Тема 1. Характеристика современных

.

Критерии оценки адекватности результатов стохастического анализа

При выполнении регрессионного анализа необходимо получить оценки, позволяющие оценить точность модели, вероятность ее существования и обоснованность применения в аналитических целях. Таким образом, качество корреляционно-регрессионного анализа обеспечивается выполнением ряда следующих условий:

1. Однородность исходной информации, которая оценивается в зависимости от относительного ее распределения около среднего значения. Критериями здесь служат (подробно см. тему 3):

– среднеквадратическое отклонение;

– коэффициент вариации;

– коэффициент равномерности;

– закон нормального распределения.

2. Значимость коэффициентов корреляции может быть оценена (наряду с уже указанным выше коэффициентом детерминации) с помощью t- критерия Стьюдента, алгоритм расчета которого при линейной однофакторной связи имеет вид:

Если полученное эмпирическое (расчетное) значение критерия (t _э) будет больше критического табличного значения (t _т), то коэффициент корреляции можно признать значимым.

3. Адекватность (надежность) уравнения регрессии оценивается с помощью F- критерия Фишера, алгоритм расчета которого выглядит следующим образом:

,

где m – число параметров уравнения регрессии; σ²_y – дисперсия по линии регрессии; σ²_ост – остаточная дисперсия.

Если эмпирическое значение F -критерия (F _э) окажется выше табличного (F _т), то уравнение регрессии следует признать адекватным, т. е. правомерным для использования. При этом чем выше величина критерия Фишера, тем точнее в уравнении связи представлена зависимость, сложившаяся между факторными и результативными показателями.

4. Сравнительная сила влияния факторов, оценка которой необходима с целью определения проблемной и наиболее эффективной в перспективе зоны для направления усилий в конкретную область бизнеса. Решение этой задачи может быть осуществимо посредством использования:

а) частных коэффициентов эластичности (Э _i), показывающих ожидаемый рост результативного показателя (в %) с возрастанием факторного на 1 %:

б) стандартизированных бета-коэффициентов (β _i):

Чем выше бета-коэффициент, тем сильнее воздействие анализируемого фактора на результативный признак.

Тесты для самоконтроля знаний по теме 7

1. Коэффициент корреляции, равный 0, означает:

а) наличие функциональной связи обратно пропорционального характера;

б) наличие функциональной связи прямо-пропорционального характера;

в) отсутствие связи между фактором и изучаемым результативным показателем.

2. Коэффициент корреляции, равный (-1), означает:

а) наличие функциональной связи обратно пропорционального характера;

б) наличие функциональной связи прямо пропорционального характера;

в) отсутствие связи между фактором и изучаемым результативным показателем.

3. О наличии стохастической зависимости свидетельствует значение коэффициента корреляции, равное:

а) -1;

б) +1;

в) 0;

г) другие значения.

4. Аналитическая задача, которую позволяют решить методы стохастического моделирования:

а) установление факта наличия или отсутствия связи между изучаемыми признаками;

б) выявление общей тенденции изменения изучаемого показателя;

в) выбор оптимального варианта решения проблемы;

г) количественно оценка влияния факторов, находящихся с результативным показателем в функциональной зависимости.

5. Выявить тесноту связи факторных показателей и результативного позволяет:

а) корреляционный анализ;

б) регрессионный анализ;

в) детерминированный анализ.

6. Метод установления аналитического выражения (уравнения) стохастической зависимости между исследуемыми признаками – это … анализ.

7. В ходе регрессионного анализа решается следующая аналитическая задача:

а) нахождение вида зависимости между результативным показателем и независимыми факторами;

б) выявление тесноты связи факторных показателей и результативного;

в) количественная оценка влияния факторов, находящихся с результативным показателем в функциональной зависимости.

8. Для оценки достоверности полученного уравнения регрессии используют:

а) коэффициент детерминации;

б) критерий Фишера;

в) критерий Стьюдента;

г) коэффициент Кенделя;

д) коэффициент долевого участия интенсивных факторов;

е) коэффициент ритмичности;

ж) коэффициент экстенсивности.

9. При линейной однофакторной зависимости уравнение регрессии будет иметь вид:

а) y (х) = а +b·x;

б) y (х) = а +b₁·x₁ + b_2*x₂ +…+ b_n·x_n;

в) y (x) = a+в:х.

10. При линейной многофакторной зависимости уравнение регрессии будет иметь вид:

а) y(х) = а +b·x;

б) y (х) = а +b₁·x₁ + b₂·x₂ +…+ b_n·x_n;

в) y (x) = a+в:х.

11. В уравнении регрессии вида y(х) = а +b·x y – это:

а) результативный показатель;

б) коэффициент регрессии;

в) свободный член.

12. В уравнении регрессии вида y(х) = а +b·x а – это:

а) результативный показатель

б) коэффициент регрессии;

в) свободный член.

13. Коэффициент регрессии (b) в уравнении регрессии вида y(х) = а +b·x показывает:

а) на сколько изменится значение результативного показателя при изменении фактора на единицу;

б) величину влияния неучтенных факторов.

14. Если полученное эмпирическое (расчетное) значение критерия Стьюдента (t _э) будет больше критического табличного значения (t _т), то коэффициент корреляции … признать значимым.

15. Коэффициент детерминации показывает, чему равна доля влияния изучаемого … на … показатель.

16. Сущность решения уравнений регрессии заключается в нахождении:

а) параметров регрессии;

б) значения факторов;

в) значения результативного показателя.

[1] Завьялова З. М. Теория экономического анализа: курс лекций / З. М. Завьялова. – М.: Финансы и статистика, 2002. – С. 78

[2]См. подробно: Волкова О.Н. Анализ хозяйственной деятельности предприятия / О.Н. Волкова, В.В. Ковалев. –М.: ПБОЮЛ. – С. 42.

[3]См. подробно: Басовский Л. Е. Теория экономического анализа: учеб. пособие / Л. Е. Басовский. – М.: ИНФРА-М, 2003. – С. 70-83

[4] См. подробно: Лукасевич И.Я. Анализ финансовых операций. Методы, модели, техника вычислений / И.Я. Лукасевич. – М.: Финансы; ЮНИТИ, 1998. – 310 с.

[5] подробно см.: Карпунин М.Г. Основы теории и практики функционально-стоимостного анализа / М.Г. Карпунин, Н.К. Моисеева – М.: Высш. шк., 1988. – 180 с.

[6] Система частных экономических показателей, представленная в табл. 6.1, включает самые основные; в зависимости от условий и специфики деятельности объекта исследования она может быть расширена и детализирована

Дата добавления: 2014-01-07