 |
 |
 |
 |
|
 |
 |
70
6. Анализ
уравнения регрессии и его параметров в соответствии с требованиями,
изложенными в табл. 4.3.
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 равен
0,95, а коэффициенты парной корреляции между функцией и этими факторами равны 0.18 и
0,73, то первый фактор с коэффициентом парной корреляции, равным 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, с точки зрения экономической сущности, связь. Например,
с повышением сменности работы цеха (фактор) должна расти его годовая производитель-
ность (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 этом
случае фактор необходимо исключить из матрицы исходных данных и изучать систему
учета.
Из матрицы могут быть исключены также отдельные строки по предприятиям
(периодам), не отвечающие ранее описанным требованиям.
Параметры окончательного уравнения регрессии должны отвечать требованиям табл.
4.3. 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, равные 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 — 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 оказывают влияние только в определенных границах
по гиперболической форме связи. Поэтому эти факторы не должны включаться в общую
многофакторную модель, их влияние на функцию должно учитываться отдельно. Например,
себестоимость продукции прогнозируется по формуле
З = З
р
· К
m
· К
осв
· К
прt
(4.2)
где 3 — прогнозное значение себестоимости продукции, рассчитанное с учетом
организационных факторов производства и технических параметров конструкции;
З
р
— прогнозное значение себестоимости продукции, рассчитанное по ее техническим
параметрам;
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;