Багатофакторна модель - Велика Енциклопедія Нафти та Газа, стаття, сторінка 1
Багатофакторна модель
Багатофакторна модель передбачає вплив зростання всіх перелічених чинників. Вона показує, як різне поєднання чинників впливає кількість варіантів виробленої продукції. [1]
Багатофакторна модель BARRA для цінних паперів США вплинула на строгість і складність, з якою інституційні інвестори підходять до завдання управління великими пакетами звичайних акцій у США. [2]
Побудована багатофакторна модель лінійної регресії дозволяє дати кількісну оцінку впливу різних факторів у їх взаємозв'язку на динаміку показників ефективності капітальних вкладень та основних фондів (Уе) за стадіями відтворювального процесу. Досліджено специфіку використання методу економіко-математичного моделювання для аналізу даних показників за галузями, що формують газовий комплекс Тюменської області. [3]
Багатофакторні моделі собівартості видобутку нафти та газу бувають статичні та динамічні. [4]
Різновид багатофакторної моделі, в якій факторами є окремі галузі чи економічні сектори. [5]
Розробку багатофакторної моделі починаємо з визначення коефіцієнтів рівняння множинної регресії між результатами та факторними ознаками у стандартизованому масштабі. [6]
Різновид багатофакторної моделі, в якій факторами є окремі галузі чи економічні сектори. [7]
Використання кількісних багатофакторних моделей дає можливість вибрати один із двох шляхів відбору факторів. [8]
У багатофакторних моделях слід спочатку впорядкувати фактори за принципом первинності та вторинності, а потім послідовно замінювати їх. [9]
У разі багатофакторних моделей прогноз неє наївним, а й у разі прогнозисти проектують тенденції і що у зв'язку у минулому майбутнє, тобто. екстраполюють минуле у майбутнє. Наприклад, використовуються для опису майбутнього регресійні рівняння, отримані на основі інформації про розвиток об'єкта в минулому (ретроспективний аналіз) без зміни коефіцієнтів ефективності факторів (коефіцієнтів регресії) - а. Або ж використовується міжгалузевий баланс, а технологічні коефіцієнти (коефіцієнти прямих витрат) - cij. У цих випадках можна говорити про екстраполяцію тенденцій розвитку минулого в майбутнє, оскільки не враховуються можливості підвищення ефективності, наприклад, виробництва під впливом прискорення науково-технічного прогресу та інших факторів. [10]
При побудові багатофакторних моделей за тимчасовими рядами часто виникає проблема мультиколінеарності. Під мультиколлінеарністю розуміється наявність сильної кореляції між факторами - аргументами, що входять до рівняння регресії. Це явище часто є серйозною загрозою для правильного визначення та оцінки взаємозв'язків. [11]
При побудові багатофакторних моделей технологічних процесів дослідження форм зв'язку важко, і тому природно у випадках звернутися до лінійної залежності. Лінійні моделі прості і вимагають щодо меншого обсягу обчислень, а методика їх вирішення доступніша і розроблена глибше. Криволінійну залежність часто можна заміняти прямолінійною, тому що, як відомо, при порівняно невеликих діапазонах зміни аргументів будь-яку криву в першому наближенні завжди можна з деякою похибкою уявити у вигляді прямої. [12]
Аналогічно розробляємо багатофакторну модель рівня торговельно-управлінських витрат ІІ та ІІІ групи управлінь ГоловнефтеснабуРРФСР. [13]
Причинно-слідче моделювання (багатофакторні моделі) націлене на аналіз достатнім двома або більше змінними. [14]
Як правило, багатофакторні моделі ґрунтуються на історичних даних, а не на економічному моделюванні. Як тільки в моделі арбітражної оцінки виявлено певну кількість факторів, їхню поведінку можна з'ясувати за допомогою даних. Поведінка неназваних факторів у часі можна порівняти з поведінкою макроекономічних змінних за той же період з метою перевірки, чи корелюють у часі якісь із змінних з ідентифікованими факторами. [15]