В корреляционных зависимостях одному значению факторного признака (х) соответствует одно значение результативного признака (у) (возможно существование и нескольких значений у, тогда рассматривается среднее). [c.205]
Изменяя факторные признаки, можно определить наиболее эффективные пропорции между затратами труда и кг.питала для выпуска планируемого объема производства. [c.106]
Интегральный метод дает наиболее общий подход к решению задач факторного анализа по разложению общего прироста показателя по факторным приращениям. В основе интегрального метода лежит интеграл Эйлера — Лагранжа, устанавливающий связь между приращением функции и приращением факторных признаков. Для функции z = (x, у) имеем следующие формулы расчета факторных влияний. [c.275]
При построении аналитических группировок из двух взаимосвязанных показателей один рассматривается в качестве фактора, влияющего на другой, а второй — как результат влияния первого. Но следует при этом иметь в виду, что взаимозависимость и взаимовлияние факторного и результативного признаков для каждого конкретного случая могут меняться (факторный признак может выступать в качестве результативного и наоборот). [c.51]
Дальнейшим развитием метода дифференциального исчисления явился метод дробления приращений факторных признаков, при котором следует вести дробление приращения каждой из переменных на достаточно малые отрезки и осуществлять пересчет значений частных производных при. каждом (уже достаточно малом) перемещении в пространстве. Степень дробления принимается такой, чтобы суммарная ошибка не влияла на точность экономических расчетов. [c.128]
Е можно пренебречь, если п будет достаточно велико. Метод дробления приращений факторных признаков имеет преимущества перед методом цепных подстановок. Он позволяет определить однозначно величину влияния факторов при заранее заданной точности расчетов, не связан с последовательностью подстановок и выбором качественных и количественных показателей-факторов. Метод дробления требует соблюдения условий дифференцируемости функции в рассматриваемой области. [c.129]
Интегральный метод оценки факторных влияний. Дальнейшим логическим развитием метода дробления приращений факторных признаков стал интегральный метод факторного анализа. Этот метод основывается на суммировании приращений функции, определенной как частная производная, умноженная на приращение аргумента на бесконечно малых промежутках. При этом должны соблюдаться следующие условия [c.129]
Детерминированный факторный анализ в качестве цели выдвигает изучение влияния факторов на результативный показатель в случаях его функциональной зависимости от ряда факторных признаков. [c.28]
Аддитивную взаимосвязь можно представить как математическое уравнение, отражающее тот случай, когда результативный показатель — это алгебраическая сумма нескольких факторных признаков [c.28]
При изучении стохастических взаимосвязей аналитика должны интересовать не только наличие и количественная оценка соотношений, но форма связи результативного и факторного признаков, ее аналитическое выражение. Решить эти проблемы помогает корреляционный и регрессионный анализ. [c.70]
Методы корреляционного и регрессионного анализа используются в комплексе. Наиболее разработанной в теории и широко применяемой на практике является парная корреляция, когда исследуются соотношения результативного признака и одного факторного признака. Это — однофакторный корреляционный и регрессионный анализ. Именно такой анализ является основой для изучения многофакторных стохастических связей. [c.70]
Частные коэффициенты эластичности (Э/) показывают, какого роста результативного признака в процентах можно ожидать с возрастанием факторного признака на один процент. Алгоритм расчета [c.76]
Надо иметь в виду, что коэффициенты регрессии не отражают того, какой из факторов сильнее влияет на результативный признак, поскольку коэффициенты измерены в разных единицах, не учтена вариация факторных признаков, т.е. они несопоставимы. [c.77]
Признак факторный — признак, характеризующий причину в совокупности явлений, связанных причинно-следственной связью. Эти признаки называются также независимыми или экзогенными. [c.309]
Связь стохастическая (вероятностная) — связь, при которой каждому значению факторного признака соответствует множество значений результативного признака, т. е. определенное статистическое распределение. [c.311]
Под. множественной корреляцией понимается исследование статистической зависимости результативного признака от нескольких факторных признаков. [c.324]
Прямое сравнение коэффициентов регрессии в уравнении множественной регрессии дает представление о степени влияния факторных признаков на результативный признак только тогда, когда они выражаются в одинаковых единицах и имеют примерно одинаковую колеблемость. [c.327]
Коэффициент Э, показывает, на сколько процентов изменится результативный признак при изменении факторного признака на 1% при фиксировании значений остальных факторов на каком-либо уровне. Если в качестве такого уровня принять их средние значения, то получим средний частный коэффициент эластичности. [c.327]
В качестве конкретного статистического показателя (факторного признака) могут выступать [c.668]
К пятой группе факторов относится размер ВВП либо другой макроэкономический показатель, который включается в статистический анализ валютных курсов как факторный признак. Необходимо при этом учитывать, что влияние заметно в долгосрочной перспективе и что использовать размер ВВП для оценки будущего значения валютного курса можно лишь через значительный промежуток времени, когда статистические органы закончат расчет ВВП как самого синтетического экономического показателя. Это снижает прикладное значение оценки влияния данного фактора. Но в принципе установлено, что коэффициент эластичности между ВВП и валютным курсом приблизительно равен 1. [c.670]
На основе этой формулы осуществляется оценка ставки форвард , которая и используется как прогноз ставки спот . Недостатком этого способа является то, что ставка форвард (как факторный признак) объясняет очень мало процентов движения текущих валютных курсов и с удлинением периода прогнозирования эта доля снижается. Тем не менее направление изменения ставки спот следует за направлением изменения ставки форвард , [c.674]
Прогнозирование на основе аналитических моделей, построенных с учетом того, что влияние на валютный курс всех факторных признаков проявляется в конечном счете через соотношение спроса и предложения на валютной бирже. [c.676]
Относительные показатели, характеризующие взаимосвязь признаков в совокупности явлений, а также взаимосвязь результативных признаков-следствий с факторными признаками-причинами, например, связь уровня душевого дохода с размером потребления мяса или фруктов на одного человека связь дозы удобрений с урожайностью картофеля и т.п. К таким показателям относятся рассматриваемые в главе 8 коэффициенты корреляции, эластичности, детерминации, а также в главе 10 аналитические индексы. Относительные показатели взаимосвязи могут быть как отвлеченными, так и именованными числами. [c.48]
Корреляционная связь между признаками может возникать разными путями. Важнейший путь - причинная зависимость результативного признака (его вариации) от вариации факторного признака. Например, признак х - балл оценки плодородия почв, признак у -урожайность сельскохозяйственной культуры. Здесь совершенно ясно логически, какой признак выступает как независимая переменная (фактор) х, какой - как зависимая переменная (результат) у. [c.229]
Вторая задача специфична для статистических связей, а первая разработана для функциональных связей и является общей. Основным методом решения задачи нахождения параметров уравнения связи является метод наименьших квадратов (МНК), разработанный К. Ф. Гауссом (1777-1855). Он состоит в минимизации суммы квадратов отклонений фактически измеренных значений зависимой переменной у от ее значений, вычисленных по уравнению связи с факторным признаком (многими признаками) х. [c.232]
Для измерения тесноты связи применяется несколько показателей. При парной связи теснота связи измеряется прежде всего корреляционным отношением, которое обозначается греческой буквой г). Квадрат корреляционного отношения - это отношение межгрупповой дисперсии результативного признака, которая выражает влияние различий группировочного факторного признака на среднюю величину результативного признака, к общей дисперсии результативного признака, выражающей влияние на него всех причин и условий. Квадрат корреляционного отношения называется коэффициентом детерминации [c.232]
Если уравнение выбрано неверно или сделана ошибка при расчете его параметров, то сумма квадратов в числителе может оказаться большей, чем в знаменателе, и отношение утратит тот смысл, который оно должно иметь, а именно какова доля общей вариации результативного признака, объясняемая на основе выбранного уравнения связи его с факторным признаком (признаками). Чтобы избежать ошибочного результата, лучше вычислять корреляционное отношение по другой формуле (8.3), не столь наглядно выявляющей сущность показателя, но зато полностью гарантирующей от возможного искажения [c.233]
Уравнение корреляционной связи измеряет зависимость между вариацией результативного признака и вариацией факторного признака (признаков). Меры тесноты связи измеряют долю вариации результативного признака, которая связана корреляционно с вариацией факторного признака (признаков). [c.235]
Итак, строго говоря, метод корреляционно-регрессионного анализа не может объяснить роли факторных признаков в создании результативного признака. Это очень серьезное ограничение метода, о котором не следует забывать. [c.235]
Задача прогнозирования возможных значений результативного признака при задаваемых значениях факторных признаков. [c.236]
Такая задача решается путем подстановки ожидаемых, или планируемых, или возможных значений факторных признаков в уравнение связи и вычисления ожидаемых значений результативного признака. [c.237]
Приходится решать и обратную задачу вычисление необходимых значений факторных признаков для обеспечения планового или желаемого значения результативного признака в среднем по совокупности. Эта задача обычно не имеет единственного решения в рамках данного метода и должна дополняться постановкой и решением оптимизационной задачи на нахождение наилучшего из возможных вариантов ее решения (например, варианта, позволяющего достичь требуемого результата с минимальными затратами). [c.237]
Преимущества и недостатки формулы Маршалла. Использование в качестве факторного признака Показателя покупательной способности дохода (отношения цены к доходу). Возможности преобразования формулы Маршалла. Теоретический коэффициент эластичности (формула Аллена-Боули). Ее экономическая интерпретация. Способы расчета теоретического коэффициента эластичности спроса. [c.151]
Метод статистических группировок. Его суть заключается в следующем по выбранным факторным признакам х группируют статистические данные по анализируемым НГДУ, затем вычисляют средневзвешенные значения для результативного признака у по группам, на которые разбиты НГДУ. Затем средние величины результативного и факторного признака выражают в процентном отношении к одной из групп факторов, расположенных в восходящем или нисходящем порядке. Затем, переходя от одной группы к другой и прослеживая изменения групповых средних, устанавливают связь между изучаемыми явлениями. [c.67]
В соответствии с этими принципами проведена группировка всех 76 НГДУ по выбранным факторным признакам (табл. 25— 34), которая показала следующее. [c.67]
Чем выше бетта-коэффициент, тем сильнее воздействие анализируемого фактора на результативный признак, так как р -коэффициент отражает, на какую часть своего среднеквадратического отклонения изменится результативный показатель с изменением факторного признака на величину одного его квадратического отклонения. [c.77]
В общем случае, чтобы сделать коэффициенты регрессии сопоставимыми, применяют нормированные коэффициенты регрессии fy Коэффициент ft показывает величину изменения результативного фактора в значениях средней квадратической ошибки при изменении факторного признака на одну среднюю квадратичес-кую ошибку (СКО) [c.327]
Иногда как условие корреляционного анализа выдвигают необходимость подчинения распределения совокупности по результативному и факторным признакам нормальному закону распределения вероятностей. Это условие связано с применением метода наименьших квадратов при расчете параметров корреляции только при нормальном распределении метод наименьших квадратов дает оценку параметров, отвечающую принципам максимального правдоподобия. На практике эта предпосылка чаще всего выполняется приближенно, но и тогда метод наименьших квадратов дает неплохие результаты1. [c.231]
Следующий общий вопрос - это уже рассмотренный в разделе о группировке вопрос о чистоте измерения влияния каждого отдельного факторного признака. Как отмечалось в главе 6, группировка совокупности по одному факторному признаку может отразить влияние именно данного фактора на результативный признак при условии, что все другие факторы не связаны с изучаемым, а случайные отклонения и ошибки взаимопогасились в большой совокупности. Если же изучаемый фактор связан с другими факторами, влияющими на результативный признак, будет получена не чистая характеристика влияния только одного фактора, а сложный комплекс, состоящий как из непосредственного влияния фактора, так и из его косвенных влияний, через его связь с другими факторами и их влияние на результативный признак. Данное положение полностью относится и к парной корреляционной связи. [c.235]
Смотреть страницы где упоминается термин Факторный признак
: [c.67] [c.238] [c.46] [c.312] [c.71] [c.327] [c.327] [c.128] [c.232] [c.233] [c.236]Справочник по математике для экономистов (1987) -- [ c.311 ]