 |
 |
 |
 |
|
 |
 |
220
функцию должно учитываться отдельно. Например, себестоимость продукции прогнозируется по
формуле
где
3 — прогнозное значение себестоимости продукции, рассчитанное с учетом организационных
факторов производство и технических параметров конструкции;
Зр — прогнозное значение себестоимости продукции, рассчитанное по
ее техническим
параметром;
К
m
— коэффициент, учитывающий влияние на себестоимость изменения программы выпуска
нового изделия по сравнению с программой выпуска базового (или группы аналогичных
проектируемому) изделия. Для изделий массового выпуска этот коэффициент равен единице;
К
осв
— коэффициент, учитывающий влияние но себестоимость уровня освоенности конструкции
изделия;
К
прt
—
коэффициент, учитывающий закономерность неуклонного роста производительности
труда. Он определяется по формуле
где
?
П
— среднегодовой (за последние пять лет) прирост производительности труда на предприятии
(по общему объему продаж);
? — доля фонда заработной платы в себестоимости продукции, доли единицы;
t — интервал времени в годах, разделяющий периоды выпуска базовой и новой продукции.
Анализ применения регрессионных моделей показывает, что в общем случае с повышением
коэффициента множественной корреляции улучшаются другие параметры модели. Однако между
коэффициентом множественной корреляции и ошибкой аппроксимации не наблюдается устойчивой
связи. Покажем это на примере.
Для ранжирования факторов, например, влияющих на годовые затраты на эксплуатацию и ремонты
воздушных поршневых компрессоров в условиях ряда машиностроительных предприятий
Краснодарского края окончательно были установлены зависимости:
где
Y1
— годовые затраты на эксплуатацию и ремонт воздушных поршневых компрессоров в
условиях краснодарских машиностроительных заводов, млн.руб.;
Х
6
— годовая производительность компрессора, м²;
Х
7
— уровень централизации изготовления запасных частей к компрессорам, %;
Х
8
— средний разряд рабочих, обслуживающих эти компрессоры;
Х
9
— возраст компрессоров на 01,01.1995 г. (по дате их изготовления), лет.
Структура затрат в данном примере: около 60% — энергия и топливо, 25 — заработная плата, 6 —
амортизация, 6 — ремонты (без энергии и заработной платы), 3% — вспомогательные материалы.
Для обоих уравнений коэффициенты множественной корреляции равны 0,95. Ошибка
аппроксимации для линейной формы связи ±21,4%, а для степенной ±11,5%. Вторая модель почти в два
раза точнее первой, хотя коэффициенты корреляции одинаковы. Коэффициенты эластичности факторов
по этим уравнениям отличаются незначительно: для линейной формы связи соответственно 0,900;
0,980; 1,630; 0,060, а для степенной — 0,967; 0,817; 1,525 и 0,065.
Между коэффициентами корреляции и эластичности тоже отсутствует устойчивая связь.
Регрессионные модели могут также применяться для установления факторов, влияющих на