Файл: Лабораторная работа Подготовка исходных данных. Исключение мультиколлинеарности в исходных данных. Построение регрессионной модели развития предприятия..docx
ВУЗ: Не указан
Категория: Не указан
Дисциплина: Не указана
Добавлен: 28.03.2024
Просмотров: 10
Скачиваний: 0
ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.
СОДЕРЖАНИЕ
1 «Подготовка исходных данных. Исключение мультиколлинеарности в исходных данных»
1.1 Исключение мультиколлинеарности в исходных данных
1.2 Расчет исходных данных в постоянных ценах
2 «Построение регрессионной модели развития предприятия»
2.1 Проверка исходных данных на вариативность и эволюторность
Рисунок 15 - Сценарии развития мягкий подход
В соответствии с жестким подходом зона экономического роста будет охватывать все значения Y, превышающие максимальное значение результативного показателя в постоянных ценах из таблицы исходных данных, а зона экономического кризиса будет охватывать все значения Y, меньше максимального значения результативного показателя в постоянных ценах из таблицы исходных данных.
В нашем случае максимальным значением прибыли является 656,05 млн руб.
Следовательно, все значения Y в таблице сценариев, превышающие 656,05 млн руб., в соответствии с жестким подходом будут составлять зону экономического роста. Остальные – зону экономического кризиса, рисунок 16.
Рисунок 16 - Сценарии развития жесткий подход
В итоге проведенных расчетов мы получили управляющие ориентиры – значения факторных показателей, которых следует достичь, чтобы предприятие развивалось только в зоне экономического роста.
Вывод
Прогнозирование и планирование, наряду с координацией и контролем, являются важными элементами формирования целостной системы управления экономикой, одной из форм косвенного воздействия государства, что имеет большое значение в условиях смешанной экономики.
В ходе данной лабораторной работы приобретены навыки проведения диагностики кризисного состояния предприятия, а именно:
-
выбор результирующего показателя; -
исключение мультиколлинеарности; -
определение факторов кризиса на основе регрессионной модели; -
определение сценариев развития предприятия.
Разработан прогноз развития предприятия на основе методов статистического моделирования, используя в качестве исходных данных, параметры внутренней и внешней среды.