где
Для характеристики степени связи или мультиколлинеарности факторов используются коэффициенты внутренней меры определенности 
. Они характеризуют то, в какой мере данный фактор определяется изменениями других. Если 
, то факторы слабо коррелируют между собой. По мере увеличения коэффициентов внутренней меры определенности 
степень взаимосвязи факторов корреляционной модели возрастает.
Следует отметить, что 
, выраженные в процентах, показывают то, на сколько процентов факторы объясняют изменение результативного показателя. Коэффициент R = 0,95 означает, что в 95 случаях из 100 выбранные факторы влияют на значение результативного.
Величина коэффициента R2 = 0,9025 показывает, что учтенные факторы на 90,25 % объясняют изменение результативного показателя.
2.3. Корреляционные модели при анализе показателей
Допустим, что в результате расчетов была получена корреляционная модель, где 
В этом случае модель может быть использована для анализа и планирования показателей.
Первым этапом анализа на базе корреляционной модели является сравнение расчетных и фактических значений результативного показателя.
Чтобы получить расчетные значения ух, в корреляционную модель подставляем фактические значения факторов. Допустим, что имеется корреляционная модель формирования урожайности зерновых:
При этом в трех предприятиях фактическая 
и расчетная (ух) урожайности зерновых составляют: в хозяйстве № 1 – 
; в хозяйстве № 2 – 
; в хозяйстве № 3 – 
.
При традиционной оценке эффективности использования ресурсов лучшим считалось бы третье хозяйство с большей по абсолютной величине урожайностью зерновых. Если же анализ эффективности использования ресурсов проводился с помощью корреляционной модели, то в этом случае мы учли бы то, при каких условиях и расходовании ресурсов была получена соответствующая урожайность.
Анализ показывает, что при факторных значениях х1, х2 и среднем уровне хозяйствования первое хозяйство должно было получить столько зерна, сколько было получено фактически, второе – меньше фактического, третье – больше. В данном случае (с точки зрения эффективности использования ресурсов) лучше других работало второе хозяйство.
Таким образом, приведенный пример свидетельствует о том, что корреляционная модель является аппаратом объективной оценки эффективности использования ресурсов или формирования показателей. На основе корреляционной модели можно выявить устойчивые тенденции в экономике и те параметры (лучшие), при которых ресурсы используются наиболее эффективно.
Чтобы выявить закономерности и лучшие параметры в экономике, построим на основе корреляционной модели группировку по приведенной ниже методике.
1. Рассчитываем параметры корреляционной модели.
2. Если в корреляционной модели 
, то производим сравнение расчетных и фактических значений и выделяем предприятия (опыты), для которых характерны следующие ситуации:
; 
По каждой из этих групп ситуаций рассчитываем среднее значение факторов (х1 ... хп), учтенных в корреляционной модели. При этом также можем рассчитать средние значения других факторов.
3. Сравнивая средние значения факторов указанных трех групп, выясняем то, как изменяются факторы в каждой из этих групп. При этом показатели в лучшей группе можем считать ориентирами для остальных групп.
В условиях нерыночной системы хозяйствования в качестве базы для формирования цен брались средние по совокупности издержки, т. е. издержки предприятий первой, второй и третьей групп, хотя предприятия худшей по показателям группы имели низкую окупаемость затрат, в том числе из-за низкого уровня хозяйствования и организации производства.
В рыночных условиях система хозяйствования не может ориентироваться на подобные предприятия, которые могут стать банкротами. Это означает, что в качестве издержек, на основе которых будут формироваться цены, принимаются издержки предприятий лучшей и средней по показателям групп.
В этой связи необходимо обосновывать показатели лучших и средних по эффективности использования ресурсов групп хозяйств, показатели которых будут являться ориентиром в развитии экономики, основой при формировании цен на продукцию. Решать эти задачи позволяют корреляционные модели. При этом наиболее приемлемой является двухэтапная схема корреляционного анализа.
2.4. Корреляционные модели при анализе региональной
экономики
Цель анализа – выяснить устойчивые тенденции развития экономики большой группы предприятий, расположенных на значительной территории. Методика анализа включает следующие этапы:
1) выделяется показатель, который может быть обобщающим с точки зрения эффективности использования ресурсов (например, прибыль и др.);
2) определяются факторы, формирующие результативный показатель;
3) выделяются территории со схожими природно-климатическими и экономическими условиями (в пределах региона);
4) строится корреляционная модель формирования результативного показателя по предприятиям выделенных территорий (округов);
5) на основе сравнения расчетных и фактических значений результативного показателя в каждом округе выделяются три группы хозяйств (с лучшими, средними и худшими условиями хозяйствования) или две группы (если выделяют группы хозяйств только с лучшими и худшими условиями).
По информации каждой из групп (территорий каждого из округов) строят корреляционную модель формирования результативного показателя. При этом учитывается требование, что число хозяйств (или опытов) должно быть не меньше 20 или больше 2,5k, где k — число факторов (включая результативный).
Сравнивая коэффициенты регрессии при одноименных факторах и выясняя различия в окупаемости ресурсов, делаем предположение о том, где лучше реализовать ограниченные ресурсы с тем, чтобы общий эффект был больше.
Данная методика использовалась для анализа окупаемости ресурсов сельскохозяйственных организаций Могилевской области.
В области было выделено 2 округа: Северо-Восточный и Восточный (Хотимский, Костюковичский, Климовичский районы, частично Кричевский). Были рассчитаны корреляционные модели формирования стоимости товарной продукции (ТП) в разрезе округов (табл. 2.2).
Данные свидетельствуют о том, что предприятия округов существенно отличаются окупаемостью практически всех (за исключением энергетических мощностей) ресурсов.
В табл. 2.2 приведены коэффициенты регрессии при факторах по предприятиям обоих округов. Абсолютные значения коэффициентов регрессии и знаки при них свидетельствуют о значении отдельных факторов. Так, увеличение численности среднегодовых работников в хозяйствах Северо-Восточного округа не приводит к положительному эффекту, в то время как в Восточном округе с ростом численности работников стоимость товарной продукции возрастает.
Т а б л и ц а 2.2. Тенденции развития и параметры окупаемости ресурсов
сельскохозяйственных организаций Могилевской области
Округа области | Уровень использования ресурсного потенциала | Стоимость ТП (тыс. у. д.е.) на единицу ресурсного потенциала | ||||||
среднегодовых работников, чел. | ОПФ, тыс. у. д.е. | ПЗ без амортизации (ОБПФ), тыс. у. д.е. | энергетических мощностей, л. с. | покупных комбикормов, тыс. у. д.е. | покупного скота, тыс. у. д.е. | сотен балло-гектаров | ||
Северо- восточный | 1 - среднее (для хозяйств округа) | -0,709 | 0,143 | 0,602 | 0,028 | 1,070 | -0,02 | 0,380 |
1.1 - выше среднего | -1,662 | 0,142 | 0,694 | 0,038 | 0,702 | 0,286 | 0,834 | |
1.2 - ниже среднего | 0,521 | 0,147 | 0,336 | 0,027 | 1,755 | 0,195 | 0,333 | |
Восточный | 2 - среднее | 0,582 | 0,060 | 0,101 | 0,019 | 2,064 | 1,280 | 0,762 |
2.1 - выше среднего | 0,232 | 0,070 | 0,370 | 0,014 | 2,301 | 1,460 | 0,704 | |
2.2 - ниже среднего | 1,027 | 0,053 | 0,077 | 0,047 | 1,094 | 0,764 | 0,715 |
Отсюда можно сделать вывод, что в отличие от большинства хозяйств Северо-Восточного округа во всех хозяйствах Восточного округа наметился дефицит трудовых ресурсов.
|
Из за большого объема этот материал размещен на нескольких страницах:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 |
Основные порталы (построено редакторами)