Файл: Прохоцкий, Г. Т. Резервы повышения эффективности производства в автомобильной промышленности. (На основе метода сравнительного анализа).pdf

Скорость резания '/ для расчета на ЭВМ определяется как средневзвешенная величина в зависимости от трудоемкости от­ дельных операций:

четная подача по отдельным видам обработки указ, зается в раз­ личных единицах. Для расчета принимаются две подачи: для то­ карной, сверлильной, расточной и резьбонарезной операций - подача в ли на оборот детали, для фрезерной и зубообрабаты­ вающей операций - подача в мм в минуту.

В случае различных единиц измерения подача приводится в единый вид о помощью эмлиричеоких формул.

Например, для фрезерной операции в нормативных картах указывается подача на зуб фрезы, подача на оборот фрезы и ми­ нутная подача. Приведение в единый вид осуществляется в пер­ вом случае с помощью формулы

<2, - число зубьев фрезы;

п- - число оборотов фрезы в минуту,

Во втором случае - с помощью формулы

S = S o J n . ,

где Sc(, - подача на оборот фрезы;

tl - число оборотов фрезы в минуту.

Для расчета площади обработки детали принимается ~67ШЩР- ная площадь по всем, операциям одноименной обработки.

Кроме вышеперечисленных аргументов необходим сбор данных по классу точности и классу чистоты обработки, которые также

135

оказывают значительное влияние на величину трудоемкости обра­ ботки деталей, Однако для обработки на Э1М величины этих аргу­ ментов использовать фактически невозможно, так как по разным деталям при одном и том ж.о виде обработки они почти одинаковы.

§ 3. Некоторые методологические вопросы построения многофакторных регрессионна* моделей при сравнительном зкономичеоком анализе

Синтетические показатели автомобильных заводов предопре­ деляются величиной и формой совокупного комплекса взаимодейст­ вия многообразных элементов заводского производства и формиру­ ются под влиянием технологических, органиэационно-проиэводст*- венных, социологических, экономических и прочих факторов. Зачаотую эти факторы действуют в разных направлениях, что порож­ дает особые трудности при анализе и выявлении резервов произ­ водства. В этой связи практический интерес представляют такие методы, которые бы позволяли изучать всю совокупность действу­ ющих факторов и на их основе определять функциональные овязи, обеспечивающие выявление путей повышения эффективности произ­ водства в рассматриваемой отрасли. В этом отношении больше возможности открываются в области сравнительного анализа зат­ рат на производство однотипных деталей в автомобильной промыш­ ленности при использовании математических методов. Однако не­ обходимо отметить, что математические методы сами по себе не вскрывают экономической сущности изучаемого явления и характе­ ра взаимосвязей между различными факторами и элементами авто­ мобильного Производства, ^ез тщательного анализа и специальных знаний формальное применение математического аппарата к иссле­ дованию ряда показателей может привести к грубейшим ошибкам и неверным выводам. Только на основании подлинно научного техни­ ко-экономического анализа производственных процессов и явлений,

который дает марксистско-ленинская политическая экономия, можно успешно применять экономико-ыатематичвокие методы к решению различных экономических задач.

Существенным преимуществом математических методов перед достаточно широко известным индексным методом, методом аналити­

136

и даже неправильна. Поэтому необходимо это условие проверить на критерий, позволяющий устанавливать соответствие между объемом исходной информации и числом факторов: число наблюдений, на основании которых производится расчет параметров корреляцион­ ной модели, должно превышать число факторов не менее, чем в 6-7 раз. Кроме того, при установлении числа факторов надо учи­ тывать и следующие условия:

-в корреляционную модель необходимо включать наиболее важные факторы;

-число факторов не должно быть большим, обычно оно равно 3-5. При большем числе факторов модель отановится труднообоз­ римой, затрудняется ее экономическая интерпретация и онижаетоя практическая пригодность}

-факторы, включаемые в модель, не должны находиться в функционально'* взаимосвязи, Это требование объясняется тем, что функционально связанные факторы дублируют друг друга и од­

новременное включение их S уравнение регреооии приводит к боль­ шим средним квадратичным ошибкам параметров построенной модели.

Такое явление носит название мультиколлиниарности ( W • и, чтобы от нее избавиться, следует иоключить из уравнения один из функционально связанных факторов по .усмотрению последовате­ ля;

-включаемые в модель факторы должны поддаваться количестпнной оценке. Это требование непосредственно вытекает из мето­ да расчета параметров регрессионных моделей}

-факторы, включаемые в модель, не должны иметь большей тесноты связи по абоолютной величине чем они имеют о исследуе­

мым показателем. При наличии такого явления, один ив факторов необходимо исключить из анализа.

Принимая во внимание исключительную сложность процессов,

протекающих во внутризаводском автомобильном производстве, и очень тесную взаимообусловленность факторов производства.пред­ ставляется целесообразным проводить отбор факторов-аргументов для включения их в регрессионную модель в две стадии: на пер­ вой стадии следует отобрать максимально возможное количество факторов, теоретически влияющих на моделируемый процесс, а

138

затем, на второй стадии, на основании дополнительного анализа выбрать наиболее влияющие факторы о учетом изложенных условий. Окончательный отбор факторов-аргументов проводятся с помощью вычисленных коэффициентов парной корреляции всех отобран­ ный показателей о результирующим показателем, либо графически.

Факторам, имеющим наибольший коэффициент парной корреля­ ции, отдается предпочтение при второй стадии отбора.

Третьим этапом в построении корреляционной модели являетоя выбор математичеокой формы овязи, т .е . типа аналитической функции, характеризующей зависимость доследуемого явления или процесса от влияющих факторов-аргументов. Выбор математической формы овязи - это один из наиболее сложных а ответственных во­ просов построения модели. ОТ степени правильноотй выбора ее зависит, насколько полученное корреляционное уравнение будет соответствовать действительному характеру взаимосвязи и выра­ жать закономерности ее. Однако до настоящего времени потоотыо не разрешен вопроо точного обоснования видов связи, хотя он цолкен ооновнвь.ьоя на конкретном качественном анализе изучае­ мого явления и влияшщх на него факторов.

Выбор типа уравнения, опиоывшощего корреляционную модель, равносилен выдвижению некоторой гипотезы, выраженной в. матема­ тической форме, ооглаоно которой й будет Проводиться исследова­ ние корреляционной связи между факторами. Поэтому, на наш взгляд, не вывывает сомнений точка зрения ряда экономистов, согласно которой тип уравнения должен быть прежде всего отрого обоснован экономически*.

Выбор формы овязи определяется й удобством ее последующей вкономичеокой интерпретации И исследования- "Для эмпирического исследования недостаточно только логически обосновать модель* Она к тому же должна поддаваться математичеокой обработке . , - Последователь должен пойти на компромисс с Теоретически иде­ альной моделью . . . . Во-первых, число рассматриваемых Отдель­ ны* Переменных должно быть определено о учетом как возможности получения Данных, так и наличия ресурсов для проведения расче­ тов . . . . Во-вторых, необходимо попользовать такое функцйональ-

хXайкни В.II., Найденов В .С ., Галуза С,Г. Корреляция и ста­ тистическое моделирование в экономических расчетах. М., "Экономика*, I9G4.'

139

нов выражение, которое статически приемлемо как при оценке, так и при испытании существенности. Поэтому построение эконо­ мической модели данного экономического явления зависит от проблем, овяэанных с получением данных и статистической их оценкой"1 .

Необходимо также всегда помнить о числе факторов, включа­ емых в модель. Многофакторная регрессионная модель, создавае­ мая путем абстракции, должна охватывать не все, а лишь важней­ шие стороны изучаемого вопроса. Поэтому любая корреляционная модель лишь о определенной степенью точности имитирует реаль­ ный производственный процесс.

Извеотно, что с помощью интерполяционных полиномов можно построить уравнение, которое полностью будет отражать влияние выбранных факторов-аргументов на результирующий показатель, если довести чиоло коэффициентов уравнения до числа единиц изу­ чаемой совокупности. Но такая формула потеряет всякую практи­ ческую ценность, так как е одной стороны она будет отражать не общую закономерность формирования результирующего признака, а лишь случайные колебания, а о другой - станет громоздкой и не­ обозримой. Поэтому при выборе формы связи ставится задача отыскать такое уравнение, которое в основных чертах воспроиз­ водило бы экономический процесо и было бы относительно прос­ тым как с точки зрения определения его параметров, так и по­ следующей экономической интерпретации.

Поскольку уравнения множественной регрессии предотавлягот собой совокупность уравнений простой регрессии, то весь процесс выбора формы уравнения целесообразно, прежде воего, рассмот­ реть на модели, построенной по принципу простой регреосии, ха­ рактеризующей зависимость исследуемых показателей от какого-ли­ бо одного фактора. Наиболее удобный и простым' способом выбора формулы уравнения является в данном случае графический способ. Однако он применим в основном при анализе форм связи и построе­ нии моделей в зависимости от одного какого-либо фактора. При построении многофакторных экономико-математических моделей ис­ пользование графического метода для выбора формы уравнения,

Хэди Э ., Диллон Д. Производственные функции в сельском хозяйстве. М., "Прогресс", 1965.

140

описывающего зависимость измерения исследуемого показателя от учитываемых факторов, весьма осложнено. Причем возможности использования графического метода выбораформы уравнения зна­ чительно снижаются по мере включения в экономико-математичес­ кую модель все большего чиола факторов. Так, при включении в модель двух независимых переменных необходимо строить проотранотвенный график, а при трех и более независимых переменных графические построения вообще неосуществимы.

Поэтому при многофакторном анализе исследу :мых показате­ лей автомобильных заводов встает проблема использования дру­ гих способов выбора формы уравнения. Опыт расчетов показыва­ ет, что наиболее плодотворным ив них является эмпирический

'метод, основанный на сравнении расчетных (теоретических) зна­ чений иооледуемого явления* полученных на базе использования различных форм уравнений множественной регрессии, с фактичес­ кими значениями. Адекватнооть построения моделей сравнивают о помощью коэффициентов множественной корреляции (( , множест­

венного корреляционного отношения ^ , критерия Фишера F , величины средней квадратичной ошибки б л и показателя средней ошибки аппроксимации £ . '

В анализе исследуемых показателей автомобильных заводов нами попользованы следующие функции:

Практически используем только эти шесть функций, так как они.наиболее часто встречаются в экономическом анализе, хотя в общем-то могут иметь место и другие типы уравнений. И дан­ ном исследовании применяется также метод многошагового регрес­ сионного анализа с последующим использованием указанных шести форм зависимостей:

141