4) определение заработной платы и льгот в целях привлечения и сохранения персонала;
5) профориентацию и адаптацию: введение персонала на предприятие, развитие у них понимания того, что ожидает от него предприятие;
6) разработку программ для обучения навыкам, требующимся для эффективного выполнения работы;
7) оценку трудовой деятельности на основе соответствующих методик и доведение ее до персонала.
Дать математическое описание экономического явления - это значит представить наиболее существенные его свойства в виде взаимосвязанной системы признаков, выявить закономерности этих взаимосвязей и оформить их в виде математических формул. Применение современных статистико-математических методов исследования предполагает формализованное описание экономических явлений, когда отдельные признаки рассматриваются как переменные величины, изменяющиеся во времени и в пространстве. Особое значение в анализе имеет рассмотрение взаимосвязей между факторными и результативными признаками. Знание закономерностей изменения результативных величин в зависимости от факторов производства является важнейшим условием управления. В частности, знание количественной меры влияния того или иного фактора или комплекса факторов на результаты производства позволяет научно обосновывать плановые показатели на предстоящий период.
В экономике, как правило, исследуются причинно-следственные взаимосвязи между признаками. При этом результативный признак рассматривается как функция и обозначается у, а факторный признак - как аргумент и обозначается х. Предполагается, что связь между х и у может быть выражена некоторой аналитической формулой. В общей форме можно записать, что у = ƒ(х) или у = ƒ (х1, …, х2), когда одновременно изучается влияние многих факторов. Задача заключается в том, чтобы найти, раскрыть эту закономерность и выразить ее в виде конкретной формулы, например линейной: у = а+вх.
Различаются два типа связи между признаками:
а) функциональная,
б) корреляционная.
При функциональной связи изменению факторного признака (аргумента) соответствует строго определенное изменение результативного признака (функции). Размер заработной платы при неизменной оплате за единицу работы функционально зависит от объема выполненной работы.
В экономических явлениях чаще встречается и имеет особое значение нежесткая, неполная форма связи между признаками - корреляционная связь, которая обнаруживается лишь в среднем, по большому числу наблюдений. При этом сама закономерность проявляется как некоторая тенденция, завуалированная случайными отклонениями. Такова, например, зависимость заработной платы от объема выполненной работы, от производительности труда, от фондовооруженности и т.д. Во всех этих случаях изменение факторного признака не сопровождается строго определенными изменениями результативного показателя.
При исследовании взаимосвязей между признаками необходимо установить:
• существует ли связь между признаками;
• какова количественная мера тесноты этой связи;
• если между признаками существует причинно-следственная связь, то какова аналитическая форма ее выражения;
• какова надежность найденной закономерности и возможно ли ее использовать для решения практических задач.
Ответы на эти вопросы находятся в определенной последовательности, предусматриваемой схемой корреляционного анализа. Рассмотрим ее на упрощенном примере.
Следует заметить, что при использовании статистических методов, особенно корреляционного анализа, важно, чтобы число наблюдений было достаточно большим; необходимо иметь по крайней мере 20-30 наблюдений. При малом числе наблюдений достоверность выводов резко снижается. В данном примере мы рассматриваем лишь пять пар наблюдений, чтобы проиллюстрировать схему расчетов, обращая основное внимание на методические особенности анализа, в то же время избегая громоздких арифметических расчетов.
Имеются сведения о зависимости объемов продаж в течение 5 месяцев от расходов на рекламу (табл. 1). Приступая к анализу взаимосвязей между признаками, в первую очередь необходимо выяснить, какова общая форма зависимости у от х.
Данные о зависимости объема продаж в течение пяти месяцев от расходов на рекламу
Таблица 1
Месяц
1 январь
2 февраль
3 март
4 апрель
5 май
Расходы на рекламу (х)
40
70
20
90
50
Объемы продаж (у)
265
370
170
385
250
Анализ таблицы показывает, что форму зависимости в первом приближении можно выразить уравнением прямой линии у = а+вх, где у - объемы продаж, какие наблюдались бы при строго линейной зависимости; х - расходы на рекламу; а, в - неизвестные параметры уравнения, которые следует определить.
Рассмотрим прежде всего логику метода, положенного в основу определения параметров а и в.
Логика рассуждений такова: если бы объем продаж изменялся строго пропорционально дозам расходов на рекламу, то закономерность связи выражалась бы прямой линией с уравнением у1 = а + вх, значения же V продаж на графике соответственно располагались бы строго на прямой линии. Следовательно, чем меньше разность между фактическими значениями объема продаж (у) и теоретически ожидаемыми (у1), тем яснее выражена закономерность связи между признаками. Поэтому при определении параметров а и в важно обеспечить минимум отклонений у-у1. Поскольку отклонения имеют разные знаки, необходимо, чтобы минимальной была сумма квадратов отклонений. В этом состоит сущность метода наименьших квадратов.
Для определения искомых параметров а и в необходимо построить систему из двух уравнений (в общем случае число уравнений равно числу неизвестных параметров) и решить ее. При составлении системы можно пользоваться следующими правилами.
1. Первое уравнение получают почленным умножением исходной формулы на коэффициент при первом параметре и суммированием по всем наблюдениям. Итак, первый параметр - а, коэффициент при нем - единица. Умножим исходную формулу у = а + вх почленно на единицу и, суммируя, получим:
Σу = па + вΣх,
где п - число наблюдений;
Σу, Σу - суммы значений признаков.
2. Второе уравнение системы получают почленным умножением той же исходной формулы на коэффициент при втором параметре и суммированием по всем наблюдениям. Итак, второй параметр исходного уравнения - в, а при нем - х. Следовательно, умножая почленно уравнение у = а + вх на х и суммируя, получим:
Σух=аΣх+вΣх2.
Значения рассчитываются на основе исходной информации. Σух и Σх2.
Итак, система из двух уравнений имеет вид
Σу=па+вΣх, Σух=аΣх+вΣх2.
Для решения ее вычислим величины Σу, Σх, Σух, Σх2.
Расчет данных для определения параметров уравнения связи
Таблица 2
Номер наблюдения
У
X
Ух
х2
У2
1
10600
1600
70225
2
25900
4900
136900
3
3400
400
28900
4
34650
8 100
148225
5
12500
2500
62500
Всего
1440
270
87050
17500
446750
В среднем
288
54
17410
3500
89350
После подстановки числовых значений система приобретает следующий вид:
1440 = 5а + 270b;
87050 = 270а + 17500b.
Чтобы исключить одно из неизвестных (например, а), разделим почленно первое уравнение на -5, второе на - на 270 и сложим:
-288 = -а – 54b,
322,4074 = а + 64,8148b,
34,4074= 10,8148b.
Таким образом, в = 3,1815 = 3,18. Подставив найденное значение в — 3,1815 в первое уравнение системы, определяем значения а:
288= а+ 54-3,1815,
288= а + 171,801, откуда а = 116,20.
Итак, искомое уравнение линейной связи между у и х имеет вид
у =116,20 + 3,1815х.
Уясним экономический смысл найденных коэффициентов. Коэффициент b имеет особое значение как коэффициент пропорциональности. Он показывает, на сколько единиц в среднем изменится результативный признак у при изменении факторного признака х на одну единицу. Иначе говоря, коэффициент b показывает среднюю эффективность фактора х, поскольку отражает средний прирост результата на единицу прироста фактора. Коэффициент b называют также коэффициентом регрессии, а уравнение, описывающее характер связи между признаками, -уравнением регрессии. Коэффициент а является началом отсчета; на графике он соответствует точке пересечения линии уравнения регрессии с осью ординат, когда х = 0.
Анализ уравнения регрессии позволяет оценить роль исследуемого факторного признака в формировании результативного. Для этого необходимо определить долю фактора в общей изменчивости (вариации) результативного признака, опираясь на метод разложения вариации по факторам.
Логика дальнейшего анализа методом разложения вариации основана на следующем: в рассматриваемом примере объем продаж колеблется от 170 до 385; очевидно, общая изменчивость объема продаж вызывается: а) влиянием изучаемого фактора -расходов на рекламу (они изменяются от 20 до 90); б) влиянием ряда случайных и неконтролируемых в данном примере факторов.
Страницы: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7