Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
Понятие экономического анализа.doc
Скачиваний:
1
Добавлен:
01.04.2025
Размер:
578 Кб
Скачать
☆

34. Задачи, решаемые корреляционно-регрессионным анализом

Корреляционно-регрессионный анализ - представляет собой метод установления связи и измерения ее тесноты между наблюдениями, которые можно считать случайными и выбранными из совокупности, распределенной по многомерному нормальному закону. Корреляционной называется такая статистическая связь, при которой различным значениям одной переменной соответствуют различные средние значения другой. Основной особенностью корреляционного анализа следует признать то, что он устанавливает лишь факт степени тесноты связи, не вскрывая ее причин.  Уравнение регрессии показывает, как в среднем изменяется результативный (зависимый) показатель при изменении любого из независимых показателей (факторов). Необходимые условия применения корреляционного анализа.

1. Наличие достаточно большого количества наблюдений по величине исследуемых факторных и результативных показателей (в динамике или за текущий год по совокупности однородных объектов).

2. Исследуемые факторы должны иметь количественное измерение и отражение в тех или иных источниках информации.

Применение корреляционного анализа позволяет решить следующие задачи:

1) определить изменение результативного показателя под воздействием одного или нескольких факторов (в абсолютном измерении), то есть определить, на сколько единиц изменяется величина результативного показателя при изменении факторного на единицу;

2) установить относительную степень зависимости результативного показателя от каждого фактора.

Исследование корреляционных зависимостей имеет огромное значение в АХД. Это проявляется в том, что значительно углубляется факторный анализ, устанавливаются место и роль каждого фактора в формировании уровня исследуемых показателей, углубляются знания об изучаемых явлениях, определяются закономерности их развития и как итог — точнее обосновываются планы и управленческие решения, более объективно оцениваются итоги деятельности предприятий и более полно определяются внутрихозяйственные резервы.

35. Этапы корреляционно-регрессионного анализа.

Корреляционно-регрессионный анализ как общее понятие включа­ет в себя измерение тесноты и направления связи и установление аналити­ческого выражения (формы) связи (регрессионный анализ).

Целью регрессионного анализа является оценка функциональной за­висимости условного среднего значения результативного признака (У) от факторных (х1, х2, …, хk).

Уравнение регрессии, или статистическая модель связи социально-эко­номических явлений, выражается функцией:

  • Yx = f(х1, х2, …, хn),

  • где “n” – число факторов, включенных в модель;

  • Хi – факторы, влияющие на результат У.

Этапы корреляционно-регрессионного анализа:

  1. Предварительный (априорный) анализ. Он дает неплохие результаты если проводится достаточно квалифицированным исследователем.

  2. Сбор информации и ее первичная обработка.

  3. Построение модели (уравнения регрессии). Как правило эту процедуру выполняют на ПК используя стандартные программы.

  4. Оценка тесноты связей признаков, оценка уравнения регрессии и анализ модели.

  5. Прогнозирование развития анализируемой системы по уравнению регрессии.

На первом этапе формулируется задача исследования, определяется методика измерения показателей или сбора информации, определяется число факторов, исключаются дублирующие факторы или связанные в жестко-детерминированную систему.

На втором этапе анализируется объем единиц: совокупность должна быть достаточно большой по числу единиц и наблюдений (N>>50), число факторов “n” должно соответствовать количеству наблюдений “N”. Данные должны быть количественно и качественно однородны.

На третьем этапе определяется форма связи и тип аналитической функции (парабола, гипербола, прямая) и находятся ее параметры.

На четвертом этапе оценивается достоверность всех характеристик корреляционной связи и уравнения регрессии используя критерий достоверности Фишера или Стьюдента, производится экономико-технологический анализ параметров.

На пятом этапе осуществляется прогноз возможных значений результата по лучшим значениям факторных признаков, включенных в модель. Здесь выбираются наилучшие и наихудшие значения факторов и результата