Студопедия

КАТЕГОРИИ:

АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника



Детерминированное и стохастическое моделирование в аналитических целях




Читайте также:
  1. D. 47.2.1.3).- кража есть намеренное в целях создания для себя выгоды присвоение себе или са­мой вещи, или даже пользования ею, либо владения.
  2. Амортизация имущества в целях налогообложения прибыли.
  3. В целях оптимизации группового графика двух с одинаковым периодом циклических нагрузок сдвиг во времени их включения должен соответствовать времени корреляционного антирезонанса.
  4. Глава 11. Моделирование фактора случайности в бизнес-процессах
  5. Глава 8. Вычисление размерных коэффициентов аналитических моделей объектов и систем по результатам однофакторного эксперимента.
  6. Глава 9. Обобщение методов вычисления размерных коэффициентов аналитических моделей объектов и систем на многофакторный эксперимент.
  7. Государственная молодежная политика реализуется в целях социального становления и развития молодежи, наиболее полного раскрытия ее потенциала в интересах всего общества.
  8. Детерминированное и стохастическое движения. Ограничение воздействия на макроуровне как фундаментальный закон природы
  9. Детерминированное и стохастическое моделирование в аналитических целях

 

В факторном анализе различают модели детерминированные и стохастические. С помощью детерминированных факторных моделей исследуется функциональная связь между результативным показателем и факторами.

Правила моделирования детерминированных факторных систем:

- факторы, включаемые в модель и сами модели должны иметь явно выраженный характер, реально существовать, а не быть придуманными абстрактными величинами;

- факторы, которые входят в модель, должны быть не только необходимыми элементами формулы, но и находиться в причинно-следственной связи с изучаемыми показателями.

Способы измерения влияния факторов в детерминированном анализе:

- способ цепных подстановок;

- индексный метод;

- способ абсолютных разниц;

- способ относительных разниц;

- интегральный метод и др.

Первые четыре способа основываются на методе элиминирования. Элиминировать – значит устранить, отклонить, исключить воздействие всех факторов на величину результативного показателя, кроме одного. Этот метод исходит из того, что все факторы изменяются независимо друг от друга: сначала изменяется один, а все другие остаются без изменения, потом изменяются два, затем три и т.д., при неизменности остальных. Это позволяет определить влияние каждого фактора на величину исследуемого показателя в отдельности.

В детерминированном анализе выделяют следующие типы наиболее часто встречающихся факторных моделей:

1) Аддитивные модели

 

Y = å Хi = Х1 + Х2 + Х3 + ……..+ Хn

 

Они используются в тех случаях, когда результативный показатель представляет собой алгебраическую сумму нескольких факторных моделей.

 

2)Мультипликативные модели

 

 

Y = П хi = Х1 * Х2 * Х3 * ……..* Хn

 

Этот тип моделей применяется тогда, когда результативный показатель представляет собой произведение нескольких факторов.

 

3)Кратные модели

Х1

Y = ----------

Х2

 

Они применяются тогда, когда результативный показатель получают делением одного факторного показателя на величину другого.

 

4)Смешанные (комбинированные) модели – это сочетание в различных комбинациях предыдущих моделей:

 

а + б а * б

Y = ----------- ; Y = --------------- и т.д.



c c

Чаще в экономическом анализе встречаются стохастические зависимости, которые отличаются приблизительностью, неопределенностью. Они проявляются только в среднем по значительному количеству объектов. Здесь каждой величине факторного показателя (аргумента) может соответствовать несколько значений результативного показателя (функции). Так, например, при одной и той же электровооруженности производительность труда рабочих на различных предприятиях одной отрасли будет разной. Это можно объяснить тем, что производительность труда зависит не только от электровооруженности, но и от ряда других факторов, которые в данный момент не учитываются.

Стохастическая (корреляционная) связь – это неполная, вероятная зависимость между показателями, которая проявляется только в массе наблюдений. Отличают полную и множественную корреляцию.

Зависимую переменную называют результативным признаком (фактором) и обозначают Y. Признаки (факторы), влияющие на результативный признак Y, называются факторными признаками и обозначаются Х1, Х2 …..Хn.

Стахастическая зависимость между двумя признаками называют парной. Она задается перечневой таблицей:



Хi X1 X2 …….. Xi …….. Xn
Yi Y1 Y2 …….. Yi ……. Yn

 

Или корреляционной таблицей:

X Y X1 X2 ……. Xj …… Xk Myi
Y1 M11 M12 ……. M1j ……. M1k My1
Y2 M21 M22 ……. M2j ……. M2k My2
……. ………. ……… ……. ………. ……. ………. ……….
Yi Mi1 Mi2 ……. Mij …….. Mik Myi
……. ………. ……… ……. ……… …….. ……… ……….
Ys Ms1 Ms2 …….. Msj …….. Msk Mys
Mxi Mx1 Mx2 …….. Mxj ……. Mxk N

 

Частота Mij показывает сколько раз встречается пара (Xj, Yi) во всех наблюдениях.

В корреляционной таблице наглядно видны ряды распределения одного признака, соответствующие каждому значению другого признака, называемые условными распределениями. Например, для Х1 соответствует следующий ряд распределения признака Y:

Yi Y1 Y2 ……. Yi …….. Ys
Mij M11 M21 ……. Mij …….. Msi

 

И т.д.

По каждому условному ряду распределения можно найти среднюю величину, называемую условной средней. Тогда получим соответствие между значениями одного признака и условными средними другого признака.

 

Xj X1 X2 ……. Xj ……… Xk
Yxj   Yx1   Yx2   ………   Yxj   ………   Yxk

 

Если каждому значению одного признака соответствует вполне определенное условная средняя другого признака, то зависимость между этими признаками называется корреляционной.



Если с увеличением признака Х условная средняя признака растет, то корреляционная связь называется положительной (прямой). Корреляционная связь будет отрицательной (обратной), если с ростом признака Х условная средняя признака Y убывает. Если же условная средняя не изменяется, то корреляционная зависимость нулевая.

 

 


Дата добавления: 2015-01-19; просмотров: 32; Нарушение авторских прав







lektsii.com - Лекции.Ком - 2014-2021 год. (0.009 сек.) Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав
Главная страница Случайная страница Контакты