Предыдущая страница реферата | 9  10  11  12  13  14  15  16  17  18  19 | Следующая страница реферата

(2.20)

где k - число степеней свободы,

а- уровень значимости.

В процессе анализа решается проблема мультиколлинеарности, которая заключается в том, что между факторными признаками может существовать значительная линейная связь, что приводит к росту ошибок оценок параметров регрессии.

Таблица 2.3

Матрица парных коэффициентов корреляции множественной модели регрессии

| |У |X1 |Х2 |… |xj |… |xm |
|у |1 |ryl |rу2 |… |ryj |… |rут |
|X1 |r!у |1 |R12 |… |rlj |… |rml |
|Х2 |r2у |R2l |1 |… |R2j |… |r2т |
|… |… |… |… |… |… |… |… |
|X1 |riy |ril |Ri2 |… |1 |… |rim |
|… |… |… |… |… |… |… |… |
|Хm |rту |rml |Rm2 |… |rmj |… |1 |

Приемы построения регрессионных и авторегрессионных моделей достаточно хорошо описаны в экономико-статистической литературе [11, 14, 24, 26, 30,

38, 39] и не являются предметом описания настоящего учебного пособия.

Наличие прогрессивных информационных технологий позволяет достаточно оперативно рассчитывать параметры этих моделей. Во внутрипроизводственном прогнозировании используются:

• модели внутренней среды фирмы, так называемые корпоративные модели;

• макроэкономические модели, к которым относят эконометрические модели, модели «затраты-выпуск» [1].

Корпоративные модели обычно представляют набор формул (уравнений), которые отражают отношение ряда переменных к определенному объекту, например к объему продаж.

Большая часть математических моделей имеет форму компьютерных программ
(например, АРМ СтОД (автоматизированное рабочее место для статистической обработки данных), ОЛИМП, МЕЗОЗАВР, СИГАМД и др.) [13], Такие программы позволяют придать моделям динамический характер.

К недостаткам применения методов экономико-математического моделирования в рамках прогнозирования можно отнести:

• необходимость серьезных затрат на организацию прогнозирования;

• невозможность охватить в моделях все наиболее существенные тенденции развития;

• высокая вероятность внезапных изменений, разрушительных событий, существенно снижающих полезный эффект модели.

Следует иметь в виду, что в условиях переходной экономики происходят кардинальные изменения в организационно-производственных системах и структурах (спроса, потребностей, цен и т.п.), а следовательно, достаточно проблематично сделать вывод о том, можно ли доверять результатам математического параметрического прогнозирования, так как эти методы целесообразно применять тогда, когда за время упреждения не изменяются ни функции, ни структура объекта прогнозирования. В этой ситуации параметрические методы могут применяться:

• при краткосрочном прогнозировании, когда вероятность структурных изменений невелика;

• при условии соответствия исходных статистических данных требованиям, предъявляемым математическим методам;

• при дополнительной верификации результата прогноза другим методом.

Структурное прогнозирование

Методы структурного прогнозирования позволяют найти решение проблемы при сохранении функций, но при изменении структуры и (или) значений параметров объекта прогнозирования за время упреждения.

Структурные методы основаны на использовании теории графов.

Рекомендуем скачать другие рефераты по теме: евгений сочинение, структура курсовой работы.





Предыдущая страница реферата | 9  10  11  12  13  14  15  16  17  18  19 | Следующая страница реферата