Повышение экономического роста

 

     Рис. 4 –  Построение  графика зависимости прибыли (у) от численности персонала (х3). 
 

 

     Рис. 5 –  Построение  графика зависимости прибыли (у) от инвестиций в основной капитал (х3). 

      Рассчитаем  совокупный коэффициент корреляции для данной модели. Совокупный коэффициент  корреляции определяется по формуле:

                                           

             где       R – совокупный коэффициент корреляции;

        r – определитель матрицы парных коэффициентов корреляции

              (Y X1  X2 X3 X4);

                           r1 – определитель матрицы межфакторных коэффициентов

                                  корреляции (X1  X2 X3 X4);

                           D^* , D - квадратные матрицы.

 
 
 
 

  В данной модели матрицы будут выглядеть следующим образом:

   

 
 
 
 

  В данной модели коэффициент совокупной корреляции будет равен: 

    
 

  Отсюда  следует, что связь между показателями в данной модели практически функциональная, следовательно, целесообразно будет проводить дальнейшие расчеты.

  Коэффициент детерминации будет равен: 0,958383² = 0,9184979. Следовательно, в данной модели изменение уровня совокупной прибыли на 92% объясняется с помощью выбранных факторов. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

3. МОДЕЛИРОВАНИЕ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ЭКОНОМИЧЕСКОГО  РОСТА

 

    3.1 Статистическое и математическое прогнозирование экономического роста отрасли  
 

     Экономическое прогнозирование есть процесс разработки экономических прогнозов, основанный на научных методах познания экономических явлений и использовании всей совокупности методов, средств и способов экономической прогностики.

     Основные  методы прогнозирования:

     - экспертные оценки;

     - экстраполирование; 

     - моделирование; 

     - применение аналогий.

     Метод экспертных оценок - метод анализа и оценки экономических процессов, выработки управленческих решений на основе мнения квалифицированных экспертов. Включает генерацию идей в процессе обсуждения, проводимого группой специалистов, и отбора лучшего решения исходя из экспертных оценок. Метод используется для экспертного прогнозирования.

     Сущность  метода экспертных оценок  заключается  в  проведении  экспертами интуитивно-логического анализа проблемы с количественной оценкой суждений  и формальной  обработкой  результатов.  Получаемое  в   результате   обработки обобщенное мнение экспертов принимается как  решение  проблемы.  Комплексное использование интуиции  (неосознанного  мышления),  логического  мышления  и количественных  оценок  с  их  формальной  обработкой   позволяет   получить эффективное решение проблемы.

     При выполнении своей роли в процессе управления эксперты  производят  две основные функции: формируют объекты (альтернативные ситуации, цели,  решения и т. п.) и производят  измерение  их  характеристик  (вероятности  свершения событий, коэффициенты значимости  целей,  предпочтения  решений  и  т.  п.). Формирование  объектов  осуществляется  экспертами  на  основе   логического мышления и интуиции. При этом большую роль играют знания  и  опыт  эксперта. Измерение  характеристик  объектов  требует  от  экспертов   знания   теории измерений.

     Характерными  особенностями  метода  экспертных   оценок   как   научного инструмента решения сложных  неформализуемых  проблем  являются,  во-первых, научно  обоснованная  организация   проведения   всех   этапов   экспертизы, обеспечивающая наибольшую эффективность работы на каждом из этапов,  и,  во- вторых, применение количественных методов, как  при  организации  экспертизы, так и  при  оценке  суждений  экспертов  и  формальной  групповой  обработке результатов.  Эти  две  особенности  отличают  метод  экспертных  оценок  от обычной давно известной экспертизы, широко применяемой  в  различных  сферах  человеческой деятельности.

     Экспертные  коллективные оценки широко  использовались  в  государственном масштабе для решения сложных проблем управления народным  хозяйством  уже  в первые годы Советской власти.  В  1918  году  при  Высшем  совете  народного хозяйства был создан Совет  экспертов,  задачей  которого  являлось  решение наиболее сложных  проблем  реорганизации  народного  хозяйства  страны.  При составлении  пятилетних   планов   развития   народного   хозяйства   страны систематически   использовались    экспертные    оценки    широкого    круга специалистов.

     Все множество плохо формализуемых  проблем условно можно разделить  на  два класса. К первому классу относятся проблемы,  в  отношении  которых  имеется достаточный  информационный  потенциал,  позволяющий  успешно   решать   эти проблемы.  Основные  трудности  в  решении  проблем   первого   класса   при экспертной оценке заключаются  в  реализации  существующего  информационного потенциала путем подбора экспертов, построения рациональных процедур  опроса и применения оптимальных методов обработки его результатов. При этом  методы опроса  и  обработки  основываются  на  использовании  принципа   «хорошего» измерителя. Данный принцип означает, что выполняются следующие гипотезы:

     1) эксперт является хранилищем  большого объема  рационально   обработанной информации, и поэтому он может  рассматриваться  как  качественный  источник информации;

     2) групповое мнение экспертов близко  к истинному решению проблемы.

     Если  эти гипотезы верны, то для построения процедур опроса  и  алгоритмов обработки можно использовать результаты теории  измерений  и  математической статистики.

     Ко  второму классу относятся проблемы, в отношении которых  информационный потенциал знаний недостаточен для  уверенности  в  справедливости  указанных гипотез.  При  решении  проблем  из  этого  класса  экспертов   уже   нельзя рассматривать как «хороших измерителей». Поэтому необходимо очень  осторожно проводить обработку результатов экспертизы. Применение  методов  осреднения, справедливых для «хороших измерителей», в данном  случае  может  привести  к большим ошибкам. Например, мнение одного эксперта,  сильно  отличающееся  от мнений остальных экспертов, может оказаться правильным. В связи с  этим  для проблем  второго  класса  в   основном   должна   применяться   качественная обработка.

     К   основным   видам относятся: анкетирование  и  интервьюирование;  мозговой  штурм;  дискуссия; совещание; оперативная игра; сценарий.

     Каждый   из   этих   видов   экспертного   оценивания   обладает   своими преимуществами   и   недостатками,   определяющими   рациональную    область применения. Во многих случаях наибольший эффект дает комплексное  применение нескольких видов экспертизы.

       При использовании метода экспертных оценок  возникают  свои  проблемы. Основными из них являются: подбор экспертов,  проведение  опроса  экспертов, обработка результатов опроса, организация процедур экспертизы.

      Регрессионный анализ исследует зависимость определенной величины от другой величины или нескольких других величин.

      Регрессионный анализ применяется преимущественно  в среднесрочном 
прогнозировании, а также в долгосрочном прогнозировании. Средне- и 
долгосрочный периоды дают возможность установления изменений в среде 
бизнеса и учета влияний этих изменений на исследуемый показатель. 
Для осуществления регрессионного анализа необходимо:

      - наличие ежегодных данных по  исследуемым показателям;

      - наличие одноразовых прогнозов,  то есть таких прогнозов, которые  не 
поправляются с поступлением новых данных.

      Регрессионный анализ обычно проводится для объектов, имеющих сложную, многофакторную природу  таких, как:

      - объем инвестиций;

      - прибыль;

      - объемы продаж и др.

      Экстраполяция, экстраполирование - особый тип аппроксимации, при котором функция аппроксимируется вне заданного интервала, а не между заданными значениями.

     Метод экстраполяции лучше всего использовать на начальных этапах прогнозирования для определения общих контуров явления.

      Методы  экстраполяции во многих случаях  сходны с методами интерполяции.

      Наиболее  распространённым методом экстраполяции  является параболическая экстраполяция, при которой в качестве значения f(x) в точке x, берётся значение многочлена Pn(x) степени n, принимающего в n + 1 точке xn заданные значения yi = f(xi). Для параболической экстраполяции пользуются интерполяционными  формулами.

      Для построения своей модели прогнозных данных, воспользуемся методом наименьших квадратов, одним из основных видов экспертных оценок.

      Для этого необходимо определить, для тренда временного ряда. Составим расчетную таблицу. 
 
 
 

      Таблица 4 – Расчетная таблица