|
Коэффициенты корреляции
[U>Krt;j
Молекулы газов имеют малые размеры и отдалены друг от друга на значительные расстояния, поэтому газы легко сжимаются и уменьшают свой объем. Давление, i объем и температура газов находятся в определенной зависимости, которая подчиняется законам газового состояния. Эти законы установлены для идеальных газов. Идеальными газами называют газы, в которых не учитывают объем, занимаемый молекулами,' и силы взаимодействия между ними. Законы идеального газа применяют в пределах давлений до 1 МПа (10 атм) и при температурах, превышающих 0°С. При более высоких давлениях или более низких температурах применяют уравнения, учитывающие объем молекул и силы взаимодействия, либо вводят в уравнения для идеального газа опытные поправочные коэффициенты — коэффициенты сжимаемости газа.
В случае многофакторных моделей прогноз не является «наивным», но и в этом случае прогнозисты проецируют тенденции и установившиеся связи в прошлом на будущее, т.е. экстраполируют прошлое в будущее. Например, используются для описания будущего регрессионные уравнения, полученные на основе информации о развитии объекта в прошлом (ретроспективный анализ) без изменения коэффициентов эффективности факторов (коэффициентов регрессии) — а.. Или же используется межотраслевой баланс, а технологические коэффициенты (коэффициенты прямых затрат) — cij.— оставляются без изменений. В этих случаях можно говорить об экстраполяции тенденций развития прошлого в будущее, так как не учитываются возможности повышения эффективности, например производства под влиянием ускорения научно-технического прогресса и других факторов.
Коэффициенты (Ratios) См. Финансовые коэффициенты
Коэффициенты ликвидности (Liquidity ratios) 743-745
Коэффициенты рентабельности (эффективности) (Profitability ratios, Efficient ratios) 92-93, 122-123, 745-748
Коэффициенты рыночной активности (Market-value ratios) 749-751
Коэффициенты финансовой зависимости (финансового левериджа) (Leverage ratios) 741—743
Особое место в оптимизации планирования и управления непрерывными производственными комплексами (в том числе, типа нефтеперерабатывающего) занимают подходы, в которых при формировании моделей учитывается зависимость основных параметров от управляющих воздействий. В этих моделях технологические коэффициенты (коэффициенты затрат или отбора) задаются не в виде фиксированных чисел, а в виде переменных, для которых определены области допустимых значений, соответствующих допустимым управлениям. Подобная постановка задачи оптимального управления непрерывным производственным комплексом была сформулирована впервые на примере химического завода в работе [13], в которой наряду со значениями материальных потоков параметры модели рассматриваются в качестве неизвестных искомых величин. Задача является нелинейной и требует специальных методов решения. Существенное преимущество модели подобного типа состоит в том, что при относительной сложности аппроксимирующих выражений удается отобразить гибкость технологических процессов комплексов непрерывного действия.
5. При преобразовании включаемых в состав производственного объединения (комбината) самостоятельных предприятий и организаций в производственные единицы для их работников сохраняются ранее установленные преимущества и льготы (районные коэффициенты, коэффициенты за работу в пустынной, безводной и высокогорной местности, вознаграждение и надбавки за выслугу лет и др.).
Коэффициенты (Ratios) См. Финансовые коэффициенты
В качестве исходных данных были использованы технико-экономические показатели работы 15 производственных объединений по транспортировке и поставкам газа за пять лет. Одновременно были вычислены парные и частные коэффициенты корреляции для определения тесноты связи между производительностью труда и отдельными факторами, а также между самими факторами (аргументами).
Коэффициенты корреляции показывают, как изменяется один признак (функция) в зависимости от изменения другого признака (фактора) при условии, что влияние прочих факторов неизменно.
Для оценки правильности выбранных факториальных признаков и степени их влияния на конечный результат определяют коэффициенты корреляции для каждой пары признаков.
3) рассчитаны средние, дисперсии, парные и частные коэффициенты корреляции, оценены их значимости по ^-критерию, рассчитан коэффициент эластичности для линейного варианта;
где а1{ — парные коэффициенты корреляции i-той и /"-той стоок массива таблицы 1. F
где « — число факторов, включаемых в модель; г — парные коэффициенты корреляции; x-j, S0, Xj, Sj — статистические характеристики факторов, l^/i^n.
Парные коэффициенты корреляции, представленные в виДе матрицы, позволяют оценить степень ортогональности включенньх в анализ факторов. Установлено, что если коэффициент парной коРРеляции между двумя факторами более 0,8, то их принято называть «оляениарными. Возможны варианты, когда таких пар факторов оказывается несколько. В этом случае их принято называть мультиколлениарными [46,4?] • При наличии колле-ниарности (мультиколлениарности) некоторые изФакт°Р°в должны быть исключены из дальнейшего анализа. Оставляете" только тот фактор коллениарной пары, который в большей степени оФажает экономическое содержание исследуемого явления. Таким образом,на этом этапе осуществляется следующий отсев менее существенных факторов, но на качественно иной основе по сравнению с предварительным анализом-
Коэффициенты регрессии, как и коэффициенты корреляции, — случайные величины, зависящие от объема выборки. Поэтому для проверки надежности коэффициента регрессии выдвигается гипотеза о том, что коэффициент регрессии в генеральной совокупности равен нулю (нулевая гипотеза), т. е. связь, установленная по данным выборки, в генеральной совокупности отсутствует. Простейшая схема проверки этой гипотезы при линейной форме связи сводится к построению доверительного интервала для каждого коэффициента регрессии. Если граничные значения данного коэффициента регрессии в этом интервале имеют противоположные знаки, то принятая гипотеза подтверждается и тогда соответствующий этому параметру уравнения фактор исключается из модели. Для нелинейной формы связи имеются другие методы оценки значимости факторов
Следующий этап исследования — определение тесноты связи между факторами и исследуемым показателем, а также между самими факторами с применением методов корреляционного анализа. На этом этапе вычисляют парные и частные коэффициенты корреляции и другие показатели, характеризующие тесноту корреляционной связи между переменными.
Для расчетов основных показателей федерального бюджета на перспективу могут быть использованы корреляционные связи между объемом доходов федерального бюджета и двумя переменными: произведенным национальным доходом и валовой продукцией промышленности и сельского хозяйства, а также связь между этими показателями и налогом на прибыль. Коэффициенты корреляции показывают большую тесноту в изучаемых связях, поскольку доходы бюджета формируются прежде всего за счет национального дохода, а связь между налогом на прибыль и самой прибылью очевидна.
В первом случае взята линейная модель, во втором — параболическая. Коэффициенты корреляции этих уравнений показали большую тесноту в изучаемых связях. И это вполне понятно, так как размеры расходов территориальных бюджетов зависят в первую очередь от численности населения, для которого эти расходы предназначены.
Категориям профессиям Краткосрочные командировки Краткосрочные среднесрочные Краткосрочных инструментов Краткосрочных капиталов Краткосрочных предельных Краткосрочными финансовыми Краткосрочным обязательствам Краткосрочная скользящая Краткосрочной процентной Краткосрочное прогнозирование Категория представляет Краткосрочного предложения вывоз мусора снос зданий
 |
|
|
|
Навигация
