Cтраница 3
Все эти факторы учтены в уравнении многофакторной модели. [31]
Непрерывное лесоустройство должно функционировать на базе многофакторных моделей и программ для расчета на ПЭВМ. Основой непрерывного лесоустройства служит банк данных таксационных показателей выделов покрытых и не покрытых лесом площадей. Создание автоматизированной системы непрерывного лесоустройства - процесс длительный и сложный. Сложность его состоит в том, что функциональная связь совокупности деревьев в лесу до сих пор полностью не раскрыта, не даны никакие теоретические и практические определения. До сих пор имеются лишь таблицы хода роста и отрывочные исследования изменений роста и развития деревьев в лесу под влиянием фактора времени и антропогенного воздействия. Таким образом, нужна большая иссле -, довательская работа для создания методологии непрерывного лесоустройства. [32]
Применительно к анализу банковской деятельности возможно построение многофакторных моделей по совокупности банков с учетом конъюнктуры и особенностей местного рынка. [33]
Допущения относительно использования метода наименьших квадратов для многофакторных моделей те же самые, что и для однофакторной модели. [34]
В практике экономического анализа существует несколько способов моделирования многофакторных моделей: удлинение, формальное разложение, расширение, сокращение и расчленение одного / или нескольких факторных показателей на составные элементы. [35]
Первым после изучения сущности явления этапом при построении многофакторной модели является отбор факторов. При выборе факторов приходится сталкиваться с двумя противоречивыми мотивами. С одной стороны, процесс тем лучше представлен, чем он подробнее описан, чем больше факторов включено в модель. С другой стороны, с ростом числа факторов усложняются расчеты. Более того, с определенного момента увеличение числа факторов не только не повышает качества модели, но и начинает играть отрицательную роль. Поэтому нужно стремиться к тому, чтобы модель была по возможности простой. Это особенно важно, если модель строится для непосредственных нужд производства. [36]
В практике экономического анализа существует несколько способов моделирования многофакторных моделей: удлинение, формальное разложение, расширение, сокращение и расчленение одного или нескольких факторных показателей на составные элементы. [37]
Построение модели в таком случае сводится к построению линейной многофакторной модели lg Ят. Эта модель легко преобразуется в предыдущую, которая и используется. [38]
Построение модели в таком случае сводится к построению линейной многофакторной модели lg / / т э Iga0 af IgL av lgvKOM aN gN dfc lg / kg а у lg V. Эта модель легко преобразуется в предыдущую, которая и используется. [39]
В частности, была осознана бесплодность попыток построить адекватную многофакторную модель производственного процесса, позволяющую на стадии месячного планирования рассчитать пооперационный план выпуска продукции, который подвергался бы в течение месяца лишь незначительным корректировкам. Опыт эксплуатации АСУП показал, что влияние возможных непрогнозируемых отклонений от намеченного графика производства сводит к нулю практическую ценность максимально детализированных планов как средства долговременного прогнозирования хода производственного процесса. Достаточно эффективное демпфирование этих отклонений с помощью материальных и временных страховых запасов оказывается слишком дорогостоящим или просто невозможным. [40]
Для того чтобы каждый из параметров машины раскрывал в многофакторной модели объективный характер своего влияния на себестоимость, необходимо очень тщательно подходить к их выбору. С этой целью проводят комплексный анализ исходных параметров методом парной корреляции как между собой, так и между каждым параметром и себестоимостью. [41]
Что произойдет с этими уравнениями, когда доходы генерируются по многофакторной модели с числом факторов большим, чем два. Оказывается, и в этом случае основные уравнения ценообразования снова можно обобщить очевидным образом. [42]
Для оценки экономической деятельности нефтегазодобывающих управлений важное значение имеет построение многофакторной модели себестоимости добычи нефти и попутного газа. [43]
Для решения этой задачи используются две методики краткосрочного упреждающего прогноза: многофакторная модель и модель, предусматривающая определение показателей ожидаемого расхода электроэнергии на производство и отпуск энергии сторонним организациям по условиям, сложившимся на каждом предприятии за первые два месяца квартала. Эти условия фиксируются отчетной информацией за первые два месяца квартала и затем экстраполируются с помощью статистических коэффициентов с учетом количества рабочих дней на последний месяц и квартал в целом. [44]
В рамках АСУ ПО Куйбьшевнефть в модели перспективного планирования были рассчитаны многофакторные модели на главных компонентах, производственные функции и регрессионные уравнения для выявления альтернативных вариантов прогноза. [45]