Предыдущая страница реферата | 13  14  15  16  17  18  19  20  21  22  23 | Следующая страница реферата

3) после внедрения АСУ.

Как правило, эффективность АСУ определяется коэффициентом годовой прибыли
(его приростом), который определяется исходя из методики

ПАСУ = ((А2 – А1)/А1)*П1 + ((С1 – С2)/100)*А2, где

А1, А2 – годовые объемы производства продукции до внедрения и после внедрения соответственно;

С1 ,С2 - затраты на 1 грн. произведенной продукции до и после внедрения
АСУ;

П1 – прибыль до внедрения АСУна единицу продукии.

Кроме предложенного коэффициента годовой прибыли оценка эффективности АСУ возможна за счет подхода по срокам окупаемости внедренной АСУ.

Тема 9. Эконометрические модели и их применение в экономике.

9.1. Основные понятия об эконометрических моделях и корреляционном анализе.

Эконометрические модели являются составляющими более широкого класса ЭММ.
Данная модель выступает в качестве средств анализа и прогнозирования конкретных экономических процессов, как на макро, так и на микро уровнях на основе реальной статистики.
Эконометрическая модель, учитывая корреляционные связи, позволяет путем подбора аналитической зависимости построить модель на базисном периоде и при достаточной адекватности модели использовать ее для краткосрочного прогноза.
При синтезе эконометрических моделей при имеющихся факторных признаках xi и результативных параметрах yi необходимо определить a0, a1, a2, a3, …,an. yi = f(xi) + ei, где f(xi) – величина детерминированная; ei, yi – величины случайные.

Эконометрическая модель опирается на понятие корреляционных связей и так называемое уравнение регрессии.
Корреляционная связь – когда при одном и том же значении факторного признака х встречаются разные значения у. Корреляционные связи описываются так называемыми уравнениями регрессии.
Уравнение регрессии – уравнение прямой (как и любой кривой), описывающее корреляционную связь, а сама прямая (кривая) называется линией регрессии.
Корреляционные связи оцениваются по среднему значению всей совокупности результативного признака, такт как для одного и того же значения факторного признака возможны различные значения результативного признака.

Корреляционные связи (уравнения регрессии), а также эконометрические модели, построенные на базе уравнения регрессии, могут описываться:

1) уравнением прямой: yi = a0 + a1x

2) уравнением 2-го порядка: yi = a0 + a1x + a2x2

3) уравнением показательной функции: yi = a0a1x

4) уравнением степенной функции: yi = a0xa1

5) уравнением гиперболы: yi = a0 + a11/x
При построении эконометрических моделей нам известны фактические значения х и у, а нам необходимо определить параметры a0 , a1, a2 для соответствующей модели. Данные параметры определяются по методу наименьших квадратов.

9.2. Метод наименьших квадратов (МНК).

Суть данного метода заключается в том, что квадрат суммы разностей между фактическим значением результативного признака и его теоретическим значением сводится к минимуму.
F = ( (уфакт – утеор )2 ( min

* - уфакт (эмпирическое)
Чтобы найти параметры a0 , a1, a2 , необходимо в формулу (1) подставить утеор, то есть ту аналитическую зависимость, которой будем сглаживать
(аппроксимировать) статистический материал. Как известно из математики для нахождения минимума функции нужно взять частные производные по анализируемым параметрам, то есть ... и приравнять данное выражение к нулю.
Получим систему нормальных уравнений, из которых найдем заданные коэффициенты.
F = ( (уфакт – a0 – a1xфакт )2 ( min урасч = a0 + a1xфакт

[pic]
[pic] преобразовав уравнение (*), получим систему нормальных уравнений:
[pic]
[pic]

решением системы (**) будут:
[pic]
[pic]

Рассчитав коэффициенты a0 , a1, можно синтезировать модель:
[pic] (оценки коэффициентов a0 , a1)

Аналогичным образом используя МНК, можно получить коэффициенты для остальных функций, используемых при аппроксимации.
Если в качестве факторного признака х используется время t, то такой ряд называется динамическим (временным) рядом. При применении специального подхода при обозначении факторного признака t, когда сумма времени t будет равна 0, выражения для коэффициентов a0 , a1 , a2 – будут проще. ti, (t = 0
|93 |94 |95 |96 |97 |
|-2 |-1 |0 |1 |2 |

При таком подходе формулы коэффициентов a0 , a1 значительно упрощаются:
[pic] , [pic] (для линейной функции)
Аналогично определяем коэффициенты для других функций:

Рекомендуем скачать другие рефераты по теме: рассказы, древняя греция реферат.





Предыдущая страница реферата | 13  14  15  16  17  18  19  20  21  22  23 | Следующая страница реферата