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]
После построения уравнения регрессии необходимо сделать проверку его значимости с помощью специальных критериев установить, не является ли полученная зависимость, выраженная уравнением регрессии, случайной, т.е. можно ли ее использовать в прогнозных целях и для факторного анализа. В статистике разработаны методики строгой проверки значимости коэффициентов регрессии с помощью дисперсионного анализа и расчета специальных критериев (например, F-критерия). Нестрогая проверка может быть выполнена путем расчета среднего относительного линейного отклонения (ё), называемого средней ошибкой аппроксимации [c.123]
В хозяйственной жизни существуют многие тысячи факторов, которые оказывают известное влияние на уровень эффективности. Учесть их, естественно, невозможно и в этом нет необходимости. Критерием для отбора может и должна быть сила влияния каждого фактора на эффективность. При отборе факторов возникают трудности. Во-первых, все их невозможно учесть, отсюда возможны известные погрешности. Кроме того, влияние некоторых факторов может быть установлено лишь весьма приблизительно с помощью факторного анализа. [c.63]
ФАКТОРНЫЙ АНАЛИЗ — наиболее совершенный метод исследования общих условий сбыта, который помогает систематизировать многочисленные события и направления их влияния в определенную матрицу в соответствии с рядом критериев. [c.615]
Взаимодействие производственных факторов определяется путем анализа механизма образования удельной фондоемкости единицы продукции на основе подбора и построения ряда функций и оценки подобия с помощью различных критериев. При этом необходимо учитывать, что производственные факторы-аргументы, оказывающие по результатам факторного анализа максимальное влияние на удельную фондоемкость, входят во все без исключения экономико-математические модели удельной фондоемкости единицы продукции основного производства, т. е. с точки зрения выбранных производственных факторов-аргументов состав этих моделей одинаковый независимо от изделия-представителя. Например, для любого изделия-представителя экономико-математическая модель нормативной удельной фондоемкости НУФ включает следующие восемь факторов объем производства xt доля активной части основного капитала х3 средняя цена единицы основного технологического оборудования х4 средняя цена 1 м2 производственной площади л 5 средний возраст единицы установлен- [c.146]
Взаимодействие производственных факторов определяется путем анализа механизма образования удельной фондоемкости единицы продукции на основе подбора и построения ряда функций и оценки подобия с помощью различных критериев. Производственные факторы-аргументы, оказывающие по результатам факторного анализа максимальное влияние на удельную фондоемкость, входят во все без исключения экономико-математические модели удельной фондоемкости единицы продукции основного производства, т.е. с точки зрения выбранных производственных факторов-аргументов состав этих моделей одинаковый независимо от изделия-представителя. Например, для любого изделия-представителя экономико-математическая модель нормативной удельной фондоемкости НУФ включает следующие восемь факторов [c.200]
Взаимодействие производственных факторов определяется путем анализа механизма образования удельной фондоемкости единицы продукции на основе подбора и построения ряда функций и оценки подобия с помощью различных критериев. При этом необходимо учитывать, что производственные факторы-аргументы, оказывающие по результатам факторного анализа максимальное влияние на удельную фондоемкость, входят во все без исключения экономико-математические модели удельной фондоемкости единицы продукции основного производства, т.е. с точки зрения выбранных производственных факторов-аргументов состав этих моделей одинаков независимо от изделия-представителя. Например, для любого изделия-представителя экономико-математическая модель нормативной удельной фондоемкости (НУФ ) включает следующие восемь факторов объем производствах доля активной части основного капитала х3 средняя цена единицы основного технологического оборудования х4 средняя цена 1 м2 производственной площади х5 средний возраст единицы установленного оборудования х7 станкоемкость изделия-представителя xg коэффициент сменности работы оборудования х9 коэффициент загрузки оборудования л 10. Тогда экономико-математическая модель нормативной удельной фондоемкости изделия-представителя 1363 будет иметь следующий вид [c.104]
В результате факторного анализа оценки респондентов по критериям преобразуют в гораздо меньшее число факторов, с помощью которых и получают карты брендов , характеризующие субъективное восприятие различных брендов (рис. 4). С помощью такой карты и описывается образ бренда в сравнении с другими брендами, определяется его позиция и перспективы. [c.20]
F-критерий, 585 F-распределение, 585 F-статистика, 585 609 691 Факторная модель, 295 Факторные нагрузки, 722 Факторный анализ, 720 [c.956]
Анализ главных компонент и факторный анализ являются стандартными методами получения линейных проекций данных на подпространство гораздо меньшей размерности, в котором форма дисперсии исходных данных сохраняется в максимальной степени. В действительности широко используемый критерий собственного значения есть не что иное, как мера дисперсии, объяснимая в рамках предложенной модели. Подобно линейному моделированию, факторный анализ налагает строгие ограничения на используемые данные и наряду с другими обсуждаемыми методами имеет несколько серьезных ограничений в отношении визуализации структуры нелинейных данных. [c.203]
Наращение видов и сумм доходов фирмы способствует росту прибыли, расходы (затраты), напротив, уменьшают ее. Как известно, суждение об эффективности работы фирмы формируется на основании многих критериев в их число входит и простейший факторный анализ прибыли, позволяющий понять, какой вид доходов или расходов повлиял на прибыль в большей или меньшей степени, какова сравнительная динамика влияния отдельных факторов, представленных в (10.18), каковы тенденции этих факторов и т. п. Анализ может быть реализован путем построения двух таблиц одна по доходам, вторая по расходам. Обе таблицы имеют одинаковый макет и заполняются по данным отчета о прибылях и убытках. В табл. 10.6 приведен пример с условными данными для анализа доходов предприятия. [c.301]
Факторный анализ баллов оценки компетенций выявил четыре фактора с собственным значением больше единицы. Критерий каменистой осыпи определил, что только первые три из них устойчивы. Используя критерий коэффициента нагрузки, равный 0,5 или выше, и ставя компетенцию в фактор, по которому она демонстрирует большую нагрузку, если критерий 0,5 встречается чаще одного раза, вышеупомянутые три фактора были определены как [c.237]
Сравнение фактических показателей кредитоспособности с установленными банком критериями дает представление о предварительном классе заемщика, С целью более точного определения кредитоспособности заемщика, а следовательно, и уровня финансового риска банка проводят факторный анализ указанных показателей. [c.356]
Построение, или моделирование, конечной факторной системы для анализируемого экономического показателя хозяйственной деятельности может быть осуществлено как формальным, так и эвристическим путем на основе качественного анализа сущности экономического явления, отражаемого через данный результативный показатель. Моделирование факторной системы основывается на следующих экономических критериях выделения факторов как элементов факторной системы причинности, достаточной специфичности, самостоятельности существования, учетной возможности. С формальной точки зрения факторы, включаемые в факторную систему, должны быть количественно измеримыми. [c.106]
Анализ финансово-хозяйственной деятельности. В содержательном плане, по В.В. Ковалеву, анализ финансово-хозяйственной деятельности предприятия представляет собой целенаправленную деятельность аналитика, состоящую в идентификации показателей, факторов и алгоритмов и позволяющую, во-первых, дать определенную формализованную характеристику, факторное объяснение, обоснование фактов хозяйственной жизни как имевших место в прошлом, так и ожидаемых или планируемых в будущем с использованием тех или иных критериев, и, во-вторых, систематизировать возможные варианты действий. [c.35]
Анализ производится следующим образом. Сначала группируют совокупность наблюдений по факторному признаку, находят среднее значение результата и дисперсию по каждой группе. Затем определяют общую дисперсию и вычисляют, какая доля ее зависит от условий, общих для всех групп, какая — от исследуемого фактора, а какая — от случайных причин. И наконец, с помощью специального критерия [c.89]
Контроллинг, как известно, является инновацией для многих российских фирм. Для его широкого внедрения (а он особенно эффективен в условиях порой непредсказуемых экономических трансформаций в России) у нас есть все предпосылки. Наиболее эффективно здесь применение экономико-методических методов. Каждому среднему и даже мелкому предприятию необходима своя аналитическая служба для сбора и анализа поступающей информации и последующего прогнозирования возможных тенденций методами математической статистики. Такой подход объективно необходим для России. Для этих целей реально использовать описательную статистику, парные критерии, анализ факторных эффектов, регрессивный анализ, анализ временных рядов, многомерные методы и другие. Описательная статистика дает основные параметры, характеризующие собранную информацию среднее значение, разброс значений или стандартное отклонение и т.п. Парные критерии оценивают различия между двумя совокупностями данных. Например, предприятие внедрило в практику новую финансовую стратегию, изменило систему оплаты труда и получило при этом положительный эффект. Не исключено, что благоприятный эффект мог быть достигнут не в результате внедренного нововведения, а благодаря удачному стечению обстоятельств. Для выяснения ситуации формируется два набора чисел, каждый из которых содержит значения важного показателя эффективности деятельности фирмы до и после инновации прибыль за определенный период, объем привлеченных средств и т.д. Применение парных критериев позволяет установить случайны ли различия этих двух рядов чисел. [c.160]
При проведении анализа в условиях определенности весьма успешно могут применяться методы машинной имитации, предполагающие множественные расчеты на ЭВМ. В этом случае строится имитационная модель объекта или процесса (т. е. компьютерная программа), содержащая /1-е число факторов и переменных, значения которых в разных комбинациях подвергаются варьированию. Таким образом, машинная имитация - это эксперимент, но не в реальных, а искусственных условиях. По результатам этого эксперимента отбирается один или несколько вариантов, являющихся базовыми для принятия окончательного решения на основе дополнительных формальных и неформальных критериев. В подобных расчетах могут активно использоваться жестко детерминированные факторные модели. Простейшим примером такого имитационного мо- [c.11]
Экономические показатели в анализе хозяйственной деятельности классифицируются на результативные и факторные. Результативные показатели являются средствами определения цели и критериями измерения степени ее достижения, а также компонентами вектора результатов альтернатив. Факторные показатели отражают условия, средства и пути формирования результативных показателей. Следовательно, факторные показатели являются источником изучения альтернативных вариантов действия. [c.87]
С точки зрения статистики сущность задачи определения формы связи сводится к задаче нахождения подходящей функции аппроксимации совместного изменения факторных и результативного показателей. При обобщении опыта статистического решения данного вопроса [87, с. 153—155] автором сделан вывод о целесообразности выбора более простых средств (функции) аппроксимации (описания) формы связи. Критерием выбора того или иного типа модели выступает достаточно точное с точки зрения решаемой задачи описание связей. Анализ точности описания связей основывается на исследовании сущности и форм проявления связей в реальной деятельности. [c.118]
Помимо ВВП, в макроэкономическом анализе используется показатель валового национального продукта (ВНП), который показывает годовой объем конечных товаров и услуг, созданных гражданами страны, как в рамках национальной территории, так и за рубежом. Расчет ВНП основан на критерии принадлежности фактора производства резиденту или нерезиденту данной страны. Если к показателю ВВП добавить разность между поступлениями от услуг факторов производства (факторными доходами) резидентов из-за границы и факторными доходами, полученными нерезидентами в данной стране, то получим показатель ВНП. Так, например, для Франции, после расчета показателя ВВП, нужно добавить поступления факторных доходов граждан Франции, осуществляющих свою деятельность в Великобритании, США, Германии и т. д., и вычесть факторные доходы британских, американских, германских и других субъектов рыночного хозяйства, ведущих свою деятельность во Франции. Разность между показателями ВНП и ВВП для многих стран незначительна и колеблется в пределах 1% от ВВП. [c.348]
F -распределению с 1 и /степенями свободы. Если есть два факторных уровня или факторных эксперимента, то дисперсионный анализ двусторонней проверке с помощью -критерия. [c.637]
Анализ факторов получил в последнее время новое значение в связи с глобальным подходом к оценке перспектив развития мировой экономики и отдельных ее составляющих. Формирование глобальных рынков товаров, технологий, капитала, рабочей силы и других рынков сделало актуальным исследование конкурентного характера этих рынков, самой конкуренции как движущей силы развития глобальных рынков. Умение той или иной страны создавать, использовать и удерживать факторное преимущество стало главным критерием конкурентоспособности. Поскольку изложение важнейших положений теории конкурентоспособности выходит за рамки стандартного курса международной экономики, мы ограничимся кратким изложением современного видения роли факторов. [c.69]
Как уже отмечалось, представление ковариационной матрицы в виде Л = А А + Ф не единственно. Действительно, если умножить матрицу нагрузки А на ортогональную матрицу Т, то (AT)(AT) = AA. Таким образом, всегда можно применить ортогональное преобразование к Л, так что Л = AT даст ту же матрицу П. Было развито несколько методов, использующих эту неопределенность в факторном анализе для того, чтобы получить максимальное различие между столбцами А. Широко известный метод, предложенный Кайзером, состоит в максимизации так называемого VARIMAX критерия. [c.468]
Когда альтернативы характеризуются более чем одним фактором, для их сравнит, оценки необходимо использовать многомерные методы анализа экспертной информации. К их числу относятся многомерное шкалирование, факторный анализ, формирование обобщённых критериев — т. н. функций полезности. Последнему целесообразно предпослать анализ связей и соотношений между факторами, определяющими оценку альтернатив. Используя соответствующие методы математпч, статистики, оценивают достоверность результатов экспертиз. [c.558]
Существуют и более мощные (солидные) статистические процедуры (например, более мощные критерии достоверности различий t-критерий и критерий Колмогорова—Смирнова или методы факторного анализа), но нередко в конкретном профкон-сультационном исследовании более адекватными оказываются методы более простые. Считается даже, что если достаточно простой коэффициент достоверности различий сработал (например, критерий знаков ), т.е. продемонстрировал, что сравниваемые группы, действительно, существенно различаются по исследуемому признаку, то использовать более мощные критерии нет смысла. Как отмечал Е. А. Климов, увлечение метрической точностью влечет за собой груз физико-технических стереотипов мышления, адекватность которых при изучении человека всегда должна быть в каждом случае предметом особого рассмотрения (Климов Е.А., 1995, с. 72) и простота и понятность — это тоже нечто, что можно предпочитать и приветствовать (там же, с. 193). [c.351]
Для проверки целесообразности использования факторной модели анализа зависимости перменных существует несколько статистик. С помощью критерия сферичности Бартлетта проверяется нулевая гипотеза об отсутствии корреляций между переменными в генеральной совокупности другими словами, рассматривается утверждение о том, что корреляционная матрица совокупности — это единичная матрица, в которой все диагональные элементы равны 1, а все остальные равны 0. Проверка с помощью критерия сферичности основана на преобразовании детерминанта корреляционной матрицы в статистику хи-квадрат. При большом значении статистики нулевую гипотезу отклоняют. Если же нулевую гипотезу не отклоняют, то целесообразность выполнения факторного анализа вызывает сомнения. Другая полезная статистика — критерий адекватности выборки (КМО). Данный коэффициент [c.723]
Чтобы проверить точность рекомендаций в качестве критерия, был проведен факторный анализ бизнес-переменных всех предпринимателей. В результате получилось четыре фактора с собственным значением больше единицы, три из которых казались устойчивыми и ясными. Фактор 1 представлял недавние продажи фактор 2 - недавние прибыли, а фактор 3 - продажи и прибыль за второй год ведения бизнеса (если бизнес существовал более четырех лет). По этим факторам были подсчитаны факторные баллы и введены в двухгрупповой дисперсионный анализ. Этот анализ выявил очень значимую разницу между двумя группами предпринимателей (значения лямбды Уилкса = 0,692 р = 0,0002) по фактору 1 и 2, но различий по фактору 3 не наблюдалось. [c.236]
Анализ выполняется при сравнении фактического и табличного (критического) значений F-критерия Фишера Fra6n и F . F( ai r определяется из соотношения значений факторной и остаточной дисперсий, рассчитанных на одну степень свободы [c.61]
Поскольку линейную модель создают, прежде всего, для оценки направления градиента, которое заранее неизвестно, то можно использовать критерий минимум дисперсии предсказанного значения параметра оптимизации в любой точке факторного пространства при равенстве этих дисперсий на равном расстоянии от нулевой точки в любом направлении. Это эквивалентно требованию инвариантности плана при вращении системы координат относительно центра. Отсюда возникло название планов, удовлетворяющих этому критерию — ротатабельные планы. Принцип ротатабельности является важнейшим при выборе плана. Однако для случая линейной модели план можно сделать оптимальным в более широком смысле. Для этого вводят второй критерий — требование ортогональности плана. Ортогональность позволяет получить для коэффициентов уравнения оценки, независимые друг от друга, что очень важно при интерпретации. Как следствие выполнения этих требований, дисперсии для коэффициентов не только минимальны, но и равны друг другу. Все это создает идеальные условия для статистического анализа. Факторные планы удовлетворяют всем этим критериям, но так как полный факторный эксперимент содержит (при числе факторов больше трех) слишком много опытов, то используют дробные реплики. Реплики также должны удовлетворять всем критериям. Такими являются регулярные дробные реплики. ил [c.223]