции и затратами производственных факторов (первичных ресурсов). [c.101]
Самая общая и типичная статистическая задача в экономическом анализе — изучение наличия, направления и интенсивности связей между показателями. Это первый этап познания закономерностей формирования результатов хозяйственной деятельности. Предположение о наличии и тесноте связи делается в случае выявления общих закономерностей в вариации значений изучаемых показателей. Источник возникновения этих общих закономерностей может быть разным — причинно-следственная связь между показателями, зависимость от общего фактора, случайное совпадение элементов вариации. Задача экономического анализа — раскрыть качественную основу взаимосвязи между количественными характеристиками экономических процессов. Стохастическое исследование связи происходит с помощью методов корреляционного анализа — коэффициентов и отношений корреляции. При этом в зависимости от характера исходной информации применяются разные приемы корреляционного анализа оценка парной корреляции между показателями с цифровой шкалой измерения ранговая корреляция и коэффициенты, рассчитанные по так называемым матрицам сопряженности для анализа связей между качественными показателями каноническая корреляция для анализа связи между группами показателей частная корреляция, которая позволяет исследовать связь между двумя [c.111]
Стохастические связи между различными явлениями и их признаками в отличие от функциональных, жестко детерминированных, характеризуются тем, что результативный признак (зависимая переменная) испытывает влияние не только рассматриваемых независимых факторов, но и подвергается влиянию ряда случайных (неконтролируемых) факторов. Причем полный перечень факторов не известен, так же как и точный механизм их воздействия на результативный признак. В этих условиях значения зависимой переменной тоже не могут быть измерены точно. Их можно определить с определенной вероятностью, поскольку они подвержены случайному разбросу и содержат неизбежные ошибки измерения переменных. [c.69]
Методы экстраполяции и интерполяции тенденций развития. Основу экстраполяции составляет анализ временных рядов, представляющих собой упорядоченные во времени наборы измерений основных характеристик исследуемого объекта. К методам прогностической экстраполяции относятся экстраполяция тренда, экстраполяция огибающих кривых, корреляционные зависимости и др. Трендом называют аналитическое или графическое представление изменения переменной во времени, полученное в результате выделения регулярной (систематический) составляющей динамического ряда. Временная последовательность ретроспективных значений переменной объекта прогнозирования называется динамическим рядом. Временной ряд yt по признаку определенности состоит из детерминированной (xt) и стохастической (1/) составляющих, т. е. yt = xt+ %(. [c.21]
Стохастический анализ (дисперсионный, корреляционный, компонентный и др.) используется для изучения стохастических зависимостей между исследуемыми явлениями и процессами хозяйственной деятельности предприятий. [c.16]
Важным методологическим вопросом в факторном анализе является определение формы зависимости между факторами и результативными показателями функциональная она или стохастическая, прямая или обратная, прямолинейная или криволинейная. Здесь используется теоретический и практический опыт, а также способы сравнения параллельных и динамичных рядов, аналитических группировок исходной информации, графический и др. [c.83]
Отсюда следует, что совершенствование методики факторного анализа должно быть направлено на взаимосвязанное изучение конкретных факторов, которые находятся, как правило, в стохастической зависимости с результативными показателями. [c.90]
Большое значение в исследовании стохастических взаимосвязей имеет структурно-логический анализ связи между изучаемыми показателями. Он позволяет установить наличие или отсутствие причинно-следственных связей между исследуемыми показателями, изучить направление связи, форму зависимости и т.д., что очень важно при определении степени их влияния на изучаемое явление и при обобщении результатов анализа. [c.90]
Сущность стохастических взаимосвязей между показателями. Отличия стохастических связей от функциональных. Способы исследования зависимостей в стохастическом факторном анализе. Условия применения и задачи корреляционного анализа. [c.127]
Чаще в экономических исследованиях встречаются стохастические зависимости, которые отличаются приблизительностью, неопределенностью. Они проявляются [c.127]
Значит, корреляционная (стохастическая) связь — это неполная, вероятностная зависимость между показателями, которая проявляется только в массе наблюдений. Отличают парную и множественную корреляцию. [c.128]
Использование способов парной корреляции для изучения стохастических зависимостей [c.129]
На этом этапе выбор аналитических методов и формул зависит от формы и степени тесноты связи между анализируемыми показателями. При наличии стохастической зависимости применяются статистико-математические методы. При детерминированной зависимости наиболее предпочтительны индексный метод, метод цепных подстановок, абсолютных и относительных разниц, долевого участия. Возможно применение и других традиционных методов экономического анализа, которые достаточно хорошо освещены в специальной литературе. [c.144]
Процесс построения аналитического выражения зависимости называется процессом моделирования изучаемого явления. Существуют два типа связей, которые подвергаются исследованию в процессе факторного анализа функциональные и стохастические. [c.74]
Связь называется стохастической (вероятностной), если каждому значению факторного признака соответствует множество значений результативного признака, т.е. определенное статистическое распределение. Прим гром такой зависимости могут служить регрессионные уравнения, применяемые, например, при расчете бета-коэффициентов для анализа портфельных инвестиций. При построении регрессионной зависимости дается формализованное описание связи (б), представленной на рис. 3.2. [c.74]
В зависимости от вида анализа эти задачи решаются с помощью различных приемов при использовании жестко детерминированных моделей — балансовый метод, прием цепных подстановок, интегральный метод и др., для стохастических моделей — корреляционный анализ, ковариационный анализ, метод главных компонент и др. [c.75]
Значения коэффициента корреляции изменяются в интервале [-1, 1]. Значение г = -1 свидетельствует о наличии функциональной обратно пропорциональной связи между изучаемыми признаками если г = +1, имеет место функциональная прямо пропорциональная зависимость. Значение коэффициента г, близкое к нулю, предполагает отсутствие линейной связи между признаками. Другие значения коэффициента корреляции свидетельствуют о наличии стохастической связи, причем чем ближе абсолютная величина г к единице, тем связь теснее. [c.121]
Регрессионный анализ — это метод установления аналитического выражения стохастической зависимости между исследуемыми признаками. Уравнение регрессии показывает, как в среднем изменяется результативный (зависимый) показатель у при изменении любого из независимых показателей (факторов) Xj, и имеет вид [c.121]
В упомянутых ситуациях предполагается, что зависимости между параметрами модели имеют линейный характер, что сохраняется и с течением времени. В принципе такая предпосылка весьма условна, поэтому в теории принятия решений разработаны также методы нелинейного, динамического, стохастического, выпуклого программирования, которые гораздо более сложны и в анализе деятельности отдельных предприятий применяются крайне редко. [c.141]
Анализ регрессионный — метод установления аналитического выражения стохастической зависимости между исследуемыми признаками. [c.528]
Всеобъемлющая связь явлений, процессов, глобально охватывая все сущее, создает через паутину отношений нечто целое, которое и является объектом исследования. Особо важно выявить здесь причинно-следственную связь, помня, что причина порождает следствие, которое вновь оборачивается причиной последующего события или ситуации, чего-либо нового и так до бесконечности. Известно, что причинно-следственные отношения подразделяются на функциональные (однозначные) и стохастические (вероятностные), но никогда не превращаются в беспричинность, в случайность. Сама случайность в философском смысле есть форма проявления необходимости, производная какой-либо причинности. Здесь мы сталкиваемся с понятиями детерминированной (функциональной) и стохастической зависимости. Если первая означает определенную жесткость связей между изучаемыми явлениями, то вторая характеризуется вероятностной (частичной) связью. Отсюда и методы экономи- [c.7]
Метод экономического анализа, его особенности Классификация приемов и способов экономического анализа Способы обработки экономической информации Основные свойства и модели детерминированного факторного анализа Способы детерминированного факторного анализа Корреляционно-регрессионный метод как основной метод изучения стохастических зависимостей Матричный метод и его применение в сравнительном многомерном анализе [c.20]
Это далеко не всегда можно сделать легко, так как большинство факторов находится не в прямой функциональной зависимости, а в вероятностной, стохастической. Для того чтобы в последнем случае определить форму связи, следует провести статистическое наблюдение, накопить множество фактов, создать массив информации, обработать его, построить математическую модель. [c.21]
Функционально-детерминированная связь - связь, при которой каждому значению факторного признака соответствует вполне определенное неслучайное значение результативного признака. Связь, при которой каждому значению факторного признака соответствует множество значений результативного признака (т.е. определенное статистическое распределение), — стохастическая (вероятностная) связь. Соответственно типу связи аналитические приемы и способы делятся на методы детерминированного факторного анализа и методы стохастического факторного анализа. Группировка способов факторного анализа в зависимости от формы связи между факторными и результативными показателями представлена на рис. 2.2. [c.25]
Этот условный пример показывает возможности метода в изучении зависимости между стохастическими показателями. [c.57]
Мпогофакторная модель отличается от САРМ тем, что мы постулируем зависимость стохастического дисконтирующего множителя не от одного, а от К факторов (15.51). [c.468]
Эта зависимость выполняется в среднем для всей совокупности. Необходимые предпосылки стохастического моделирования возможность составления совокупности наблюдений (измерений) качест- [c.278]
Всеобъемлющая связь явлений, процессов, предметов, глобально охватывая все сущее, создает через паутину отношений нечто целое, которое и является объектом исследования. Особо важно выявить здесь причинно-следственную связь, памятуя, что причина порождает следствие, а последнее вновь оборачивается причиной последующего события или ситуации, нечто нового и так до бесконечности. Снова сталкиваемся здесь, следовательно, с процессом вечного движения, развития и саморазвития, с проявлениями коор-динационности и субкоординационности. Известно, что причинно-следственные отношения подразделяются на функциональные (однозначные) и стохастические (вероятностные), но никогда они не превращаются в беспричинность, в случайность. Сама случайность в философском смысле есть форма проявления необходимости, являясь производной какой-либо причинности (иногда и отдаленной). Здесь мы сталкиваемся с понятиями детерминированной и функциональной зависимости. Если первая означает определенную жесткость связей между изучаемыми явлениями, то вторая характеризуется вероятностной (частичной) связью. Отсюда и методы экономического анализа выступают как детерминированные, которым присуща линейная связь, или как методы стохастические, которые способствуют выявлению вероятностной зависимости. [c.12]
Некоторое различие в проведении факторного анализа на основе жестко детерминированных или стохастических моделей обусловливается следующим обстоятельством. Приложимость конкретных приемов факторного анализа в случае жестко детерминированного подхода имеет гораздо меньше ограничений по сравнению со стохастическим подходом. Если построена экономически обоснованная модель, то она может быть проанализирована с помощью, практически, любого приема факторного разложения, причем результаты анализа не будут иметь значимого различия. Напротив, стохастическое моделирование имеет гораздо больше ограничений в частности, в зависимости от того, совокупность каких данных находится в распоряжении аналитика или может быть им сформирована, зависит возможность применения того или иного метода факторного [c.75]