В 15. Рекомендации по составлению различных корреляционно-регрессионных моделей

Все виды моделей можно классифицировать следующим образом:

1) Объемные или количественные модели. Это такие модели, где и результативный признак и факторы, на него влияющие, являются объемными или количественными показателями. К таким моделям можно отнести зависимость выхода продукции от наличия (объема) различных ресурсов.

2) Интенсивные модели. В них все показателя являются качественными или интенсивными. Например, зависимость уровня себестоимости единицы продукции растениеводства от удельных затрат труда на 1га, от урожайности, от стоимости 1 тонны удобрений NPK действующего вещества и т.д.

3) Третий вид моделей – смешанный, где результативным показателем выступает объемный признак, а среди факторов могут быть как объемные, так и интенсивные или качественные признаки. Здесь главное выдержать наличие технико-экономи-ческой связи показателей, включенных в модель.

Однако существуют рекомендации, чего нельзя допускать в многофакторных корреляционно-регрессионных моделях.

1) Нельзя допускать включение в модель факторов, которые сами зависят от результативного показателя. Например, в

модель себестоимости продукции нельзя включать уровень рентабельности, т.к. он сам зависит от себестоимости.

2) Признаки-факторы не должны быть составными частями результативного показателя. Например, нельзя строить модель зависимости уровня себестоимости от составляющих ее статей или элементов затрат.

3) Как уже говорилось в вопросе 1, нельзя включать в модель факторы, которые относительно друг друга являются мультиколлинеарными.

4) Нельзя в модель интенсивного типа включать объемные факторы. Например, размер посевной площади никак не может влиять на урожайность.

Тема 7. Ряды динамики

1. Понятие о динамических рядах. Виды рядов динамики.

2. Показатели ряда динамики.

3. Приемы выравнивания рядов динамики.

4. Тренд. Аналитическое выравнивание ряда. Прогнозы по тренду.

5. Сезонные колебания в рядах динамики.

6. Модели рядов с учетом тенденции и сезонности.

7. Корреляция рядов динамики. Регрессия рядов динамики.

8. Понятия интерполяции и экстраполяции в рядах динамики.

ЛИТЕРАТУРА:

1. Елисеева И.И., Юзбашев М.М. Общая теория статистики: М.: Финансы и статистика, 1998.

2. Ефимова М.Р., Петрова В.В. Общая теория статистики. Учебник/ – 2- е издание., – М.: ИНФРА- М, 2002, – 413 с.

3. Едронова В. С. Общая теория статистики: Учебник / – М.: Юристъ, 2001, – 511 с

4. Кривенкова Л.Н. Статистические методы анализа и моделирования свиноводства (на уровнях отдельного предприятия и региона). Диссертация на соискание ученой степени к.э.н. С.Петербург, 1992, – 149с.

5. Плошко Б.Г., Елисеева И.И. История статистики: Учеб.пособие / – М.: Финансы и статистика, 1990, – 295с.

6. Статистика: показатели и методы анализа: справ. пособие/ Под ред. М.М. Новикова. – Мн.: “Современная школа”, 2005.– 268 с.

7. Сельское хозяйство РБ: статистический сборник / ред.кол.: В.С. Метекс; В.Н. Синкевич; Л.Л. Выбчик и др.; Министерство статистики и анализа РБ. – Минск, 2006. – 223 с.

8. Теория статистики: Учебник / Под ред. проф. Р.А. Шмойловой. – М.: Финансы и статистика, 199. – 464 с.

Дата добавления: 2014-01-04