Результативным признаком



• выделенными факторами и результативным показателем. Выделяют 4 класса проблем, возникающих при решении прогнозных задач. Рассмотрим их подробнее.

Каждое явление можно рассматривать и как причину, и как результат. Например, производительность труда можно рассматривать, с одной стороны, как причину изменения объема производства, уровня ее себестоимости, а с другой — как результат изменения степени механизации и автоматизации производства, усовершенствования организации труда и т.д. Если тот или иной показатель рассматривается как следствие, как результат действия одной или нескольких причин и выступает в качестве объекта исследования, то при изучении взаимосвязей его называют результативным показателем. Показатели, определяющие поведение результативного признака, называются факторными.

Стохастический анализ представляет собой методику исследования факторов, связь которых с результативным показателем в отличие от функциональной является неполной, вероятностной (корреляционной). Если при функциональной (полной) зависимости с изменением аргумента всегда происходит соответствующее изменение функции, то при корреляционной связи изменение аргумента может дать несколько значений прироста функции в зависимости от сочетания других факторов, определяющих данный показатель. К примеру, производительность труда при одном и том же уровне фондовооруженности может быть неодинаковой на разных предприятиях. Это зависит от оптимальности сочетания других факторов, воздействующих на этот показатель.

Приемы корреляционного анализа используются для измерения влияния факторов в стохастическом анализе, когда взаимосвязь между показателями неполная, вероятностная. Различают парную и множественную корреляцию. Парная корреляция - это связь между двумя показателями, один из которых является факторным, а другой -результативным. Множественная корреляция возникает от взаимодействия нескольких факторов с результативным показателем.

При прямом факторном анализе ставится задача выявить отдельные факторы, влияющие на изменение результативного показателя или процесса; установить формы детерминированной зависимости между результативным показателем и определенным набором факторов и, наконец, определить роль отдельных факторов в изменении результативного экономического показателя.

Коэффициент множественной корреляции (R) характеризует тесноту связи между результативным показателем и набором факторных показателей:

При прямом факторном анализе выявляются отдельные факторы, влияющие на изменение результативного показателя или процесса, устанавливаются формы детерминированной (функциональной) или стохастической зависимости между результативным показателем и определенным набором факторов и, наконец, выясняется роль отдельных факторов в изменении результативного экономического показателя.

Рассмотрим зависимость между выручкой от продаж и расходами на рекламу (без учета инфляции) и оценим характер соотношения между обеими переменными с помощью коэффициента корреляции. Результативным показателем является выручка от продаж (у), а факторным — затраты на рекламу (х). Исходная информация с января по июль:

2. Показатели, входящие в систему факторного анализа, должны иметь причинно-следственную связь с результативным показателем.

Детерминированный факторный анализ представляет собой методику исследования влияния факторов, связь которых с результативным показателем носит функциональный характер, т.е. когда результативный показатель представлен в виде произведения, частного или алгебраической суммы факторов.

Стохастический анализ представляет собой методику исследования факторов, связь которых с результативным показателем в отличие от функциональной является неполной, вероятностной (корреляционной). Если при функциональной (полной) зависимости с изменением аргумента всегда происходит соответствующее изменение функции, то при корреляционной связи изменение аргумента может дать несколько значений прироста функции в зависимости от сочетания других факторов, определяющих данный показатель. Например, производительность труда при одном и том же уровне фондовооруженности может быть неодинаковой на разных предприятиях. Это зависит от оптимальности сочетания других факторов, воздействующих на этот показатель.


Полученные коэффициенты парной корреляции между результативным признаком и каждым из факториальных призна* ков по нефтедобывающим объединениям были близки к единице, что указывгло на очень высокую тесноту связи.

- Каждый из этих факторов не должен быть в функциональной зависимости от другого или от группы факторов. Иные факторы изучались при построении зависимости между результативным признаком (эксплуатационные затраты на одну скважину в год эксплуатации) и фактореальными признаками по нефтедобывающей промышленности СССР [20]. При этом были отобраны для включения в линейное корреляционное управление, следующие факторы:

Корреляционно-регрессионный анализ учитывает межфакторные связи, следовательно, дает нам более полное измерение роли каждого фактора: прямое, непосредственное его влияние на результативный признак; косвенное влияние фактора через его влияние на другие факторы; влияние всех факторов на результативный признак. Если связь между факторами несущественна, индексным анализом можно ограничиться. В противном случае его полезно дополнить корреляционно-регрессионным измерением влияния факторов, даже если они функционально связаны с результативным признаком.

1. Задача выделения важнейших факторов, влияющих на результативный признак (т.е. на вариацию его значений в совокупности). Эта задача решается в основном на базе мер тесноты связи факторов с результативным признаком.

форму многофакторных связей не только как наиболее простую, но и как форму, предусмотренную пакетами прикладных программ для ПЭВМ. Если же связь отдельного фактора с результативным признаком не является линейной, то производят линеаризацию уравнения путем замены или преобразования величины факторного признака.

По этой матрице можно судить о тесноте связи факторов с результативным признаком и между собой. Хотя все эти показатели относятся к парным связям, все же матрицу можно использовать для предварительного отбора факторов для включения в уравнение регрессии. Не рекомендуется включать в уравнение факторы слабо связанные с результативными признаками, но тесно связанные с другими факторами. Если, например, имеем: г =0,8; г = 0,65; г^п = 0,88, то в регрессионное уравнение следует включить фактор х{, а фактор х2 не включать, так как он тесно связан с х] (коллине-арен с я,), и его корреляция с у слабее, чем корреляция фактора *,. Совершенно недопустимо включать в анализ факторы, функционально связанные друг с другом, т. е. с коэффициентом корреляции, равным единице. Включение таких пар признаков приводит к вырожденной матрице коэффициентов и неопределенности решения. В этом случае решение задачи на ПЭВМ прекращается.

с результативным признаком - коэффициент множественной детерминации R~yt x как частное от деления определителя матрицы А* на определитель матрицы Л, где

Корректированный коэффициент детерминации всегда ниже, чем некорректированный, причем разность их значений тем меньше, чем меньше факторов входит в уравнение регрессии. Если из числа факторов исключить факторы, слабо связанные с результативным признаком (т. е. с низким значением Р;, например, Р; < 0,1), то некорректированный коэффициент детерминации немного уменьшится (он всегда уменьшается при исключении части факторов), но корректированный коэффициент может даже возрасти за счет уменьшения разности между R2 и корректированным R2. Что касается множественного коэффициента корреляции R, то программа «Microstat» рассчитывает его, как корень квадратный из некорректированного R2, а другие программы, например «Statgraphics», - как корень квадратный из f^K,,rp.

1. Признаки-факторы должны находиться в причинной связи с результативным признаком (следствием). Поэтому, недопустимо, например, в модель себестоимости у вводить в качестве одного из факторов Xj коэффициент рентабельности, хотя включение такого «фактора» значительно повышает коэффициент детерминации.

5. Желательно, чтобы между результативным признаком и факторами соблюдалось единство единицы совокупности, к которой они отнесены. Например, если у - валовой доход предприятия, то и все факторы должны относиться к предприятию: стоимость производственных фондов, уровень специализации, численность работников и т. д. Если же у - средняя зарплата рабочего на предприятии, то факторы должны относиться к рабочему: разряд или классность, стаж работы, возраст, уровень образования, энерговооруженность и т. д. Правило это не категорическое, в модель зарплаты рабочего можно включить, например и уровень специализации предприятия.

ж) устранение мультиколлинеарности (взаимозависимости) факторов и уточнение набора показателей (наиболее простой вариант действий таков: рассчитываются парные коэффициенты корреляции по всем анализируемым признакам; любые два фактора не могут одновременно включаться в модель, если они связаны между собой теснее, чем каждый из них с результативным показателем; иными словами, два фактора включаются в модель, если для абсолютных значений парных коэффициентов корреляции одновременно выполнены неравенства roi > rtj и ruj > rfj , где г у — коэффициент корреляции между факторными признаками, г0, — коэффициент коррелляции между /-м фактором и результативным показателем; в противном случае в модель включается лишь один из этих двух факторов — тот, который более тесно связан с результативным признаком);


Различными финансовыми Различными инвестиционными Различными направлениями Работников организации Различными предприятиями Различными социальными Различными свойствами Различными вариантами Различным функциональным Различным организациям Различным пользователям Различным результатам Различным значениям вывоз мусора снос зданий

Яндекс.Метрика