|
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
АвтоАвтоматизацияАрхитектураАстрономияАудитБиологияБухгалтерияВоенное делоГенетикаГеографияГеологияГосударствоДомДругоеЖурналистика и СМИИзобретательствоИностранные языкиИнформатикаИскусствоИсторияКомпьютерыКулинарияКультураЛексикологияЛитератураЛогикаМаркетингМатематикаМашиностроениеМедицинаМенеджментМеталлы и СваркаМеханикаМузыкаНаселениеОбразованиеОхрана безопасности жизниОхрана ТрудаПедагогикаПолитикаПравоПриборостроениеПрограммированиеПроизводствоПромышленностьПсихологияРадиоРегилияСвязьСоциологияСпортСтандартизацияСтроительствоТехнологииТорговляТуризмФизикаФизиологияФилософияФинансыХимияХозяйствоЦеннообразованиеЧерчениеЭкологияЭконометрикаЭкономикаЭлектроникаЮриспунденкция |
Детерминированное и стохастическое моделирование в аналитических целяхВ факторном анализе различают модели детерминированные и стохастические. С помощью детерминированных факторных моделей исследуется функциональная связь между результативным показателем и факторами. 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, т.е. сначала изменяется один фактор, а все другие остаются без изменения, потом изменяются два 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 2)Мультипликативные модели Y = П хi = Х1 * Х2 * Х3 *…* Хn 3)Кратные модели Y= Х1/ Х2 4)Смешанные (комбинированные) модели – это сочетание в различных комбинациях предыдущих моделей. Чаще в экономическом анализе встречаются стохастические зависимости, которые отличаются приблизительностью, неопределенностью. Они проявляются только в среднем по значительному количеству объектов. 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. Каждой величине факторного показателя (аргумента) может соответствовать несколько значений результативного показателя (функции). Признаки (факторы), влияющие на результативный признак Y, называются факторными признаками и обозначаются Х1, Х2 …..Хn. Стохастическую зависимость между двумя признаками называют парной. Она задается перечневой таблицей:
Или корреляционной таблицей:
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. По каждому условному ряду распределения можно найти среднюю величину, называемую условной средней. Тогда получим соответствие между значениями одного признака и условными средними другого признака. 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), если убывает, то отрицательной (обратной). Если же условная средняя не изменяется, то корреляционная зависимость нулевая.
Поиск по сайту: |
Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Студалл.Орг (0.007 сек.) |