- •1.Измерение результатов проекта:
- •2. Показатели эффективности:
- •3. Денежный поток от инвестиционной деятельности и ликвидности.
- •4. Денежный поток от операционной и финансовой деятельности.
- •5. Оценка эффективности проекта.
- •6. Основные положения экономического анализа
- •7.Анализ ресурсных показателей
- •8.Анализ результативных показателей
- •9. Общие положения детерминированного анализа
- •10. Интегральный метод.
- •11. Индексный метод.
- •12. Выборочный анализ.
- •13.Корреляционный анализ.
- •14. Регрессионный анализ.
13.Корреляционный анализ.
Наиболее просто характеристикой в степени зависимости двух случайных величин является корреляционный момент. Если случается величина не зависящая друг от друга, то значение корреляционного момента = 0
Вместе с тем корреляционный момент зависит от размерности случайной величины, в одних случаях измерение в тысячах тонн , а в других в долях единицах. Для того чтобы исключить этот недостаток вводят коэффициент корреляции.
14. Регрессионный анализ.
Основной задачей статистического анализа является определение зависимости средней величины результата от конкретных значений факторов.
y=f(x1, x2, … xn)
Уравнение корреляционной связи y=f(x) уравнением регрессии.
В простейшем случае уравнение регрессии может быть представлено в виде .
В регрессионном анализе стоит задача - определение коэффициентов а0 и а1, которые называются коэффициентами регрессии. Они должны быть такими, чтобы наилучшим образом описывать случайную зависимость. Для этого используют метод наименьших квадратов. Его суть состоит в следующем. Формулируется целевая функция →min. Для того чтобы найти минимум целевой функции, необходимо взять производную по параметрам а0 и а1 и приравнять эти производные к нулю:
.
Получаем систему равнений:
n*a0+a1*∑x=∑y
a0∑x+ a1*∑x2=∑xy
→ min.
Корреляция называется множественной, е средняя величина признака рассматривается в зависимости от нескольких факторов. Если эта зависимость - линейная, то имеется множественное линейное уравнение регрессии, которое имеет следующий вид
.
Кроме линейного уравнения связи широко используется нелинейное уравнение связи мультипликативного вида
.
Для того чтобы найти коэффициенты регрессии а0, а1, а2, ... , аn, необходимо исходное сравнение прологарифмировать:
.
Так сводим к линейному и с помощью метода наименьших квадратов определяем все коэффициенты регрессии.