Cтраница 2
Факторные модели предназначены для использования на следующем, более высоком уровне иерархического проектирования в качестве моделей элементов следующего уровня. [16]
Факторная модель должна обеспечивать возможность количественного измерения степени влияния конкретного фактора на обобщающий показатель. [17]
Факторные модели, приведенные выше, затрагивают комплекс проблем, связанных с биологией возраста. Анализ возрастных изменений ОРЭ свидетельствует о том, что вопрос о способности простенькой безъядерной клетки сопротивляться разрыву в большей или меньшей степени затрагивает проблемы посттрансляционного износа белков, сохранности стволовой клетки, иммунологического контроля за клеточными популяциями, половых различий клеточной физиологии и дифференциальной выживаемости человека. [18]
Факторная модель Кобба-Дугласа ( см. 2.2) показывает взаимодействие и взаимозаменяемость труда и капитала, насколько продукт обязан своим созданием тому или иному фактору, при какой их комбинации может быть достигнут максимум продукции при наименьших затратах. [19]
Факторные модели фондоотдачи могут быть построены на основе различных показателей. [20]
Факторная модель Кобба-Дугласа ( см. 2.2) показывает взаимодействие и взаимозаменяемость труда и капитала, насколько продукт обязан своим созданием тому или иному фактору, при какой их комбинации может быть достигнут максимум продукции при наименьших затратах. [21]
Часто факторная модель неточно описывает экспериментальные данные: 1) неслучайные ошибки измерений переменных и 2) второстепенные факторы, не представляющие интерес для целей исследования и потому, не учитываемые в модели, могут внести вклад в наблюдаемые корреляции. А это в свою очередь влияет на получаемые значения. Следовательно, есть смысл не считать окончательными конкретные величины, получаемые в результате факторного решения. На наш взгляд, следует считать, что полученные значения содержат определенную ошибку, и разумно игнорировать некоторый уровень отклонений. [22]
Предложенные факторные модели анализа и оценки использования собственного и заемного капитала позволяют финансовому аналитику сделать обоснованный вывод о том, что дальнейший поиск новых показателей анализа пассивного капитала необходим, а возможности - неисчерпаемы. Практика обусловливает потребность в разработке нормативных ( оптимальных) значений этих показателей, а стремление к их достижению будет способствовать повышению эффективности использования собственного и заемного капитала и оценке реальных возможностей по укреплению финансовой устойчивости и платежеспо-соб ности организаций-партнеров и даже конкурентов. [23]
Факторная модель показателя эффективности в виде фондоотдачи может быть построена исходя из следующих основных предпосылок. [24]
Факторная модель старения человека опирается на традиционные клинико-физиологические параметры, характеризующие органы кровообращения, нервную систему, анализаторы и мышечную работоспособность. Многие маркеры старения ( в первую очередь его макромолекулярные проявления) не представлены среди анализируемых переменных. Поэтому, хотя только 14 % дисперсии переменной возраст не охвачены моделью, содержательная трактовка модели затруднительна. Так, наиболее значимый фактор имеет наибольшую сопряженность с показателями артериального давления, и, следовательно, это фактор гипертонии. Ясно, однако, что повышение кровяного давления - многократно опосредованное следствие старения, далекое от его истоков. [25]
Предложенные факторные модели анализа и оценки использования собственного и заемного капитала позволяют финансовому аналитику сделать обоснованный вывод о том, что дальнейший поиск новых показателей анализа пассивного капитала необходим, а возможности - неисчерпаемы. Практика обусловливает потребность в разработке нормативных ( оптимальных) значений этих показателей, а стремление к их достижению будет способствовать повышению эффективности использования собственного и заемного капитала и оценке реальных возможностей по укреплению финансовой устойчивости и платежеспособности организаций-партнеров и даже конкурентов. [26]
Все факторные модели основаны на предположении, что ценные бумаги, испытывающие сходное воздействие со стороны определенных факторов, будут обладать сходным инвестиционным поведением. При построении факторных моделей необходимо перевести эту основную идею на практический язык. Процесс конструирования факторных моделей далек от точной науки. Хотя некоторые статистические тесты и могут применяться для измерения способности конкретной факторной модели объяснять наблюдаемые явления, при построении модели все же остается большая свобода для включения или исключения из рассмотрения потенциальных факторов. [27]
Почему факторные модели значительно упрощают процесс определения кривой эффективного множества Марковица. [28]
Такая факторная модель позволяет определить влияние количества реализованных товаров, средней цены, средних переменных издержек на единицу продукции и постоянных издержек на маржинальный доход. [29]
Все факторные модели основаны на предположении, что ценные бумаги, испытывающие сходное воздействие со стороны определенных факторов, будут обладать сходным инвестиционным поведением. При построении факторных моделей необходимо перевести эту основную идею на практический язык. Процесс конструирования факторных моделей далек от точной науки. Хотя некоторые статистические тесты и могут применяться для измерения способности конкретной факторной модели объяснять наблюдаемые явления, при построении модели все же остается большая свобода для включения или исключения из рассмотрения потенциальных факторов. [30]