Принципы формирования рекламного бюджета. Методы оценки эффективности рекламных мероприятий (метод целевых альтернатив, оценка соотношений затрат и числа запросов, регрессионные модели и др.). Тестирование рекламы. Оценки узнаваемости и запоминаемости рекламы. Реклама как предмет купли-продажи. Рекламные агентства. [c.134]
Многофакторная корреляционная и регрессионная 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 можно непосредственно использовать для разработки плановых заданий. [c.25]
Для изучения сложных зависимостей, какой является зависимость производительности труда от факторов, ее определяющих, наиболее приемлемы методы корреляционного и регрессионного анализа, так как они дают наиболее полную характеристику статистической зависимости между производи- тельностью труда и группой исследуемых факторов. Кроме того, с помощью этого метода можно выделить из множества рассматриваемых факторов подмножество наиболее существенных и построить регрессионную модель производительности труда. Такой обоснованный выбор группы основных факторов в свою очередь определяет адекватность получаемых в дальнейшем регрессионных моделей производительности труда. Применение данного метода предпочтительно в условиях оснащения предприятий ЭВМ. [c.61]
Регрессионная модель производительности труда по данным исследований авторов для условий разработки девонских месторождений Башкирии имела следующий вид [c.62]
Оценка точности и экономический смысл полученной регрессионной модели [c.83]
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ОТРАСЛЕВЫХ НОРМ РАСХОДА МАТЕРИАЛОВ ПОЛИНОМИАЛЬНОЙ РЕГРЕССИОННОЙ МОДЕЛИ [c.19]
Описанная выше регрессионная модель (4) может быть. использована для прогнозирования норм расхода материалов на планируемый год или на перспективу. Ее целесообразно [c.23]
Если надежную плановую информацию получить нельзя, то для разработки индивидуальных и отраслевых норм следует применить аналитический подход, основанный на ретроспективном анализе тенденций, использовании информационных и регрессионных моделей по индивидуальным объектам или по отрасли в целом. [c.31]
Алекперова Т.П. Прогнозирование отраслевых норм расхода материалов в бурении и добыче нефти на основе многофакторных регрессионных моделей. [c.54]
Рудов А.Я. Прогнозирование отраслевых норм расхода по регрессионным моделям. Материалы межвузовской научно-технической конференции "Проблемы совершенствования управления в условиях научно-технической революции" М., [c.63]
Для оценки количественного влияния отдельных факторов на уровень производительности труда в нефтегазодобыче выбран корреляционный (регрессионный) метод анализа, который позволяет установить сложные зависимости производительности труда от выбранных факторов, выявить характер и степень -влияния- отдельных факторов, действующих во взаимосвязи друг с другом и в, конечном счете, построить регрессионную-модель производительности труда для месторождений, находящихся на поздних стадиях разработки. [c.55]
В современных условиях, когда повсеместно в управлении используют ЭВМ, когда в нефтедобывающих объединениях функционируют кустовые вычислительные центры, необходимо идти не по пути упрощения расчетов ради упрощения, а по пути применения методов, позволяющих в полной мере использовать всю имеющуюся информацию. В связи с этим трудно согласиться с авторами статьи [И], предлагающими нормировать расход тампонажного цемента с помощью регрессионных моделей, обосновывающих возможность и необходимость этого наличием АСУ и ЭВМ. Следует отметить, что применение регрессионных моделей для целей нормирования оправдано в тех случаях, когда затруднено использование более точных прямых расчетов. В данном случае правильнее было бы использование прямых расчетов, которые весьма трудоемки без применения ЭВМ и АСУ. [c.42]
Мы считаем, что для нормирования топливно-энергетических ресурсов целесообразнее всего использовать многофакторные регрессионные модели зависимости величины их на бу- [c.68]
| Рис. 9. Алгоритм вычисления остаточной дисперсии многофакторной регрессионной модели / |  |
Алгоритм вычисления остаточной дисперсии многофакторных регрессионных моделей состоит из следующих операторов (см. рис. 9). [c.78]
Оператор 10. Расчет величины остаточной дисперсии многофакторной регрессионной модели. [c.78]
Регрессионные модели себестоимости добычи нефти позволяют значительно увеличить возможности традиционного анализа, включив в него количественную оценку, и в соответствии с этим расширить круг задач, решаемых в экономических исследованиях. Они позволяют решать эти задачи не только более строго, охватывая все стороны деятельности предприятия, но и создают благоприятные предпосылки для решения сложных вопросов анализа и планирования себестоимости добычи нефти. Один из таких вопросов — определение предельной себестоимости добычи нефти для предприятия с учетом конкретных условий производства. Определение такого показателя позволяет выявить потенциальные резервы нефтедобывающего производства по снижению текущих эксплуатационных затрат. Анализ себестоимости добычи нефти в сочетании с сопоставлением предельного значения этого показателя основывается главным обра- [c.19]
Также можно воспользоваться множественной регрессионной моделью, которая учитывает влияние на изменчивость затрат нескольких факторов, так что формула совокупных затрат, приведенная выше, у = а + Ьх теперь примет следующий вид [c.123]
Прогнозы по регрессионным моделям более надежны, поскольку они позволяют проводить эксперименты на моделях, в которых учитывается большее число факторов, влияющих на развитие процесса. Кроме того, полученные результаты всегда легко объяснить и обосновать. В силу этих причин прогнозы по уравнениям регрессии (иначе их называют производственными функциями) используются практически при экономическом прогнозировании всех видов макро- и микро-, краткосрочном и долгосрочном, частном и общем и т.д. [c.225]
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]
Аналитические достоинства регрессионных моделей заключаются в том, что, во-первых, точно определяется фактор, по которому выявляются резервы повышения результативности хозяйственной деятельно- [c.282]
Рассмотрим теперь задачу 1 из заданий по анализу регрессии, приведенную на с. 300—301. Построим линейную регрессионную модель по методу наименьших квадратов. Обозначим через f, год выпуска автомобилей, а через Л/. — объем выпуска в этом году. Данные, представленные в таблице, изобразим на графике, представленном ниже. [c.283]
В настоящей работе рассмотрены способы применения корреляционного анализа и регрессионных моделей для прогнозирования себестоимости добычи нефти и попутного газа. [c.101]
Нами рассчитаны значения факторов, влияющих на себестоимость добычи нефти и попутного газа по нефтедобывающей промышленности Украины за 1956—1975 гг. (табл. 35). Подставляя ожидаемые значения рассчитанных факторов в соответствующие регрессионные модели, мы можем прогнозировать уровень себестоимости добычи нефти и попутного газа на перспективу. [c.105]
При помощи многофакторных регрессионных моделей себестоимости добычи нефти и газа можно выявлять а) эффективность влияния различных факторов б) наиболее устойчивые факторы в) резервы снижения себестоимости добычи нефти и газа, а также прогнозировать себестоимость добычи нефти и газа. [c.112]
Сравнение регрессионных моделей по равным временным и пространственным совокупностям [c.113]
Значимость коэффициентов простой линейной регрессии (а и Ь) также может быть установлена с помощью /-критерия Стьюдента. Кроме того, адекватность однофакторной регрессионной модели можно оценить с помощью F-критерия Фишера, алгоритм которого выглядит таким образом [c.76]
Результаты экспериментов представляют в виде регрессионных моделей или в виде сочетания значений факторов, обеспечивающих оптимизацию по какому-либо критерию, например по максимуму прибыли. [c.41]
Пример. Оценить устойчивость развития российской экономики в период начала кризиса 90-х годов. Модели устойчивых связей прироста ВВП с приростами производства в сельском хозяйстве и в промышленности вообще получить невозможно. Это неудивительно, так как кризис и есть катастрофа. Для периода 1990— 1995 гг. функция прироста ВВП может быть представлена регрессионной моделью катастрофы седьмого типа [c.82]
Регрессионная модель. Во многих практических задачах анализа, изучая различного рода связи в экономических системах, необходимо на основании статистических или учетных данных выразить зависимую переменную в виде некоторой математической функции от независимых переменных— регрессоров, т.е. построить регрессионную модель. Регрессионный анализ позволяет [c.88]
Типы прогнозов точечные, интервальные, многовариантные. Методы прогнозирования спроса аналоговые (эталонные, нормативные) расчеты, экстраполяция (графическая, методами сглаживания и по трен-довым моделям), использование коэффициентов эластичности, многофакторные регрессионные модели, сценарии, экспертные расчеты (Дельфи-метод). Проверка точности прогноза. [c.151]
Значимость полученных регрессионных моделей (20) — (22) проверяли с помощью статистического критерия Фишера F, по критерию Стьюдента и по критерию аост/<т - [c.83]
Для прогнозирования производительности труда в добыче нефти можно использовать регрессионные модели производительности труда [см. формулы (20) — (22)], построенные для каждого НГДУ объединения по методике, подробно рассмотренной в главе III. На основе полученных регрессионных моделей можно рассчитать ожидаемый уровень производительности труда на прогнозируемый период при заданных значениях факторов х —Х5. [c.145]
Определен вид зависимости производительности труда от основных факторов и построена регрессионная модель производительности труда отдельно для НГДУ с падающей, стабильной и растущей добычей, статистическая оценка которых показала достаточную их точность. Н - сцо ададив -р коэффициента, и [c.184]
Применение регрессионных моделей для прогнозирования экономических показателей. М., НИИтруда, 1970, 60 с. [c.207]
Применение регрессионных моделей для анализа экономических показателей. М., НИИтруда, 1969, 84 с. [c.207]
В связи с этим, в частности, автором статьи разработана специальная программа POL / " на алгоритмическом языке Фортран-1У, реализующая регрессионную модель (4). Особенностью программы является возможность ввода данных с указанием реального масштаба времени, что представляет удобство при проведении расчетов по большой номенклатуре материалов. Это вызвало необходимость разработки подпрограммы, которая осуществляет преобразование года в ро"ицныу Х " 4 -1 ° t. первый год наблюдаемого ряда удельных расходов материалов. В резульг-тате этого преобразования каждое значение X t соответствующее содержится в отрезке (1,7). Коэффициенты уравнения регрессии (7) получаются относительно переменной х. Это дает возможность избежать такой ситуации на [c.22]
Методология прогнозирования норм расхода обсадных труб и прочих ресурсов на средне— и долгосрочную перспективу периодически обсуждаетфя в печати, в частности, методология прогнозирования норм с помощью регрессионных моделей (1). Однако если вопросы разработки норм на перспективу находят подробное освещение в печати (1, 2, 3, 4), то авторам статьи не известны работы, в которых обсуждалась бы методология прогнозирования специфицированной потребности в обсадных трубах. [c.56]
Корреляционная (регрессионная) модель производительности труда была построена для условий разработки месторождений. НГДУ Ишимбайнефть . Нефтяные месторождения и залежи, эксплуатируемые НГДУ Ишимбайнефть , отличаются большим разнообразием природных условий добычи нефти, темпами и режимом разработки, качеством нефти и т. д. [c.55]
Применение регрессионных моделей для прогноза экономических показателей, под редакцией Добвы А.С. М., Наука, 1970. [c.109]
Метод 1. Приведение зависимых и независимых переменных к постоянным ценам на основе приемлемого индекса цен. Данный метод представлен на рис. 10.11. На левой стороне рисунка отображено соотношение косвенных затрат труда и машино-часов за девять кварталов работы yberneti s orporation. Эти данные приведены в гр.З табл. 10.4. Хотя существует корреляция (0,75) между косвенными производственными затратами и машино-часами, наблюдаются отклонения от функции затрат определенной регрессионной моделью у - 19,22 дол.+ + (0,56 дол. машино-часы). [c.249]
Деловые решения нередко связаны с необходимостью четко определить вроблемную и наиболее эффективную в перспективе зону для направления усилий в конкретную область бизнеса. Для этого важно знать сравнительную силу влияния отдельных факторов, например, при использовании многофакторных регрессионных моделей, чтобы сделать правильный вывод о роли воздействия того или иного факторного признания на результативный. В таких случаях аналитикам может помочь использование коэффициентов эластичности и бэтта-коэффициентов. [c.76]
Смотреть страницы где упоминается термин Регрессионная модель
: [c.89] [c.20] [c.74] [c.250] [c.88]Экономико-математический словарь Изд.5 (2003) -- [ c.304 ]
Вводный курс эконометрики (2000) -- [ c.94 , c.98 , c.99 , c.112 , c.113 , c.114 , c.141 , c.180 , c.189 ]