Cтраница 1
Многофакторная модель предполагает воздействие на рост всех перечисленных факторов. Она показывает, как разное сочетание факторов воздействует на количество вариантов производимой продукции. [1]
Многофакторная модель BARRA для ценных бумаг США оказала влияние на строгость и сложность, с которой институциональные инвесторы подходят к задаче управления большими пакетами обыкновенных акций в США. [2]
Построенная многофакторная модель линейной регрессии позволяет дать количественную оценку влияния различных факторов в их взаимосвязи на динамику показателей эффективности капитальных вложений и основных фондов ( Уэ) по стадиям воспроиз - водственного процесса. Исследована специфика использования метода экономико-математического моделирования для анализа данных показателей по отраслям, формирующим газовый комплекс Тюменской области. [3]
Многофакторные модели себестоимости добычи нефти и газа бывают статические и динамические. [4]
Разновидность многофакторной модели, в которой факторами являются отдельные отрасли или экономические сектора. [5]
Разработку многофакторной модели начинаем с определения коэффициентов уравнения множественной регрессии между результатами и факторными признаками в стандартизованном масштабе. [6]
Разновидность многофакторной модели, в которой факторами являются отдельные отрасли или экономические сектора. [7]
Использование количественных многофакторных моделей дает возможность выбрать один из двух путей отбора факторов. [8]
В многофакторных моделях следует сначала упорядочить факторы по принципу первичности и вторичности, а затем последовательно заменять их. [9]
В случае многофакторных моделей прогноз не является наивным, но и в этом случае прогнозисты проецируют тенденции и установившиеся связи в прошлом на будущее, т.е. экстраполируют прошлое в будущее. Например, используются для описания будущего регрессионные уравнения, полученные на основе информации о развитии объекта в прошлом ( ретроспективный анализ) без изменения коэффициентов эффективности факторов ( коэффициентов регрессии) - а. Или же используется межотраслевой баланс, а технологические коэффициенты ( коэффициенты прямых затрат) - cij. В этих случаях можно говорить об экстраполяции тенденций развития прошлого в будущее, так как не учитываются возможности повышения эффективности, например производства под влиянием ускорения научно-технического прогресса и других факторов. [10]
При построении многофакторных моделей по временным рядам часто возникает проблема мультиколлинеарности. Под мультикол-линеарностью понимается наличие сильной корреляции между факторами - аргументами, входящими в уравнение регрессии. Это явление часто представляет собой серьезную угрозу для правильного определения и оценки взаимосвязей. [11]
При построении многофакторных моделей технологических процессов исследование форм связи затруднительно, и поэтому естественно в этих случаях обратиться к линейной зависимости. Линейные модели просты и требуют относительно меньшего объема вычислений, а методика их решения доступнее и разработана глубже. Криволинейную зависимость часто можно заменять прямолинейной, потому что, как известно, при сравнительно небольших диапазонах изменения аргументов любую кривую в первом приближении всегда можно с некоторой погрешностью представить в виде прямой. [12]
Аналогично разрабатываем многофакторную модель уровня торгово-управленческих расходов II и III группы управлений Главнефтеснаба РСФСР. [13]
Причинно-следственное моделирование ( многофакторные модели) нацелено на анализ достаточн двумя или более переменными. [14]
Как правило, многофакторные модели основаны на исторических данных, а не на экономическом моделировании. Как только в модели арбитражной оценки выявлено определенное количество факторов, их поведение можно выяснить с помощью данных. Поведение неназванных факторов во времени можно сравнить с поведением макроэкономических переменных за тот же период с целью проверки, коррелируют ли во времени какие-либо из переменных с идентифицированными факторами. [15]