Navigation bar
  Print document Start Previous page
 219 of 407 
Next page End  

219
В матрицу исходных данных следует включать факторы, имеющие примерно такую форму связи, как
Y с Х1 и X2 на рис. 7.2. Фактор Х3 с Y не имеет связи, поэтому этот фактор не следует включать в
матрицу. Фактор Х
4
тоже не следует включать в матрицу, поскольку после линии А—А этот фактор
влияния на Y не оказывает. Влияние подобных факторов на Y следует учитывать при помощи
коэффициентов, определяемых отдельно для каждого фактора и группы предприятий.
Наши исследования показывают, что к организационным факторам, имеющим с экономическими
показателями гиперболическую форму связи, относятся уровень освоенности продукции в
установившемся производстве, программа ее выпуска и др.
5. Ввод информации и решение задачи на ЭВМ.
В экономических исследованиях для многофакторных регрессионных моделей чаще всего
приемлемы две формы связи факторов с функцией: линейная и степенная. Для двухфакторных моделей
применяются также гиперболическая и параболическая формы связи.
6. Анализ уравнения регрессии и его параметров в соответствии с требованиями, изложенными в
табл. 7.2.
7. Составление матрицы исходных данных для окончательной модели и решение ее на ЭВМ.
Апробация окончательной модели путем подстановки в нее фактических данных по одной из строк
матрицы и сравнение полученного значения функции с ее фактическим значением.
При составлении новых матриц исходных данных из них исключаются поочередно:
а) один из двух факторов, коэффициент частной корреляции между которыми значительно больше
коэффициентов парной корреляции между функцией и этими факторами. Например, если между двумя
факторами коэффициент частной корреляции 0,95, а коэффициенты парной корреляции между
функцией и этими факторами 0,18 и 0,73, то первый фактор с коэффициентом парной корреляции 0,18
из матрицы можно исключить;
б) факторы с коэффициентами парной корреляции между ними и функцией менее 0,1;
в) только после соблюдения требований а) и б) исключаются из матрицы факторы, имеющие с
функцией обратную, по экономической сущности, связь. Например, с повышением сменности работы
цеха (фактор) должна расти его годовая производительность (функция). Обратная же зависимость
между ними свидетельствует о нерегулярном и недостоверном учете коэффициента сменности, а
возможно и производительности оборудования, либо о неправильной методике расчета этих
показателей. Поэтому в данном случае фактор необходимо исключить из матрицы исходных величин и
изучать систему учета.
Из матрицы могут быть исключены также отдельные строки по предприятиям (периодам), не
соответствующие ранее указанным требованиям.
Параметры окончательного уравнения регрессии должны соответствовать требованиям табл. 7.2.
Если невозможно этого достигнуть, модель для ранжирования факторов и прогнозирования
экономических показателей не может быть использована. Она пригодна только для предварительного
отбора факторов.
8. И последнее — ранжирование.
Ранжирование факторов осуществляется по показателю их эластичности. Фактору с наибольшим
коэффициентом эластичности присваивается первый ранг, и он является важнейшим. Например, если
два фактора имеют коэффициенты эластичности 0,35 и 0,58, то второму фактору нужно отдать
предпочтение перед первым при распределении ресурсов на улучшение данной функции (при
улучшении второго фактора на 1% функция улучшается на 0,58%, а по первому фактору — на 0,35%).
Нами проведены специальные исследования зависимостей между элементами затрат и
организационными факторами (программа выпуска продукции, уровень ее освоенности, тенденция
роста производительности труда). Результаты исследований показали, что эти факторы на
экономические показатели влияют только в определенных границах по гиперболической форме связи.
Поэтому эти факторы не должны включаться в общую многофакторную модель, их влияние на
Сайт создан в системе uCoz