2.2.3.5. Экономико-математическая модель

Вторым способом выявления приоритетности решения проблем являются методы экономико-математического моделирования, а точнее корреляционный и регрессионный анализ. Построение экономико-математической модели представлено в четвертой главе курсовой работы.

Исследование зависимостей и взаимосвязей между объективно существующими явлениями и процессами в экономике играет большую роль, способствует более глубокому пониманию сложного механизма причинно-следственных отношений между явлениями. Чаще всего объективно экономические зависимости и взаимосвязи описываются только на содержательном (вербальном) уровне. Однако важно количественно измерить тесноту причинно-следственных связей и выявить форму влияний. Для исследования интенсивности, вида и формы причинных влияний широко применяется регрессионный и корреляционный анализ. В приложении к экономическим процессам он является тем инструментом, который вскрывает сложные комплексы причин и следствий. Выявление количественных соотношений в виде регрессий и сравнение действительных (наблюдаемых) величин с величинами, получаемыми путем подстановки в уравнение регрессии

значений объясняющих переменных, дают возможность лучше понять природу исследуемого явления. А это в свою очередь позволяет воздействовать на выявленные факторы, вмешиваться в соответствующий экономический процесс с целью получения нужных результатов.

Корреляция, в широком смысле слова, означает связь, соотношение между объективно существующими явлениями и процессами. Однако мало установить только наличие связи между двумя или несколькими явлениями. Кроме качественного экономического анализа, большое методологическое значение имеет правильный выбор вида и формы связи, оценка ее степени интенсивности, тесноты. В этом случае проблема корреляции рассматривается в узком смысле.

Понятия регрессии и корреляции непосредственно связаны между собой. Однако ход рассуждений и постановка задач в регрессионном и корреляционном анализе различны. В то время как в корреляционном анализе оценивается сила стохастической связи, в регрессионном анализе исследуется ее форма.

Функциональная и корреляционная связь – два основных типа связи, определяющих соотношение между явлениями и процессами. Подчеркнем при этом, что любое причинное влияние может выражаться либо функциональной, либо корреляционной связью. Но отсюда не следует обратное утверждение, что за любой корреляционной или функциональной связью скрывается причинная зависимость. Корреляция как формально-статистическое понятие сама по себе не вскрывает причинного характера связи. Корреляция лишь дает оценку силы или тесноты связи, которая определяется путем вычисления коэффициента корреляции. Задача же научного исследования состоит в отыскании причинных зависимостей. Только знание истинных причин явлений позволяет правильно истолковывать наблюдаемые закономерности.

Задачи корреляционного анализа:

1) Измерение степени связности (тесноты, силы, интенсивности) двух и более явлений. Общие знания об объективно существующих причинных связях должны дополняться знаниями о мере зависимости между явлениями;

2) Отбор факторов, оказывающих наиболее существенное влияние на результативный признак, на основании измерения степени связанности между явлениями. Эти факторы используют далее в регрессионном анализе.

Задачи регрессионного анализа:

1) Установление формы зависимости, то есть подбор такой функции, которая как можно лучше характеризовала бы массовое течение явления. Важно не только указать общую тенденцию изменения зависимой переменной, но и выяснить, каково было бы действие на зависимую переменную главных факторов-причин, если бы прочие (второстепенные, побочные) факторы не изменялись (находились бы на одном и том же среднем уровне) и если были бы исключены случайные элементы. Процесс нахождения функции регрессии называют выравниванием отдельных значений зависимой переменной.

2) Построение регрессионной модели явления и установление влияния объясняющих переменных на зависимую – основная задача регрессионного анализа.

3) Оценка неизвестных значений зависимой переменной. С помощью функции регрессии можно воспроизвести значения зависимой переменной внутри интервала заданных значений объясняющих переменных. Таким образом, регрессионный анализ может оказаться полезным инструментом в прогнозировании изменений экономических показателей.

Методика проведения регрессионного и корреляционного анализа может существенно зависеть от конкретных условий проводимого исследования и от особенностей изучаемого явления или процесса. Кроме того, последовательность анализа и его возможности часто определяются тем, какой эмпирической информацией об исследуемом процессе реально располагает исследователь.

Однако какими бы ни были особенности проводимого исследования, для грамотного и корректного использования регрессионного и корреляционного анализа рекомендуется следующая последовательность проведения исследования:

– формулировка экономической проблемы (постановка задачи);

– идентификация переменных;

– сбор и первичная обработка эмпирических (статистических) данных;

– спецификация функции регрессии;

– оценка параметров функции регрессии;

– исследование регрессионной модели;

– экономическая интерпретация результатов моделирования;

– прогноз неизвестных значений зависимой переменной.

Для определения наиболее разумного числа переменных в регрессионной модели, прежде всего, ориентируются на соображения профессионально-теоретического характера. Исходя из физического смысла явления производят классификацию переменных на зависимую и объясняющие (факторные) переменные.

Для предварительного отбора технико-экономических показателей (зависимых переменных) и факторных переменных можно рекомендовать классификацию, приведенную в табл. 8.

Таблица 8

Часто используемые технико-экономические показатели и соответствующие им факторные переменные

№ п/п	Технико-экономический показатель	Факторные переменные
1	2	3
1	Прибыль (доход) предприятия (всего или на одного работающего)	Уровень использования производственной мощности; удельный вес продукции высшей категории качества в общем объеме производства, уровень выполнения контрольных цифр
2	Хозрасчетный доход коллектива (всего или на одного работающего)	Уровень выполнения хозяйственных договоров; удельный вес активной части основных фондов; коэффициент сменности; данные по использованию оборудования; коэффициенты обновления основных фондов
3	Рентабельность производства	Удельный вес продукции высшей категории качества; данные по обновлению основных фондов; оборачиваемость оборотных средств; коэффициенты загрузки оборудования
4	Затраты на рубль продукции	Данные по концентрации производства по мощности и во времени; процент использования производственной мощности; удельный вес продукции высшей категории качества; коэффициенты загрузки оборудования
5	Себестоимость единицы продукции	Данные по НОТ; данные по качеству исходного сырья и материалов; данные по бригадной форме организации труда; коэффициент сменности
6	Производительность труда		Фондовооруженность труда; коэффициенты текучести кадров; коэффициенты загрузки оборудования: выбытие основных фондов
7	Трудоемкость		Данные по бригадной форме организации труда; коэффициент сменности работы оборудования; данные по аттестации рабочих мест; данные по НОТ на рабочих местах
8	Фондоотдача		Удельный вес активной части основных фондов; коэффициент экстенсивного использования оборудования; коэффициент интенсивного использования оборудования; интегральный коэффициент использования оборудования
9	Фондоёмкость		Коэффициент сменности; коэффициент использования парка машин и оборудования; уровень использования производственной мощности, коэффициенты обновления фондов;
10	Материалоотдача		Удельный вес машин и оборудования в общей стоимости основных производственных фондов; удельный вес основного оборудования в стоимости технологического оборудования; коэффициент загрузки машины и оборудования
11	Материалоёмкость		Удельный вес потерь от брака в себестоимости товарной продукции; оборачиваемость оборотных средств; коэффициент специализации и кооперации; удельный вес продукции высшей категории качества; техническая вооруженность труда

После определения факторных и зависимых переменных необходимо произвести сбор и оценку исходных данных. Далее с помощью программы «Planar» проводится исследование регрессионной модели. На основе полученных данных осуществляется экономическая интерпретация результатов моделирования, которые и показывают приоритетность устранения причин возникновения неблагоприятных явлений в деятельности предприятий. Пример проведения регрессионного анализа представлен в приложении 5.

При наличии альтернативных вариантов применяется для выбора решений и аналого-цифровой метод. Для этого предварительно выделяются наиболее важные признаки решений, которые оцениваются далее по десятибалльной системе в каждом из вариантов. Например, предстоит построить магазин в одном из двух населенных пунктов – А и Б. В каком пункте начать строительство? Чтобы сделать выбор, оценим повариантно состояние ряда признаков в каждом из пунктов. Разница в сумме баллов по каждому из вариантов поможет выбрать наиболее предпочтительный. В нашем примере выбор падает на пункт А, где целесообразнее осуществить намечаемое строительство (39 баллов против 32, табл. 9).

Таблица 9

Выбор вариантов решений

№	Признаки	Пункт А	Пункт Б
1 2 3 4 5 6	Удобство расположения……………………….. Состояние дорог………………………………… Наличие материально–технической базы……… Доходы обслуживаемого населения…………… Наличие конкурентов…………………………… Наличие спонсоров………………………………. Итого	8 10 5 6 3 7 39	6 8 5 5 3 5 32

Как сделать правильный выбор при наличии нескольких альтернатив? Расчет усложняется, но незначительно, и состоит из следующих этапов:

1) выделить основную цель решения и частные подцели;

2) оценить их приоритетность по десятибалльной системе;

3) установить вероятность достижения каждой из целей («коэффициент приведения») в каждом варианте;

4) определить общий результат по каждому из вариантов (путем произведения приоритетов целей и вероятности их достижения);

5) сопоставить варианты и выбрать вариант с наибольшим значением результата.

Процедура расчета может оформляться таблицей выбора альтернатив достижения целей (табл. 10).

Таким образом, целевым вопросом этой главы является следующий: решение каких задач управления на данном предприятии необходимо рационализировать для устранения узких мест в осуществлении определенной деятельности (в соответствии с темой курсовой работы).

Таблица 10

Выбор альтернатив достижения целей

№ п/п

Цели

Приоритетность целей

Вероятность достижения

Результат

Варианты

Варианты

Итого:

Однако все возможные используемые методы являются лишь инструментом разработки предложений для определения проблем и их важности. Для принятия окончательного решения о том, с каких проблем надо начинать, учитывается еще множество факторов (финансовые ресурсы, условия и т.д.), влияние которых не всегда можно формализовать посредством методов. Пример экономико-математической модели представлен в приложении 5.