На этапе сравнения отдельных альтернатив по ожидаемым эффектам их реализации основную роль играют методы комплексной оценки. При помощи данных методов стараются привести в сравнимую форму шкалы количественного измерения критериев и на основе коэффициентов значимости (весов) отдельных частных критериев разработать комплексный критерий выбора решений. Здесь определенную помощь исследователю могут оказать методы компонентного анализа, позволяющие выявить действительную размерность пространства критериев выбора решений. Подобный подход облегчает процесс выбора коэффициентов значимости отдельных критериев и при комплексной оценке ожидаемого эффекта обеспечивает положительные результаты. [c.71]
Переход на синтетические компоненты облегчает работу по составлению набора исходных показателей. Чтобы не остались без внимания существенные для принимаемого решения альтернативы, на первой стадии анализа необходимо охватить все теоретически возможные факторные показатели. До сих пор стараются априорно ограничивать количество рассматриваемых альтернатив, чтобы не перегрузить весь процесс (все этапы принятия решений). В случае применения метода компонентного анализа таких опасений меньше, так как уже на этапе анализа альтернатив путем выявления синтетических компонент происходит целенаправленная фильтрация исходной информации. [c.98]
В случае коррелированной системы факторных показателей целесообразно с помощью метода компонентного анализа выявить независимые синтетические обобщенные компоненты FJ и построить регрессионные модели на обобщенных компонентах [c.123]
Четвертый метод, компонентный анализ, используемый при сегментировании, также основан на сложных методах статистического анализа и требует больших вычислительных ресурсов. Данный метод предложен П. Грином и отличается от других методов сегментирования тем, что он пытается определить, какой тип потребителей наиболее соответствовал бы определенным характеристикам товара. Этот метод имеет много общего с гибким [c.91]
Существует много методов оценки напряженности заданий коэффициентный метод оценки напряженности плана по темпам роста к предыдущему периоду метод оценки напряженности плана с точки зрения нормативного использования производственных ресурсов метод применения апостериорного статистического критерия качества планирования. Для этих же целей широко применяются методы линейного программирования, объективно обусловленные оценки В. Новожилова, вытекающие из процедуры решения двойственных задач линейного программирования. В последние годы для оценки напряженности плана разработаны специальные методики, базирующиеся на методах теории статистических распределений, компонентного анализа, современного факторного анализа, других математико-статистических методах. [c.236]
В экономических исследованиях нашли применение следующие математико-статистические методы стохастического моделирования хозяйственных явлений и процессов оценка связи и корреляции между показателями оценка статистической значимости связей регрессионный анализ выявление параметров периодических колебаний экономических показателей группировка многомерных наблюдений, дисперсионный анализ современный факторный (компонентный) анализ трансформационный анализ. [c.110]
Классификация и ранжировка хозяйственных объектов являются одной из важнейших задач экономического анализа. Выявление классов однотипных предприятий для разработки общих нормативов планирования, оценки, стимулирования и ранжировка хозяйственных объектов по результатам хозяйственной деятельности давно внедрились в экономический анализ. Новые возможности повышения качества решения этих задач появляются в результате применения таких методов, как группировка многомерных наблюдений, дисперсионный анализ, в частности современный факторный и компонентный анализ, кластерный анализ. Предпочтительным для аналитических целей наряду со специальными приемами классификации является исследование структуры совокупности хозяйственных объектов методами современного факторного (компонентного) анализа. Синтетические факторы или компоненты, выявленные на основе внутренних связей системы экономических показателей, характеризуют отдельные самостоятельные стороны экономических явлений (технический уровень производства, уровень управленческой работы, уровень организации производства и труда и т.п.) и имеют вполне определенную содержательную экономическую интерпретацию. Поэтому классификация и ранжировка хозяйственных объектов по значениям этих факторов или компонент носят более значительную аналитическую нагрузку, чем группировка на основе гетерогенного набора признаков. [c.115]
При выявлении (выработке) альтернатив основную роль играет качественный анализ управляемости факторов, границ их изменения и т. д. Но определенную помощь могут оказать и методы количественного анализа в первую очередь для сжатия информации об управляемых факторах и представления ее в наглядном виде, а также для выявления независимых факторов управления. Эти задачи решаются математико-стати-стическими методами современного факторного и компонентного анализа [87, с. 136—158]. Этими методами обеспечивается уменьшение числа рассматриваемых факторных показателей в 3—4 раза без существенных потерь содержательной информации. Новые показатели синтетических управляемых факторов (компоненты исходной системы факторных показателей) статистически независимы. Свойство независимости обеспечивает их применяемость в теории принятия решений, так как эта теория предполагает независимость изучаемых альтернатив действия. Применение синтетических факторов обеспечивает переход от дискретной базисной модели принятия решений к непрерывной обобщенной модели, представленной системой уравнений. [c.66]
Описание возможных состояний внешней среды действия, т. е. неуправляемых факторов, также требует применения методов сжатия и ортогонализации информации—-в процессе анализа и измерения интенсивности влияния факторов их управляемость не играет роли. Поэтому методы современного факторного и компонентного анализа применяются здесь аналогично изучению альтернатив. Но основной целью применения математических методов является на этом этапе принятия решений прогнозирование направлений и размаха возможных изменений внешней среды, так как данное изменение не зависит от субъекта управления. Субъект, принимающий решение, должен учитывать закономерности изменения внешней среды. Для выявления и опи- [c.66]
По содержательному сходству под названием компонентный анализ приведены методы, которые в литературе известны как методы современного факторного и компонентного анализов. [c.95]
Процедуры компонентного анализа (их число достигает нескольких сотен), разработанные в других науках, не всегда учитывают специфику экономической науки и практики. Необходима целенаправленная адаптация данного метода к требованиям и структуре построения управленческих задач в экономике. Хотя далеко не все проблемы в этом отношении решены, результаты апробации показывают эффективность применения компонентного анализа в экономических исследованиях. [c.99]
Кроме трудностей в понимании математической сущности метода, непосредственный процесс интерпретации компонент сам кажется исследователям иногда слишком неопределенным, чреватым возможностями субъективизма при раскрытии экономического содержания и наименовании компонент. Данные опасения вполне оправданы. В экономике точная идентификация компонент приобретает гораздо большую значимость, чем в других науках. Принятие обоснованных решений невозможно без полного понимания сущности анализируемых альтернатив. На данную проблему по применению компонентного анализа в литературе обращено еще недостаточно внимания. Основные особенности раскрытия сущности синтетических компонент в экономических исследованиях рассмотрены автором при разработке [c.99]
Повторный счет отдельных аспектов полезности альтернатив выражается в форме статистической взаимосвязи рассматриваемых (критериальных) показателей. Для устранения повторного счета исходные показатели (Z) трансформируются в новые синтетические статистически независимые (ортогональные) показатели (Е), которые комплексно отражают (измеряют) отдельные относительно изолированные аспекты хозяйственной деятельности. Данную трансформацию можно проводить методами компонентного (современного факторного) анализа. Данные методы позволяют также решить задачу выравнивания единиц измерения, так как компоненты выявляются в стандартизированном виде. [c.132]
Всякая система, как видно, может адекватно изучаться только при одновременном анализе ее в предметной, функциональной и исторической (условия зарождения, формирования, функционирования и разрушения) плоскостях [37]. Ибо во всяком научном анализе на основе системного метода предполагается обстоятельный учет прошлого, настоящего, будущего [34]. При этом в первом случае выясняется, из каких компонентов состоит подсистема во втором, как связаны между собой эти компоненты (компонентный и структурный анализы) в третьем, каковы условия их зарождения, становления, функционирования и разрушения. Для этого в структуре системного подхода выделяют системно-компонентный, системно-структурный, системно-исторический виды научного анализа. [c.36]
Для изучения влияния факторов на результаты хозяйствования и подсчета резервов в анализе применяются способы детерминированного и стохастического факторного анализа, методы оптимизационного решения экономических задач (цепные подстановки абсолютные и относительные разницы интегральный, корреляционный, компонентный методы методы линейного, выпуклого программирования теория массового обслуживания теория игр исследование операций и др.) (рис. 2.1). Применение тех или иных способов зависит от цели и глубины анализа, объекта исследования, технических возможностей выполнения расчетов и т.д. [c.26]
Для изучения одномерных статистических совокупностей используются вариационный ряд, законы распределения, выборочный метод. Для изучения многомерных статистических совокупностей применяют корреляции, регрессии, дисперсионный, ковариационный, спектральный, компонентный, факторный виды анализа, изучаемые в курсах теории статистики. [c.96]
Для изучения влияния факторов на результаты хозяйствования и подсчета резервов в анализе применяются такие способы, как цепные подстановки, абсолютные и относительные разницы, интегральный метод, корреляционный, компонентный, методы линейного, выпуклого программирования, [c.38]
Следующей важной задачей концепции нового изделия является генерация и отбор наиболее удачных идей создания нового изделия. Генерация идей — это постоянный систематический поиск возможностей создания нового изделия. Он включает в себя выделение источников новых идей и методов их создания. Наиболее логичной стартовой площадкой в поиске такого рода идей являются непосредственно потребители изделий. За их нуждами и потребностями можно следить с помощью проведения опросов по специально разработанным тестам, групповым обсуждениям, анализа поступающих рекламаций, жалоб, пожеланий и предложений. Другим источником идей являются работники научно-исследовательских подразделений, которые могут отыскать или изобрести новые материалы или принципы действия, использование которых приводит к созданию оригинальных или усовершенствованных вариантов существующих изделий. Кроме того, необходимо следить за аналогичными усилиями конкурирующих организаций, выявляя в их товарном ассортименте модели, наиболее привлекательные для потребителей. Компонентным источником идей может быть и персонал сбытовых организаций или посреднических фирм, которые занимаются реализацией продукции. Эти работники находятся постоянно в контакте с потребителями и представляют собой первичное звено, аккумулирующее претензии и пожелания потребителей. Среди прочих источников идей — независимые изобретатели, целый ряд малых предприятий, исследующих научные проблемы вузовские секторы науки, где сосредоточен огромный научный потенциал рекламные агентства специализированные предприятия по проведению маркетинговых исследований и др. [c.18]
Дихотомические показатели имеют дискретную шкалу измерения. При большом количестве подобных показателей целесообразно методом компонентного анализа сжать (преобразовать) данные показатели, в результате чего получаются синтетические компоненты с непрерывной шкалой измерения. Таким образом можно перейти от малоформализованных дискретных к синтетическим количественным непрерывным показателям. [c.113]
Как видим, метод компонентного анализа—нетоль- [c.123]
Для решения перечисленных задач применяются такие математи-ко-статистические методы стохастического моделирования, как группировка многомерных наблюдений, корреляционный и регрессионный анализ, таксономический метод, дисперсионный анализ, методы причинного анализа, компонентный анализ. [c.278]
Наибольшие трудности в процессе применения компонентного анализа пространства альтернатив в экономических исследованиях связаны с содержательной интерпретацией синтетических компонент. В то время как традиционные экономические показатели получаются путем простых расчетных преобразований учетных данных, компоненты выявляются посредством сложных математических трансформаций самих экономических показателей. Всем кажется понятным процесс определения показателя производительности труда путем деления объема выпускаемой продукции на отработанное время. Гораздо больших математических знаний тре-.буется для понимания сущности коэффициентов корреляции, процедур матричной алгебры, критериев вращения компонент и т. д. Математические процедуры компонентного анализа для большинства экономистов остаются черным ящиком , вследствие чего снижается доверие субъекта управления к результатам применения данного метода. Для опасений, впрочем, причин достаточно. [c.99]
В этой главе мы уделим внимание в основном качественному анализу финансовой отчетности. Для целей визуального представления данных мы широко использовали метод СОК, детально описываемый во второй части книги. Представление в виде компонентных плоскостей СОК, объяснение которого дается в гл. 3, позволяет получить ценную информацию посредством выделения отдельных нейронов различными оттенками серого цвета. Полезными здесь могут оказаться также и описанная в третьей главе проекция Саммона, и представление в виде ортогональной матрицы. Представление с помощью ортогональной матрицы позволяет судить об относительных расстояниях между элементами карты векторы весовых коэффициентов элементов карты отстоят друг от друга тем дальше, чем темнее окраска соответствующих элементов. Таким образом, отдельные кластеры данных на карте будут разделены более темными областями. Внешне это напоминает горный хребет, разделяющий два плато на географической карте. [c.106]