КАТЕГОРИИ: Архитектура-(3434)Астрономия-(809)Биология-(7483)Биотехнологии-(1457)Военное дело-(14632)Высокие технологии-(1363)География-(913)Геология-(1438)Государство-(451)Демография-(1065)Дом-(47672)Журналистика и СМИ-(912)Изобретательство-(14524)Иностранные языки-(4268)Информатика-(17799)Искусство-(1338)История-(13644)Компьютеры-(11121)Косметика-(55)Кулинария-(373)Культура-(8427)Лингвистика-(374)Литература-(1642)Маркетинг-(23702)Математика-(16968)Машиностроение-(1700)Медицина-(12668)Менеджмент-(24684)Механика-(15423)Науковедение-(506)Образование-(11852)Охрана труда-(3308)Педагогика-(5571)Полиграфия-(1312)Политика-(7869)Право-(5454)Приборостроение-(1369)Программирование-(2801)Производство-(97182)Промышленность-(8706)Психология-(18388)Религия-(3217)Связь-(10668)Сельское хозяйство-(299)Социология-(6455)Спорт-(42831)Строительство-(4793)Торговля-(5050)Транспорт-(2929)Туризм-(1568)Физика-(3942)Философия-(17015)Финансы-(26596)Химия-(22929)Экология-(12095)Экономика-(9961)Электроника-(8441)Электротехника-(4623)Энергетика-(12629)Юриспруденция-(1492)Ядерная техника-(1748) |
Тема 4. Экономико-статистическое моделирование
Расчет эмпирических коэффициентов
Система уравнений, решая которую определим эмпирические коэффициенты параболической функции, имеет вид:
Таким образом, зависимость общих потерь от срока службы сетей имеет следующий вид: . Рациональный срок службы трубопровода определим из уравнения: . Решая данное уравнение, получаем: . Учитывая, что интервал между периодами составляет 5 лет, получим величину рационального срока службы: лет (32,5 – середина интервала срока службы 30-34). Таким образом, целесообразно заменить 31,6 км водопроводных сетей.
Экономико-статистические модели представляют собой вид моделей, описывающих с помощью уравнений регрессии зависимости между влияющими факторами и результирующим фактором. Различают однофакторные и многофакторные модели. Многофакторные модели позволяют изучать влияние на объект прогнозирования нескольких факторов, однофакторные – одного. На практике наибольшее применение нашли экономико-статистические модели линейного вида: , где - результирующий фактор; , , … - эмпирические коэффициенты; , … - влияющие факторы. Для определения значений эмпирических коэффициентов обычно используется метод наименьших квадратов (см. тему 3). Рассмотрим процедуру разработки многофакторной экономико-статистической модели на следующем примере. Пример. Необходимо построить экономико-статистическую модель зависимости объёма выпускаемой продукции на предприятиях, работающих в одной отрасли, от составляющих ресурсного потенциала: численности работников, оборотных и основных средств. Исходные данные приведены в таблице 4.1.
Таблица 4.1 Значения показателей
Решение: При построении экономико-статистической модели будем исходить из предположения, что зависимость между результирующим фактором (объёмом выпускаемой продукции - ) и влияющими факторами (численность работников - , основные средства - , оборотные средства - ) имеет линейный вид: . Система уравнений, в результате решения которой будут определены эмпирические коэффициенты, будет следующей: или
Промежуточные расчёты эмпирических коэффициентов сведем в таблицу 4.2.
Таблица 4.2а Промежуточные расчёты коэффициентов
Таблица 4.2б Промежуточные расчёты коэффициентов
После подстановки результатов промежуточных расчётов в систему уравнений, имеем: Можно решать данную систему уравнений так, как это было показано в предыдущем параграфе. А можно воспользоваться программным продуктом EXCEL. Вариант 1. Запишем данную систему в матричном виде: . Тогда вектор-столбец эмпирических коэффициентов равен: . Для расчёта обратной матрицы занесем исходную матрицу в ячейки (рисунок 4.1). Рисунок 4.1. Вызов функции расчёта обратной матрицы. Выделим ячейки, в которые будут помещены коэффициенты обратной матрицы (так как размерность матрицы в нашем случае , то выделяем массив - A6:D9). Функция «определить матрицу обратную данной» относится к категории «математические функции». Нажмём кнопку и далее категорию «математические функции» и выберем функцию «МОБР» - расчёт обратной матрицы Диалоговое окно функции «МОБР» приведено на рисунке 4.2. В строке «Массив» укажем массив ячеек, содержащих элементы исходной матрицы. После того как информация будет занесена, необходимо нажать на клавиатуре одновременно клавиши «Ctrl», «Shift» и «Enter». Результат расчёта обратной матрицы представлен на рисунке 4.3.
Рисунок 4.2. Диалоговое окно функции «МОБР».
Рисунок 4.3. Результат расчёта обратной матрицы. Коэффициенты модели определим перемножив обратную матрицу на вектор-столбец значений результирующего фактора:
. Выделим столбец ячеек (4 ячейки), в которые будут помещены значения коэффициентов. Откроем диалоговое окно функции «МУМНОЖ» в категории математических функций (рисунок 4.4). В массив 1 занесём адреса ячеек, содержащих значения коэффициентов обратной матрицы (А6:D9). В массив 2 - адреса ячеек, содержащих значения результирующего фактора. Далее одновременно нажимаем клавиши «Ctrl», «Shift» и «Enter». На рисунке 4.5 представлен результат расчёта коэффициентов модели. Рисунок 4.4. Диалоговое окно функции «МУМНОЖ». Рисунок 4.5. Результат расчёта коэффициентов модели. Таким образом, экономико-статистическая модель зависимости объёма выпускаемой продукции от влияющих факторов будет следующей: .
Вариант 2. Занесём исходные данные в ячейки. В диалоговом окне кликнем опцию «сервис - надстройки» и установим пакет анализа (рис. 4.6). После установки «Пакета анализа» снова кликнем опцию «сервис» и выберем операцию «анализ данных». В диалоговом окне операции «анализ данных» выберем инструмент анализа «регрессия». На рисунке 4.7 показано диалоговое окно инструмента анализа «регрессия». В строке «Входной интервал Y» укажем адреса ячеек, содержащих значения результирующего фактора - $E$3:$E$8. В строке «Входной интервал Х» укажем адреса ячеек, содержащих значения влияющих факторов - $B$3:$D$8. В строке «Выходной интервал» укажем адреса ячеек, в которые будут внесены результаты расчётов. Рисунок 4.6. Установка Пакета анализа. Рисунок 4.7. Диалоговое окно инструмента анализа – «регрессия». Далее одновременно нажимаем клавиши «Ctrl», «Shift» и «Enter». На рисунке 4.8 представлен результат расчёта коэффициентов модели. Значения коэффициентов содержатся в ячейках I27-I30. Рисунок 4.8. Результат расчёта коэффициентов модели в Пакете анализа.
Достоинством «Пакета анализа» является то, что он позволяет также получить качественную оценку полученной экономико-статистической модели. После построения экономико-статистической модели определим отклонения теоретических значений от фактических, для чего подставим значения влияющих факторов , , в экономико-статистическую модель. Например, для ООО «Конструктор» теоретическое значение результирующего фактора составит: . Отклонение теоретического значения результирующего фактора от фактического: Результаты расчётов сведем в таблицу 4.3. Таблица 4.3 Результаты расчётов по экономико-статистической модели
Анализируя данные, представленные в таблице 4.3, следует отметить, что с одной стороны отклонение теоретических значений результирующего фактора от фактических значений может носить случайный характер. С другой стороны вполне возможно, что предприятия ООО «Конструктор», ООО «Механик», ООО «Инженер», ООО «Исследователь» используют свой потенциал недостаточно эффективно. Вывод о недостаточной эффективности использования ресурсного потенциала следует из следующих рассуждений. Теоретические значения результирующего фактора показывают величины объёмов выпускаемой продукции предприятиями при одинаковой средневзвешенной эффективности использования производственных ресурсов. Отклонения от в меньшую сторону свидетельствуют об использовании ресурсов с меньшей степенью эффективности. И наоборот, превышение над свидетельствует о том, что предприятия используют ресурсы более эффективно.
Дата добавления: 2014-11-06; Просмотров: 384; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы! Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет |