Проверка достоверности статистической модели.

Даже настроенные измерительные приборы могут требовать окончательной проверки. Достоверность модели также может быть проверена, как логически, так и методами статистики. «Модель никогда полностью не является адекватной объекту» [24, с. 381].

Логическая проверка. С точки зрения логики проверяют даже детерминированные связи модели. Правомерность их формального выражения не подлежит сомнению, математически они безупречны. Однако даже при этом их логическое содержание может оставлять желать лучшего.

Например, стоимость валовой продукции организации в расчете на 1 работника может быть представлена как произведение доли управленческого персонала в общей численности работников организации и выхода валовой продукции на 1 работника аппарата управления. Или - как произведение доли женщин в общей численности работников и выхода валовой продукции в расчете на 1 женщину, работающую в организации. По логике первой зависимости для повышения производительности труда целесообразно увеличить количество администраторов, а второй - принимать на работу преимущественно женщин.

Проверки, конечно, требует и логичность построения корреляционных связей.

Статистическая проверка. Проверка измерительных приборов иногда проводится по эталонам. Применительно к моделям в качестве таких эталонов выступают те организации, на материалах которых формализованы корреляционные связи. Если модель правильно имитирует работу «эталонов», то она достоверна.

Расчеты выполняются в следующей последовательности.

  • - По данным прошлых лет на основании фактических показателей затрат, ресурсов, особенностей технологии и организации производственных процессов для каждой организации определяют показатели эффективности производства.
  • - Расчетные показатели сопоставляют с фактическими. По разнице определяют, насколько достоверно модель отражает связи. Если отклонение невелико, с ее использованием можно непосредственно выполнять анализ производственной деятельности конкретной организации. Но его исходные данные также требуют предварительного уточнения.

Корректировка исходных данных.

Вследствие округлений, а иногда - и ошибок при расчетах, при подстановке показателей базового хозяйства в формулы статистической модели их равенства могут не выдерживаться. Это приводит к некоторому искажению результатов анализа, а при выполнении повторяющихся расчетов - и к накоплению ошибки. Данные корректируют, чтобы избежать этого. Их изменяют таким образом, чтобы при их подстановке в формулы равенства соблюдались.

При этом выполняется и корректировка полученных ранее уравнений регрессии. Их, как показано выше, получают с использованием массовых данных группы сельскохозяйственных организаций за ряд лет. В то же время последующие аналитические расчеты выполняются на материалах только одной организации. Чтобы уравнения лучше соответствовали ее условиям, значения их свободных членов уточняют. Суть этой корректировки показана на рис. 6.2.

Характер корректировки свободного члена уравнения регрессии

Рис. 6.2. Характер корректировки свободного члена уравнения регрессии

На рисунке данные базового хозяйства, на материалах которого впоследствии проводится анализ, показаны крестиками, а других организаций - точками. Линия не скорректированного уравнения регрессии - пунктирная, а уравнения, скорректированного для базового хозяйства - сплошная. Значение свободного члена исходного уравнения соответствует величине отрезка a-о, а скорректированного - отрезку Ъ-о. Хорошо видно, что после корректировки уравнение лучше соответствует условиям базового хозяйства, так как более точно передает сложившееся здесь соотношение изменений фактора и результата.

Корректировка исходных данных, как и уточнение значений свободных членов уравнений регрессии, выполняется отдельно для каждого изучаемого периода - базисного и отчетного. А при расчетах на перспек-

тиву - по усредненным данным за ряд последних лет. Для практики расчетов удобно, когда эти годы совпадают с отчетным периодом.

 
Посмотреть оригинал
< Пред   СОДЕРЖАНИЕ   ОРИГИНАЛ     След >