|
Корреляционные зависимости
Рассчитанный коэффициент корреляции показывает, что качество товара - основной ценообразующий фактор.
Т Определение. Коэффициент детерминации, вычисляемый путем возведения в квадрат значения коэффициента корреляции, показывает объем изменения переменной (у), относимый на счет изменений в значении другой переменной (х). А
4. Коэффициент корреляции — показывает связь между переменными, состоящую в изменении среднего значения одного из них в зависимости от изменения другого:
корреляции показывает степень прочности связи между изменениями доходностей двух активов.
Значение совокупного коэффициента корреляции показывает степень связи между результативным признаком и совокупным влиянием факториальных признаков. В нашем примере эта связь очень тесная. Следовательно, мы имеем дело с закономерными •явлениями. .
Корреляционный анализ измеряет степень взаимосвязи между двумя переменными — например, ценой бумаги и индикатором. Полученная величина (именуемая «коэффициент корреляции») показывает, приведут ли изменения одной переменной (напр., индикатора) к изменениям другой (напр., цены).
Низкий коэффициент корреляции (менее ±0,10) означает, что связь между переменными слаба или вовсе отсутствует. Высокий коэффициент корреляции (ближе к ±1 или 1) показывает, что зависимая переменная (напр., цена бумаги) обычно изменяется при изменении независимой (напр., индикатора).
Значение коэффицента корреляции показывает, насколько близко избыточная доходность Первого фонда связана с избыточной доходностью S&P 500. Так как коэффициент корреляции лежит в промежутке от -1 до 1, то его значение в 0,92 показывает очень сильную зависимость между Первым фондом и S&P 500. То есть большая избыточная доходность Первого фонда тесно связана с большой избыточной доходностью S&P 500.
данными о затратах. Высокая степень корреляции показывает, что критерий годен к применению.
Коэффициент корреляции показывает, какая часть колебаний затрат зависит от объема выпуска. Этот коэффициент принимает значения от —1 до +1 и рассчитывается по формуле:
* Корреляция в математической статистике — понятие, которым отмечают связь между явлениями, если одно из них входит в число причин, определяющих другие, или если имеются общие причины, воздействующие на эти явления (функция является частным случаем корреляции). Зависимость может быть более или менее тесной, т. е. более или менее ярко выраженной. Коэффициент корреляции показывает степень тесноты корреляций.
нения продуктов; иными словами, корреляционные зависимости между эффективностью каждого продукта должны быть отрицательными, т. е. их изменения должны быть независимы друг от друга. Этому аспекту придается большое значение в финансовой теории'. Чтобы добиться этой цели при разнообразии применения каждого продукта, производственные мощности и сбытовые возможности быть одинаковыми.
Корреляционные зависимости выявляются на массиве ранее приведенных разработок. В качестве аргумента берется расхождение между фактическим и ожидаемым эффектами, а в качестве функции — характеристики влияющих на это расхождение факторов (степень новизны разработки; стадия НИР, на которой делается расчет ожидаемого эффекта; квалификация расчетчика и разработчика; продолжительность периода времени между расчетами ожидаемого и фактического эффекта). Ориентировочные значения р по обобщенным литературным данным приведены в табл. 10.1 [9].
Выведенные согласно результатам конечной матрицы корреляционные зависимости (рис. 15-17) свидетельствуют о высокой степени точности построения и позволяют прогнозировать экологический ущерб и затраты на его предотвращение по вариантам реконструкции.
Курс «Организация и планирование производства» тесно связан со статистикой. Количественные и качественные показатели производственно-хозяйственной деятельности, разрабатываемые статистикой, широко используются при планировании, анализе производства, при экономических обоснованиях различных организационно-технических мероприятий. Для изучения закономерностей развития предприятия существенное значение имеет использование таких методов статистики, как классификация, группировки, индексы, корреляционные зависимости, статистические таблицы, средние величины. Данные статистики позволяют определить уровень того или иного явления, его количественную характеристику, связь отдельных явлений, а также установить плановые задания на определенный период времени.
производственно-хозяйственной деятельности, разрабатываемые статистикой, широко используются при планировании, анализе производства, при экономических обоснованиях различных организационно-технических мероприятий. Для изучения закономерностей развития предприятия существенное значение имеет использование таких методов статистики, как классификация, группировка, индексы, корреляционные зависимости, статистические таблицы, средние величины. Данные статистики позволяют определить уровень того или иного явления, его количественную характеристику, связь отдельных явлений, а также установить плановые задания на определенный период времени.
Методы экстраполяции и интерполяции тенденций развития. Основу экстраполяции составляет анализ временных рядов, представляющих собой упорядоченные во времени наборы измерений основных характеристик исследуемого объекта. К методам прогностической экстраполяции относятся: экстраполяция тренда, экстраполяция огибающих кривых, корреляционные зависимости и др. Трендом называют аналитическое или графическое представление изменения переменной во времени, полученное в результате выделения регулярной (систематический) составляющей динамического ряда. Временная последовательность ретроспективных значений переменной объекта прогнозирования называется динамическим рядом. Временной ряд yt по признаку определенности состоит из детерминированной (xt) и стохастической (1/) составляющих, т. е. yt = xt+ %(.
Две корреляционные зависимости переменной Y от X приведены на рис. 3.2. Очевидно, что в случае а зависимость между переменными менее тесная и коэффициент корреляции должен быть меньше, чем в случае б, так как точки корреляционного поля а дальше отстоят от линии регрессии, чем точки поля б.
В исходных посылках такого моделирования содержались следующие рассуждения: в семейном бюджете экономию от снижения цены на какое-либо платное благо (или, наоборот, — перерасход) можно выразить через прирост душевого дохода. Построив корреляционные зависимости между «возросшими» или «упавшими» в соответствии с этой посылкой доходами и складывающимися расходами семей и получив необходимые теоретические уровни по уравнениям рефессии, названный автор оценивал искомые замещения и коэффициенты перекрестной ценовой эластичности.
В результате спланированного эксперимента . определены корреляционные зависимости между временем испытания изделия и величиной форсировки воздействующих факторов, что позволяет в лабораторных условиях с достаточной степенью достоверности воспроизвести, к примеру, годовую наработку электродвигателя в течение недели. Испытания двигателя проводятся на специальных установках, позволяющих в экономичном режиме исследовать одновременно все узлы изделия. Испытуемые двигатели работают попарно таким образом, что один из них работает в режиме асинхронного генератора с рекуперацией энергии в сеть.
Построить эти зависимости можно корреляционными методами. В .настоящее время в экономической литературе разработано большое количество корреляционных зависимостей целого ряда экономических показателей от технических параметров [см., например, работы 49, 50, 68, '85 и другие]. Понятно, что для каждого вида новой техники такие зависимости должны быть свои. Однако сейчас нельзя сказать, что для всех видов новой техники эти зависимости уже разработаны. Кроме того, в связи с различным содержанием каждого из этапов технической подготовки, для каждого из них должны быть свои корреляционные зависимости. Так, на этапе разработки технического задания, являющегося определяющим в формировании параметров техники, необходимы зависимости, отражающие основные технические параметры (производительность техники, ее мощность, скорость, вес, грузоподъемность и т. д.). При техническом проектировании в основу зависимостей должны лечь характеристики кинематической, электрической, гидравлической схемы, привода, типа передачи, компоновка изделия, основные размеры техники и
На этапе технического проекта- *& рования могут быть выведены до- $75 статочно надежные поагрегатные и поузловые корреляционные зависимости для расчетов себестоимости. Однако надо отметить, что подобные систематизированные зависимости на практике встречаются очень редко. Их создание — задача отраслевых научно-исследовательских институтов и конструкторских бюро. Решение ее существенно облегчило бы проведение экономических расчетов при техническом проектировании и значительно уточнило бы их результаты.
Концепции открытого Концепции производства Концепции технических Концепцию маркетинга Концернов ассоциаций Кондитерской промышленности Конечного использования Конечного потребителя Качественных особенностей Конференций семинаров Конфиденциальные документы Конфиденциальной информации Капитализация фондового вывоз мусора снос зданий
|
|
|
|
Навигация
