Детерминированная оценка

Предполагается, что изменение прироста каждого фактора происходит независимо от других факторов. Однако необходимо изучить возможные результаты различных изменений, происходящих одновременно: например увеличение на 10% средней заработной платы, на 5% - издержек на материалы и на 1: - продажной цены единицы продукции. Из-за сложной взаимосвязи многих введенных в данную модель факторов результаты нельзя напрямую суммировать (общий результат 1%-ного увеличения издержек на материалы и 1%-ного увеличения выпуска продукции не всегда равнозначен сумме двух отдельных результатов). Поэтому необходим специальный анализ, позволяющий выявить влияние одновременных изменений на различные компоненты модели. Подобная система допущений представляет собой некоторый сценарий, который и лежит в основе метода детерминированной оценки.

Следует отметить, что таблица чувствительности прироста - это особый случай применения метода детерминированной оценки, а каждая строчка в таблице представляет собой результат одной из таких оценок.

С помощью метода детерминированных оценок рассчитывают влияние различных комбинированных приращений на различные индексы натуральных измерителей затрат и выпуска, удельных издержек и их структуры.

Одним из видов метода детерминированных оценок является корреляционно-регрессионный анализ. Его суть состоит в установлении наличия (отсутствия) зависимости между определенным числом переменных, определения характера и тесноты этой связи на основе данных предыдущих периодов, а так же в моделировании на основе этих данных состояния систем в будущих периодах. Траектория времени при использовании регрессионного анализа не учитывается. Реальное размещение данных прошлых лет по годам в порядке хронологии значения не имеет. Главная цель - определить, как тесно связаны между собой переменные Х1…Хn. Данный метод сложен к использованию из-за несопоставимых данных за 15-20 предыдущих лет, отсутствия необходимого количества данных и т.д. Точность метода зависит от числа наблюдений.

Если рассчитанный общий коэффициент корреляции меньше 0,5, то гипотеза о связи данных переменных отвергается. В противном случае исследуется матрица частных коэффициентов корреляции.

Таким образом, различные сценарии могут быть исследованы с помощью серии детерминированных оценок, позволяющих глубже вникнуть в работу контролируемой системы. Зная о возможных последствиях изменений в различных параметрах, можно быстрее и точнее предвидеть результаты и принять правильное решение.