Зависимыми обществами



Регрессионный анализ (regression analysis) — статистическая модель для измерения среднего значения изменения независимой переменной в зависимости от изменения одной (простая корреляция) или нескольких (множественная корреляция) зависимых переменных.

Важной задачей статистики является определение влияния факторов на изменение абсолютного уровня показателей эффективности общественного производства. При этом одни и те же показатели в одном случае выступают в роли факторов, в другом — в роли зависимых переменных.

Программа EXAMINE использовалась для определения сокращения степеней свободы 284 индикаторов, применявшихся для прогнозирования индекса S&P 500. Каждый индикатор оценивался по отношению к пяти различным зависимым переменным, или временным горизонтам прогноза. Пять зависимых переменных были определены как процентное изменение S&P 500 за следующие периоды: 10 дней, 20 дней, 60 дней, 120 дней и 250 дней.

Когда экономисты меняют принятый математиками порядок размещения на графике независимых и зависимых переменных и помещают первые на оси ординат, а вторые — на оси абсцисс, получается, что обычное линейное уравнение решается относительно независимой переменной, а не относительно зависимой. Выше мы отмечали, что этот случай подходит для наших данных о ценах на билеты и о посещаемости баскетбольных матчей. Если мы примем Р за цену билета, a Q — за посещаемость, наше уравнение примет следующий вид: Р = 25 -— 1,25(2, где пересечение с осью ординат оказывается в точке 25, а отрицательный наклон равен -1'/4, или -1,25. Однако, зная величину Р, мы можем решить уравнение для посещаемости (Q), которая фактически является зависимой переменной. Например, если Р = 15, тогда в нашем уравнении окажутся следующие значения: 15 = 25 — 1,25(Q) или 1,25(0 = 10, или Q = 8. Вам необходимо проверить ответ с помощью рис. 2, а также использовать это уравнение, чтобы предсказать, сколько будет продано билетов при цене 7,5 дол. (Ключевой вопрос 3 к приложению.)

Примером такой модели может служить модель экономической эффективности сельскохозяйственного производства, где в качестве зависимых переменных выступают показатели, характеризующие эффективность сельскохозяйственного производства, — продуктивность коров, себестоимость 1 ц молока, а в качестве факторов - специализация хозяйства, количество голов на 100 га пашни, затраты труда и т. п.

В итоге система независимых уравнений при трех зависимых переменных и четырех факторах примет вид:

Лаговые значения зависимых переменных рассчитаны по данным фи-

поздних данных для вычисления лаговых значений зависимых переменных

Примером такой модели может служить модель экономической эффективности сельскохозяйственного производства, где в качестве зависимых переменных выступают показатели, характеризующие эффективность сельскохозяйственного производства, — продуктивность коров, себестоимость 1 ц молока, а в качестве факторов - специализация хозяйства, количество голов на 100 га пашни, затраты труда и т. п.

В итоге система независимых уравнений при трех зависимых переменных и четырех факторах примет вид:

[qualitative response models]) — определяют вероятностное распределение дискретных зависимых переменных как функцию независимых переменных и неизвестных параметров. Их применение в эконометрике определяется тем, что решение экономического субъекта часто включает дискретный выбор (напр., решение поступать на работу или не поступать, выбор занятия, выбор маршрута перевозки груза и т.п.). В каком-то смысле эти модели противоположны агрегированным макроэкономическим моделям, которые описывают массовые, а не индивидуальные факты. В разных постановках М.д.в. в качестве математического аппарата применяются цепи Маркова (см. Марковские процессы), модели с бинарными переменными, многомерные модели (совместное распределение вероятностей для двух или большего числа дискретных зависимых переменных), случайные выборки и др.


Учет расчетов с учредителями и акционерами. Учет расчетов с филиалами. Учет расчетов с дочерними и зависимыми обществами. Учет операций по совместной деятельности.

задолженность перед дочерними и зависимыми обществами (78) 623 — —

задолженность перед дочерними и зависимыми обществами (78)......623

задолженность перед дочерними и зависимыми обществами (78) 623 - -

задолженность перед дочерними и зависимыми обществами (781 623

• денежные средства, перечисляемые головной организации (предприятию) — исполнительному органу акционерного общества, минуя счета реализации, организациями (дочерними и зависимыми обществами);

Краткосрочные (текущие) обязательства представляют собой сумму краткосрочных кредитов банков, прочих краткосрочных займов и кредиторской задолженности, которая объединяет задолженность по расчетам с поставщиками, подрядчиками и покупателями; задолженность перед дочерними и зависимыми обществами; векселя к уплате; задолженность по оплате труда, по социальному страхованию, по налогам, по выплатам дивидендов и прочие текущие обязательства (со сроком погашения менее 12 месяцев).

и зависимыми обществами (78)................ 623

и зависимыми обществами (78)..... 623

задолженность перед дочерними и зависимыми обществами (78) ..... по оплате труда (70) 623 624 4 f.

и зависимыми обществами (78)....... 623


Значениями показателей Значением коэффициента Значимость отдельных Значимость различных Значимости отдельных Значительный потенциал Значительные изменения Значительные налоговые Значительные результаты Заявление работника Значительных изменений Значительных количествах Значительных расстояниях вывоз мусора снос зданий

Яндекс.Метрика