50. Одноэтапная система анализа

1. Выбираем важнейший результативный показатель и факторные показатели, количественные и качественные.

2. рассчитать параметры модели, её характеристики. При F1,t_aj,t_R >min используем модель дл выявления устойчивых тенденций в экономике. Для этого сравниваем фактические и расчётные значения результативного показателя у_i, у_x .

Выделяем три группы:

1. у_i>у_x

2. у_i~у_x

3. у_{i <} у_x\

В случае, если большее значение результативного показателя лучшее, то гр1. хоз-в лучше. В случае, если меньшее – значит лучшее, то 3 группа хозяйст лучше работает.

3. Рассчитать средние арифметические значения факторов по группам хозяйств 1,2,3 группы.

Средние арифметические значения хозяйств лучшей группы будут близки к оптимальным и будут являться ориентиром для хозяйства остальных групп. Исследования показывают, что на нынешнем этапе развития экономики для переходы хоз-в из 2 гр в 1-ую требуется 2 года, дл перехода хоз-в 3 гр во вторую требуется в среднем 3 года. Для адаптации к новым условиям нужно 5 лет.

51. Двухэтапная схема анализа региональной экономики.

По результатам деятельности за прошедший год нескольких регионов или районов имеется необходимость выяснить узкие места в экономике, окупаемость отдельных ресурсов, наметить приоритеты инвестирования, обновления ресурсов в целях адаптации экономики к новым условиям хозяйствования.

МЕТОДИКА:

1)По итогам работы за год региона, например области, или нескольких административных районов делаем оценку окупаемости ресурсов с т.зр. формирования важнейшего результативного показателя (прибыли, ден. Выручки).

2)Подбираем количественные и качественные показатели

3)В рамках региона или совокупности районов выделяем характерные зоны, отличающиеся природно-климатическими условиями (юж. Север. Зоны).

4)По совокупности хозяйств отдельных зон строим корреляционные модели формирования результативного показателя.

5)Сравниваем расчётное и фактическое значение результативного показателя и выделяем 2 или 3 группы хозяйств в каждой зоне количество хозяйств в каждой группе должно быть не менее 20 при соблюдении условия, что n>=2,5к (к-число факторов КМ включая рез-ый). Если число хозяйств в зоне невелико, то можно выделить 2 гр с тем, чтобы в каждой группе число хозяйств было не <20 и выполнялось требование: n>=2,5к.

6) По хозяйствам каждой подгруппы, каждой зоны строим ту же КМ. В результате по каждому фактору, ресурсу и признаку, участвующему в формировании результативного показателя хозяйств разных групп и разных зон, получаем коэффициенты регрессии, сравнивая которые между собой, можем определить, к каким группам хоз-в и на каких условиях можем выделить ресурсы, кредиты, инвестиции и т.д.

26.Основные статистические характеристики км и основных ее параметров.

Харак-ки нужны для обоснования устойчивости модели, возможности её используются как для анализа, планирования, прогнозирования. Важн. Характ-кой КМ является коэф-ент тесноты связи. Если модель однофак-ая лин-ая, то это r_yx – коэф-т парной кор-и. Если модель многофак-ая лин-ая, то это R_yxj – коэфф. Множест-ой кор-ии; если модель нелинейная, то n(это) n_yxj- кор-ое отношение. Определяем сущест-сть коэффициентов:

Для r_yx tr=r/Mr (сущ-ть); для R_yxj Mr=(1-r^2)/√(n-1); для n_yxj tr(n)=R(n)/M_R(n), M_R(Mr)=(1-R^2(r^2))/(n-k-1). Коэф-ты r, R, n сущ-ны, если коэф-ты сущ-ти tr, tR, tn>= 2,84. Иначе модель неадекватно описывает процесс. Вид модели выбран неверно, не все сущ-ые факторы учтены в модели. Важным явл. критерий F1— характеризует, как в целом модель объясняет процесс, учитывает ли она важные, сущ-ые стороны процесса. F1 — отношение общей дисперсии(D_yi=∑(yi-yср.)^2) к остаточной(D_yiyx=∑(yx-yi)^2). Модель адекватна, если F1>=1,5. F1 определяет на сколько полно построенная модель выражает изучаемую закономерность.

Наряду с приведенными характер-ами важно знать, какова устойчивость отдельных коэф-тов регрессии и значимость отдельных факторов.

Определяем сущ-сть коэф. регрессии. Если t_aj<1,97, то есть основание исключить фактор из кор-ой модели и вновь пересчитать коэф-нт регрессии. Новые коэф. будут отличаться от предыдущих. Если t_r>=2,48, F1>=1,5, то есть хотя бы один коэф. регрессии t_aj для которого >=1,97 и наоборот.

Факторы КМ имеют различные измерения:— Количественные;— Качественные.

Имеется необходимость кол-но соизмерить роль каждого фактора формирования резу-го показателя. Для этого используют коэф-т эласт-ти при факторе j. Э_j=x_j(с чертой)/y(с чертой). Если Σ Э_j>1, то рез-ый показатель весьма чувствителен к изменению факторов и прирастает опережающими темпами. Специфика коэф. Эл-ти состоит в том, что их содержание предполагает одинаковую вариацию факторов, однако это не так. Чем выше вариация фактора, тем в большей степени этот фактор влияет на изменение рез-ого показателя. Имеется необходимость учесть эту особенность при опр-ии значимости факторов, с т.зр. его влияния на формирование рез-го показателя. Для измерения значимости ф-ов с учетом их различий по вариации вместо Э_j используют β_j= a_j* σ_хj/σ _у.-- показывает, на сколько сравнимых стандартных единиц изменится рез-ый, при изменении факторного на 1 ед.

Ошибка коэф-та регрессии возрастает, если факторы коррелируют между собой. В силу этого из модели могут быть исключены факторы, которые по логике пр-ва обязательно присутствуют при формировании рез-ого показателя. Ден. выручка зависит от живого и прошлого труда. В частности от стоимости основных и оборотных произв-ых фондов, кот. коррелирует и в силу этого один из этих факторов, чаще оборотные фонды необходимо исключить из модели.