|
Коэффициенту оборачиваемости
Оценка тесноты связи по коэффициенту корреляции проводится по следующей схеме:
Другим приемом измерения корреляции в рядах динамики может служить корреляция между теми из цепных показателей рядов, которые являются константами их трендов. При линейных трендах - это цепные абсолютные приросты. Вычислив их по исходным рядам динамики (axl, ayi), находим коэффициент корреляции между абсолютными изменениями по формуле (9.52) или, что более точно, по формуле (9.51), так как средние изменения не равны нулю в отличие от средних отклонений от трендов. Допустимость данного способа основана на том, что разность между соседними уровнями в основном состоит из колебаний, а доля тренда в них невелика, следовательно, искажение корреляции от тренда очень большое при кумулятивном эффекте на протяжении длительного периода, весьма мало - за каждый год в отдельности. Однако нужно помнить, что это справедливо лишь для рядов с с-показателем, существенно меньшим единицы. В нашем примере для ряда урожайности с-по-казатель равен 0,144, для себестоимости он равен 0,350. Коэффициент корреляции цепных абсолютных изменений составил 0,928, что очень близко к коэффициенту корреляции отклонений от трендов.
Корреляционное отношение изменяется в пределах от 0 до 1 (О = < Л = < 1)> и анализ степени тесноты связи полностью соответствует линейному коэффициенту корреляции. Оно характеризует долю вариации явления за счет группировочного признака в общей величине вариации явления за счет всех факторов (признаков).
Как видно по коэффициенту корреляции, теснота связи между величинами х та у достаточно высокая. Следовательно, мы имеем дело, безусловно, с закономерным явлением.
При отсутствии тесной связи между техническими параметрами (например, вес машины и ее ресурс, габарит и рабочие скорости ,и т. д.), определяемой по коэффициенту корреляции, можно найти себестоимость как интегральный показатель по формулам типа
Стохастическая независимость, следовательно, синонимична в используемом нами смысле нулевому коэффициенту корреляции между двумя потоками исходов.
Я лично непрестанно искал решение этой проблемы. Я безрезультатно возился с идеей суперпозиции двух распределений исходов под углом между ними, согласно коэффициенту корреляции, вычисляя интегралы по образуемым ими поверхностям. Долгое время я думал, что смогу воспользоваться направляющими (частью очевидных на желаемых вероятностях и туманных в остальном). Я хотел выстроить их под углами, согласно их корреляции, пустить вектора, которые пройдут через очевидные части. Пересекаемые ими области будут разделены параллелограммом, образованным возможными зонами пересечения событий, откуда будут получены совместные вероятности. Я вывел все необходимые формулы и запрограммировал их в виде огромных электронных таблиц для анализа результатов этой
Итак, в обоих потоках орел выпал четыре раза из десяти (аналогично, решка выпала в обоих потоках четыре раза из десяти), что дает вероятность 0,4. Обратите внимание, что если функция линейна, то есть изображается на графике прямой линией, то эта прямая проходит через точку, соответствующую коэффициенту корреляции 0,6 и вероятности 0,4. Если бы график функции отличался от прямой, то коэффициенту корреляции 0,6 соответствовало бы все, что угодно, кроме 0,4! (см. рис. 3.3).
10 Вспомним то, что корреляция является мерой того, в какой степени изменение двух случайных переменных согласовано. Если две случайные переменные совпадают друг с другом, то изменение одной из них должно повлечь за собой точно такое же изменение другой. Визуально это может быть представлено изображением значений этой случайной величины в виде двухмерного графика с направляющими осями Хи Y, где по оси ^откладываются значения одной случайной величины, а по оси Y- другой. На таком графике все точки будут располагаться на прямой, имеющей наклон 45 градусов и проходящей через начало координат, что и соответствует коэффициенту корреляции, равному +1.
Индекс множественной корреляции равен совокупному коэффициенту корреляции не только при линейной зависимости рассматриваемых признаков. Тождественность этих показателей,
фективность защиты от риска прямо пропорциональна коэффициенту корреляции между це-
коэффициентом загрузки средств в обороте. Показатель, обратный коэффициенту оборачиваемости, выражает размер оборотных средств, приходящихся на 1 руб. доходов. Ускорению оборачиваемости соответствует уменьшение коэффициента загрузки;
Следовательно, этот показатель является также обратным коэффициенту оборачиваемости оборотных средств (числу оборотов).
Следовательно, этот показатель также является обратным коэффициенту оборачиваемости оборотных средств (мли числу оборотов).
Сумма оборотных средств, приходящаяся на 1 руб. оборота по выполненному объему строительно-монтажных работ, является величиной, обратно пропорциональной коэффициенту оборачиваемости:
Здесь фондоемкость обратно пропорциональна коэффициенту оборачиваемости.
Показатель, обратный коэффициенту оборачиваемости капитала, называется капиталоемкостью (KL,):
Коэффициент закрепления (или загрузки) оборотных средств — показатель, обратный коэффициенту оборачиваемости; используется для планирования и показывает величину оборотных средств на 1 руб. реализованной продукции.
Количественное соотношение экстенсивности и интенсивности экономического развития выражается в показателях использования производственных и финансовых ресурсов. Показателями экстенсивности развития выступают количественные показатели использования ресурсов: численность работающих, величина израсходованных предметов труда, величина амортизации, объем основных производственных средств и авансированных оборотных средств (активов). Показатели интенсивности развития — качественные показатели использования ресурсов, т.е. производительность труда (или трудоемкость), материалоотдача (или материалоемкость), фондоотдача (или фондое№1 кость), количество оборотов оборотных средств (или коэффициент закрепления оборотных средств). Следует указать, что фондоотдача N/F (фондоемкость — F/N) обобщает в себе такие показатели интенсивности, как амортизациоотдача — N/A (амортизациоем-кость — A/N) и оборачиваемость основных производственных средств в годах — F/A (обратный коэффициенту оборачиваемости — A/F). Рассмотрим эту взаимосвязь на примере моделирования фондоемкости:
Показатель участия оборотных средств в каждом рубле оборота определяет размер оборотных средств, приходящийся на один рубль оборота. Этот показатель является обратным по отношению к коэффициенту оборачиваемости и называется коэффициентом загрузки. Чем ниже этот коэффициент, тем эффективнее используются оборотные средства.
Продолжительность оборачиваемости оборотных средств и их элементов исчисляется отношением числа дней в периоде, например в году (360 дн.), к коэффициенту оборачиваемости различных элементов оборотных активов. Так, если коэффициент оборачиваемости дебиторской задолженности равен 6 оборотам, то продолжительность ее оборачиваемости составляет 60 дней (360 : 60), что свидетельствует о своевременности осуществления дебиторами расчетов с организациями-продавцами.
Обратным показателем коэффициенту оборачиваемости капитала является капиталоемкость (отношение среднегодовой суммы капитала к сумме выручки).
Кредитной задолженности Кредитное учреждение Кредитного регулирования Кредитном учреждении Кредиторы предприятия Кредитора определенное Кредиторов покупателей Кредиторская задолженности Категории переменных Кредитования предприятия Кредитование капитальных Крестьянских фермерских Крестьянское хозяйство вывоз мусора снос зданий
|
|
|
|
Навигация
