Включенные в данную модель факторы обусловливают 68,6% вариации производительности труда. Вклад каждого из факторов в указанную вариацию приведен в таблице. [c.19]
Выбранная таким образом экономико-статистическая модель позволяет решить ряд задач анализа себестоимости добычи нефти с получением количественной оценки результатов. Решение этой модели дает возможность оценить среднее влияние совокупности включенных в модель факторов на уровень себестоимости добычи нефти. Оценка экономических показателей по средним величинам имеет важное обобщающее значение. Однако в ряде случаев при анализе возникает необходимость в изучении вариации экономических показателей. Например, кроме среднего значения себестоимости добычи нефти, нужно знать колеблемость этого показателя под влиянием отдельных факторов, а также оценить колеблемость самих факторов. Большая колеблемость исследуемого показателя и факторов свидетельствует, прежде всего, о наличии значительных резервов в снижении издержек производства, что приобретает существенное значение в экономическом анализе. [c.19]
Таким образом, оба метода имеют свои недостатки и положительные стороны, и поэтому необходимо использовать то положительное, что имеется в том и другом методе. А именно необходимо планировать себестоимость добычи нефти с использованием динамической модели себестоимости (элементов, статей, группы статей затрат) добычи нефти с последующей корректировкой ее на не учтенные в модели факторы по существующей методике. [c.67]
Коэффициент множественной корреляции надежный (f = 14,8 при t абл = 2,0). Модель достаточно точно отображает изменение себестоимости добычи нефти (е = 7,8 %). Все включенные в модель факторы оказались существенными (tf. > 2,0). [c.73]
В связи с разнообразием типов моделей, факторов и целей эксперимента используются различные способы [c.283]
Модель, которую мы использовали, предполагает определенность в отношении таких параметров, как цена реализации, удельные переменные и постоянные затраты, что далеко не всегда соответствует реальному положению вещей. Инструментом введения в модель фактора неопределенности выступает анализ чувствительности, который предполагает пересчет модели по каждому возможному набору параметров. И хотя электронные таблицы значительно облегчают бремя сложных расчетов, сам по себе анализ чувствительности ничего не дает для количественного измерения неопределенности. В то же время сведения о вероятности реализации конкретных возможностей значительно обогатили бы анализ. Мы вернемся к этой теме в гл. 9. [c.274]
Заключение. Использование в математической модели случайных или неопределенных факторов в значительной степени усложняет ее анализ. Поэтому исследователь всякий раз должен внимательно взвесить все обстоятельства, прежде чем включить в модель фактор такого типа. К сожалению, нельзя сформулировать строгие принципы, на основе которых можно было бы всегда решить вопрос о том, должны ли быть в некоторой модели случайные или неопределенные параметры и переменные. В некоторых случаях могут помочь методы анализа чувствительности решения по отношению к изменениям неопределенных факторов, т. е. нахождение решения задач при разных значениях неопределенных параметров и оценка того, существенно ли изменится оптимальное решение. [c.160]
Построение соответствующих моделей факторов и сравнение остаточных дисперсий позволили отобрать наиболее рациональные виды зависимостей 1. [c.102]
Прием расчленения исходной факторной системы применим и к мультипликативным моделям. Факторов-мультипликаторов может быть предусмотрено не два, а значительно большее количество за счет последовательного расчленения каждого из них. Например, годовой объем выпущенной продукции может быть представлен как произведение среднегодовой численности рабочих и среднегодовой выработки каждого из них. Другой вариант зависимости указанного результативного показателя может включать три, четыре или большее число мультипликаторов. Среди них, кроме указанных выше, могут быть, например, количество отработанных в среднем дней одним рабочим, средняя продолжительность рабочего дня и среднечасовая выработка продукции одного рабочего. [c.29]
Все приведенные в модели факторы прямо пропорционально оказывают влияние на изменение рентабельности заемного капитала. [c.218]
Нежелательно включать в корреляционную модель факторы, связь которых с результативным показателем носит функциональный характер. [c.139]
Из числа участвующих в модели факторов один является количественным, это величина активов, остальные три - качественными коэффициент рентабельности капитала, коэффициент достаточности капитала и коэффициент эффективности использования активов. [c.447]
С помощью метода цепных подстановок можно количественно оценить влияние каждого из введенных в модель факторов на величину коэффициента рентабельности капитала. Для этого необходимо провести цепочку расчетов (подстановок), количество которых на единицу больше числа факторов в модели. [c.454]
В данной модели фактор оборачиваемости оборотных ак- [c.89]
Учет в динамической модели фактора распределения суммарного отбора газа из рассматриваемого газодобывающего района по месторождениям. [c.75]
Модель факторов успеха деятельности японских компаний может быть представлена следующим образом [c.119]
Вопрос 41. ЭКОНОМИЧЕСКИЙ РОСТ, ЕГО ТИПЫ, ТЕМПЫ И МОДЕЛИ. ФАКТОРЫ ЭКОНОМИЧЕСКОГО РОСТА [c.134]
На основе полученных уравнений (9.6) и (9.7) можно рассчитать количественное влияние отклонений вошедших в модель факторов от их среднеотраслевого значения на показатель выработки по каждому заводу. Расчет возможной выработки на заводах, имеющих пониженную фондовооруженность, при доведении фондовооруженности до среднеотраслевого уровня и закрепления на фактическом уровне остальных факторов, приведен в табл. 9.4. [c.199]
Расчетная величина выработки, как правило, не совпадает с фактической yt. Разница между ними может быть объяснена, во-первых, качеством модели, во-вторых, влиянием неучтенных моделью факторов. При условии достаточной адекватности (соответствия) модели изучаемому признаку отклонение фактической выработки от расчетной связано в основном с влиянием неучтенных моделью факторов. [c.200]
Сравним теперь фактическую и нормативную выработку на заводах подотрасли (табл. 9.5). Из табл. 9.5 видно,. что под влиянием не включенных в модель факторов, в том числе эффективности использования имеющихся ресурсов, фактическая выработка выше расчетной по заводам 18, 2, 6, а по заводам 17, 16, 13, наоборот, фактическая выработка ниже расчетной, т. е. величины факторов, не включенных в модель, по этим заводам ниже среднеотраслевых. [c.200]
Увеличение неучтенных моделью факторов до уровня среднеотраслевых по заводам 4, 5, 7, 8, 9, 13, 15, 16 и 17 позволит довести фактическую величину выработки до расчетной. Расчет возможной выработки валовой продукции на одного работающего по заводам отрасли с учетом ее повышения за счет доведения до среднеотраслевого уровня как фондовооруженности, так и других неучтенных моделью факторов дан в табл. 9.6. [c.201]
Расчет возможной выработки на одного работающего с учетом резервов ее роста за счет фондовооруженности других неучтенных моделью факторов, р. [c.201]
Такого вида сконструированные переменные принято в эконометрике называть фиктивными переменными. Например, включать в модель фактор пол в виде фиктивной переменной можно в следующем виде [c.56]
Зависимость у от х и хг характеризуется как тесная, в которой 72% вариации среднего душевого дохода определяются вариацией учтенных в модели факторов средней заработной платы и среднего возраста безработного. Прочие факторы, не включенные в модель, составляют соответственно 28% от общей вариации у. [c.59]
Сравнивая F- ц и F, , приходим к выводу о целесообразности включения в модель фактора х после фактора х2, так как [c.60]
Целесообразность включения в модель фактора х2 после фактора X] проверяет Fx [c.60]
R 2х х = 0,9407 определяет тесноту связи с учетом степеней свободы общей и остаточной дисперсий. Он дает такую оценку тесноты связи, которая не зависит от числа факторов в модели и потому может сравниваться по разным моделям с разным числом факторов. Оба коэффициента указывают на весьма высокую (более 90%) детерминированность результата в модели факторами х и хг. [c.76]
При построении эконометрических моделей чаще используется другой путь учета тенденции - включение в модель фактора времени. Иными словами, модель строится по исходным данным, но в нее в качестве самостоятельного фактора включается время, т.е. [c.145]
Соответственно величина 1 — Р характеризует долю дисперсии у, вызванную влиянием остальных не учтенных в модели факторов. [c.48]
Включаемые во множественную регрессию факторы должны объяснить вариацию независимой переменной. Если строится модель с набором р факторов, то для нее рассчитывается показатель детерминации ir, который фиксирует долю объясненной вариации результативного признака за счет рассматриваемых в регрессии р факторов. Влияние других не учтенных в модели факторов оценивается как 1 — R2 с соответствующей остаточной дисперсией S2. [c.93]
Эти два исследования показывают, что рассматриваемая модель факторов успеха (рис. 6.4) верна и в ней правильно отмечена относительная важность всех факторов успеха. Следующие три раздела главы будут посвя- [c.202]
Расчетный (нормативный) уровень себестоимости добычи нефти должен отражать имеющиеся объективные возможности каждого конкретного НГДУ (фонд скважин, дебит скважин, обводненность и т. д.) и средний для данной группы Н ГДУ (района, отрасли) уровень использования скважин, оборудования, рабочей силы и т. д., зависящий в основном от деятельности коллектива" НГДУ. Чтобы рассчитать нормативный уровень себестоимости добычи нефти, необходимо определить регулируемость факторов, классифицировать включенные в модели факторы на условно-нерегулируемые и условно-регулируемые [12]. [c.32]
Не следует включать в модель факторы разных уровней иерархии, т. е. фактор ближайшего порядка и его субфакторы. Например, в моделях себестоимости зерна не следует включать и урожайность зерновых культур, и дозу удобрений под них или затраты на обработку гектара, показатели качества семян, плодородия почвы, т. е. субфакторы самой урожайности. [c.286]
Первое слагаемое в правой части равенства - это отклонение, которое возникает за счет отличия индивидуальных значений факторов у данной единицы совокупности от их средних значений по совокупности. Его можно назвать эффектом факторообеспеченно-сти. Второе слагаемое - отклонение, которое возникает за счет не входящих в модель факторов и отличия индивидуальной эффективности факторов по данной единице совокупности от средней эффективности факторов в совокупности, измеряемой крэффициента- [c.287]
В этой модели факторы расположены таким образом, что они удовлетворяют приведенным выше правилам построения многофакторных мультипликативных моделей очевиден здесь и логически обоснованный порядок замены факторов численность, фондовооруженность, фондоотдача (порядок расположения факторов в данной модели определяется третьим правилом). Отсюда следует, что в исходной модели, связывающей выраб этку с фондовооруженностью и фондоотдачей, замену целесообразно начинать с фондовооруженности. [c.82]
В практике экономического анализа данная мультипликативная модель применяется с целью оценки зависимости величины материальных затрат от учитываемых в модели факторов материалоёмкости продукции, наличия и оборачиваемости запасов оборотных средств. С помощью данной модели в дальнейшем мы сможем вычислить сумму оборотного капитала, высвобождаемую из оборота и дополнительно вовлекаемую в оборот. [c.203]
В гл. 11 описывалась трехфакторная модель, разработанная Фамой и Френчем. В этой модели факторы представляли собой доходности на (1) общий рыночный индекс (2) разницу между индексами больших и малых акций (3) разницу между индексами компаний с высоким и низким соотношением балансовой и рыночной стоимости компании. [c.335]
Широкомасштабные эконометрические модели такого типа насчитывают большое число уравнений, которые описывают большое число важных взаимосвязей. Несмотря на то что оценки таких взаимосвязей основаны на данных за прошедший период, эти оценки могут позволить (или не позволить) модели эффективно работать в будущем. Когда прогнозы оказываются неудачными, то иногда говорят, что лежащая в основе модели экономическая взаимосвязь претерпела структурные изменения. Однако неудача может явиться следствием влияния неучтенных в модели факторов. Та и другая ситуации требуют изменений или величин оценок, или самой концепции эконометри-ческой модели, или же того и другого. Редко можно встретить пользователя, который бы не ремонтировал (или полностью перестраивал ) такую модель время от времени по мере накопления опыта. [c.815]
Информация для оценки с помощью частных F-критериев Фишера целесообразности включения в модель фактора х после фактора х и фактора х2 после фактора х может быть получена в ППП Statgraphi s следующим образом [c.76]
Включение в модель факторов с высокой интеркорреляцией, когда Ryxx < Rxm для зависимости у = а + Ьх х + Ь2 х2 + е может привести к нежелательным последствиям — система нормальных уравнений может оказаться плохо обусловленной и повлечь за собой неустойчивость и ненадежность оценок коэффициентов рефессии. [c.92]