Исследование и оценка неразложимого остатка на степень влияния каждой переменной при факторном анализе
- Авторы: Баркалов С.А1, Курочка П.Н1, Серебрякова Е.А1
- Учреждения:
- Воронежский государственный технический университет
- Выпуск: № 2 (2024)
- Страницы: 49-66
- Раздел: Статьи
- URL: https://ered.pstu.ru/index.php/amcs/article/view/4481
- DOI: https://doi.org/10.15593/2499-9873/2024.2.04
- Цитировать
Аннотация
Основная задача факторного анализа – это выявление неявных факторов, объясняющих связи между наблюдаемыми переменными. Это дает возможность получить более полное и точное представление об изучаемых явлениях и процессах, что позволяет установить скрытые закономерности и тенденции, которые далеко не всегда возможно определить при визуальном анализе данных. Эти скрытые переменные могут быть использованы для упрощения данных и понимания основных механизмов, лежащих в основе изучаемого явления. Количественная оценка влияния каждой переменной на результат с помощью математических методов может быть выполнена с использованием различных подходов и инструментов. Приводится краткий обзор основного инструментария. Выбор конкретного метода зависит от характера данных, целей исследования и доступных ресурсов.Известно, что основным недостатком факторного анализа является невыполнение переместительного (коммуникативного) закона умножения, что объясняется возникновением неразложимого остатка. Неразложимый остаток объясняется тем, что рассматриваемая модель не полностью учитывает все факторы, влияющие на изучаемое явление, а поэтому вариация признака не будет определяться только рассматриваемыми факторами, то есть останется какая-то часть, не распределенная между факторами. В связи с этим величина влияния факторов на изменение результативного показателя меняется в зависимости от места, на которое поставлен тот или иной фактор в детерминированной модели. С увеличением числа факторов-сомножителей резко возрастает количество равноправных вариантов расчетов, так как увеличивается число возможных перестановок факторов. Таким образом, вариантов расчета степени влияния факторов на результирующий показатель достаточно много и выбор способа расчета зависит от целей исследования. При этом следует отметить, что количество вариантов, рассматриваемых возможных перестановок факторов можно уменьшить за счет агрегирования некоторых факторов. Важно только четко обосновать экономический смысл такого агрегированного показателя. Это обстоятельство дает возможность построения процедуры, позволяющей оценить неразложимый остаток.В статье рассматривается методика оценки неразложимого остатка. Величина неразложимого остатка может быть определена как разность данных, полученных в двух формах расчета, между значениями показателя в мультипликативной модели, где этот показатель стоит на последнем месте, и по другому способу расчета, где этот же фактор поставлен на первое место. Показано, что в ходе проведения факторного анализа имеется инвариантная константа, не зависящая от способа расчета. Приводится также способы уменьшения размерности исходной задача за счет агрегирования исходных факторов. Важно только четко обосновать экономический смысл такого агрегированного показателя. В статье приводится пример трехфакторной модели производительности труда, когда результативный показатель будет определяться тремя факторами: фондоотдачей, механовооруженностью рабочих и долей рабочих в общей численности предприятия. За счет объединения первых двух факторов в один произошла редукция задачи к двухфакторной модели производительности труда, зависящей от двух факторов: средней выработки рабочих и доли рабочих в общей численности работников предприятия.
Полный текст
4Об авторах
С. А Баркалов
Воронежский государственный технический университет
П. Н Курочка
Воронежский государственный технический университет
Е. А Серебрякова
Воронежский государственный технический университет
Список литературы
- Гмошинский, В.Г. Инженерное прогнозирование технологии строительства / В.Г. Гмо¬шинский. – М.: Стройиздат, 1988. – 296 с.
- Баркалов, С.А. Построение рейтинговой оценки на основе потоковой модели / С.А. Баркалов, П.Н. Курочка, Е.А. Серебрякова // Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Компьютерные технологии, управление, радиоэлектроника. – 2023. – Т. 23, № 1. – С. 31–41.
- Баркалов, С.А. Выбор базовых представителей направления техники нового поколения / С.А. Баркалов, П.Н. Курочка, Е.А. Серебрякова // Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Компьютерные технологии, управление, радиоэлектроника. – 2023. – Т. 23, № 1. – С. 31–41.
- Формирование поколений новой техники как задача о покрытии множества / С.А. Баркалов, В.Н. Бурков, П.Н. Курочка, Е.А. Серебрякова // Проблемы управления. – 2023. – № 6. – С. 22–32.
- Моделирование инновационного развития фирмы / С.А. Баркалов, И.В. Буркова, П..Н. Курочка, Е.А. Серебрякова // Вестник Тверского государственного технического университета. Серия: Технические науки. – 2023. – № 2 (18). – С. 49–64.
- Курочка, П.Н. Оценка надежности организационных структур произвольного вида, задающихся планарным графом / П.Н. Курочка, В.Г. Тельных // Научный вестник Воронеж. гос. арх.-строит. ун-та. Строительство и архитектура. – 2011. – № 3 (23). – С. 134–141.
- Карсунцева, О.В. Производственный потенциал предприятия машиностроения: оценка, динамика, резервы повышения: монография / О.В. Карсунцева. – М: ИНФРА-М, 2014. – 211 с.
- Авдеенко, В.Н. Производственный потенциал промышленного предприятия / В.Н. Ав¬деенко, В.А. Котлов. – М.: Экономика, 1989. – 240 с.
- Гунина, И.А. Механизм развития экономического потенциала промышленного предприятия: теория, методы: монография / И.А. Гунина. – Воронеж: Научная книга, 2005. – 238 с.
- Князев, С.А. Оценка инновационного потенциала предприятия / С.А. Князев // Вестн. Волгогр. гос. ун-та. Сер. 3: Экон. экол. – 2010. – № 1 (16). – С. 27–32.
- Бабурин, В.Л. Инновационный потенциал регионов России: монография / В.Л. Бабурин, С.П. Земцов. – М.: «КДУ», «Университетская книга», 2017. – 358 с.
- Герасименко, Е.М. Метод потенциалов для определения заданного потока минимальной стоимости в нечетком динамическом графе / Е.М. Герасименко // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2014. – № 4 (153). – С. 83–89.
- Губанов, Д.А., Социальные сети: Модели информационного влияния, управления и противоборства / Д.А. Губанов, Д.А. Новиков, А.Г. Чхартишвили. – М.: Изд-во физматлит, 2010. – 228 с.
- Жилякова, Л.Ю. Теория ресурсных сетей / Л.Ю. Жилякова, О.П. Кузнецов. – М.: РИОР: ИНФРА-М, 2017. – 283 с.
- Карпенко, А.П. Современные алгоритмы поисковой оптимизации. Алгоритмы, вдохновленные природой / А.П. Карпенко. – М.: Издательство МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2017. – 446 с.
- Новиков, Д.А. Теория управления организационными системами / Д.А. Новиков. – М.: МПСИ, 2005. – 584 с.
- Белов, М.В. Оптимальное управление жизненными циклами сложных изделий, объектов, систем / М.В. Белов // Проблемы управления. – 2022. – Вып. 1. – С. 19–32.
- Дранко, О.И. Модель финансового прогнозирования и сценарии внутренних инвестиций / О.И. Дранко // Пробл. управл. – 2007. – Вып. 1. – С. 37–40.
- Медведев, С.Н. Жадные и адаптивный алгоритмы решения задачи маршрутизации транспортных средств с несколькими центрами с чередованием объектов / С.Н. Медведев // Автоматика и телемеханика. – 2023. – Вып. 3. – С. 139–168.
- Асатурова, Ю.М. Повышение инновационной активности предприятий в условиях дефицита финансов / Ю.М. Асатурова, Т.Ю. Хватова // Научно-технические ведомости СПбГПУ. Экономические науки. – 2019. – Т. 12, № 1. – С. 132–145.
- Жилякова, Л.Ю. Графовые динамические модели и их свойства / Л.Ю. Жилякова // Автомат. и телемех. – 2015. – Вып. 8. – С. 115–139.
Статистика
Просмотры
Аннотация - 5
PDF (Russian) - 3
Ссылки
- Ссылки не определены.