Курсовая работа: Социально-экономический анализ развития Орловской области

а) наличие совокупности;

б) достаточный объем наблюдений;

в) случайность и независимость наблюдений;

г) однородность;

д) наличие распределения признаков, близкого к нормальному;

е) наличие специального математического аппарата.

Построение стохастической модели проводится в несколько этапов:

· качественный анализ (постановка цели анализа, определение совокупности, определение результативных и факторных признаков, выбор периода, за который проводится анализ, выбор метода анализа);

· предварительный анализ моделируемой совокупности (проверка однородности совокупности, исключение аномальных наблюдений, уточнение необходимого объема выборки, установление законов распределения изучаемых показателей);

· построение стохастической (регрессионной) модели (уточнение перечня факторов, расчет оценок параметров уравнения регрессии, перебор конкурирующих вариантов моделей);

· оценка адекватности модели (проверка статистической существенности уравнения в целом и его отдельных параметров, проверка соответствия формальных свойств оценок задачам исследования);

· экономическая интерпретация и практическое использование модели (определение пространственно-временной устойчивости построенной зависимости, оценка практических свойств модели).

Кроме деления на детерминированный и стохастический, различают следующие типы факторного анализа:

- прямой и обратный;

- одноступенчатый и многоступенчатый;

- статический и динамичный;

- ретроспективный и перспективный (прогнозный).

При прямом факторном анализеисследование ведется дедуктивным способом – от общего к частному. Обратный факторный анализосуществляет исследование причинно-следственных связей способом логичной индукции – от частных, отдельных факторов к обобщающим. Факторный анализ может быть одноступенчатым и многоступенчатым. Первый тип используется для исследования факторов только одного уровня (одной ступени) подчинения без их детализации на составные части. Например, . При многоступенчатом факторном анализе проводится детализация факторов a и b на составные элементы с целью изучения их поведения. Детализация факторов может быть продолжена и дальше. В этом случае изучается влияние факторов различных уровней соподчиненности. Необходимо также различать статическийидинамическийфакторный анализ. Первый вид применяется при изучении влияния факторов на результативные показатели на соответствующую дату. Другой вид представляет собой методику исследования причинно-следственных связей в динамике. И, наконец, факторный анализ может быть ретроспективным, который изучает причины прироста результативных показателей за прошлые периоды, и перспективным, который исследует поведение факторов и результативных показателей в перспективе.

Регрессионный анализ

С позиции регрессионного анализа критериальный показатель рассматривается как «зависимая» переменная (как правило, ранговая или количественная), которая выражается функцией от «независимых» признаков . Для оценки эффективности регрессионной диагностической модели вводится вектор остатков , который отражает влияние на совокупности неучтенных случайных факторов либо меру достижимой аппроксимации[3] значений критериального показателя , , функциями типа . Линейная функция регрессии записывается следующим образом

,

где – является свободным членом, а элементы весового вектора называются коэффициентами регрессии. Различают два подхода в зависимости от происхождения матрицы данных. В первом считается, что признаки являются детерминированными и случайной величиной является только зависимая переменная z . Эта модель используется наиболее часто и называется моделью с фиксированной матрицей данных. Во втором подходе считается, что признаки и z – случайные величины, имеющие совместное распределение. В такой ситуации оценка уравнения регрессии есть оценка условного математического ожидания случайной величины z в зависимости от случайных величин . Данная модель называется моделью со случайной матрицей данных. Каждый из приведенных подходов имеет свои особенности. В то же время показано, что модели с фиксированной матрицей данных и со случайной матрицей данных отличаются только статистическими свойствами оценок параметров уравнения регрессии, тогда как вычислительные аспекты этих моделей совпадают. В уравнении линейной функции регрессии обычно полагают, что величины независимы и случайно распределены с нулевым средним и дисперсией σ² _ε , а оценка параметров w₀ и w производится с помощью метода наименьших квадратов (МНК). Ищется минимум суммы квадратов невязок:

.

Это приводит к нормальной системе линейных уравнений

где – вектор оценок ковариации между критериальным показателем z и признаками ; – оценка среднего значения z ; – вектор средних значений и матрица ковариации признаков . Основные показатели качества регрессионной диагностической модели, например, коэффициент детерминации, подробно излагаются в соответствующей литературе.

SWOT-анализ

С 60-х годов прошлого века и по сей день SWOT-анализ широко применяется в процессе стратегического планирования. В каждом бизнес-плане, в каждом плане маркетинга должен быть раздел «SWOT-анализ». Первоначально SWOT-анализ был основан на озвучивании и структурировании знаний о текущей ситуации и тенденциях. Позднее SWOT-анализ стал использоваться в более широком приложении – для конструирования стратегий. В результате выполнения классического SWOT-анализа создается структурированная информация в рамках единой SWOT-модели. Цель построения расширенной SWOT матрицы состоит в том, чтобы сфокусировать внимание аналитика на построении четырех групп, различных стратегий. Каждая группа стратегий использует определенную парную комбинацию внутренних и внешних обстоятельств. Совместному анализу подвергаются пары следующих показателей: силы – возможности (S – O); силы – угрозы (S – T); слабости – возможности (W – O); слабости – угрозы (W – T).

В результате анализа показателей из каждой пары формируется набор стратегий. Стратегии именуются по названию анализируемых внутренних и внешних обстоятельств. Так, при анализе пары факторов «силы – возможности» формируется группа стратегий, которая относится к типу «стратегии S–O». Для другой пары факторов «силы – угрозы» создается группа «стратегии S–T» и т.д. В зависимости от вида получаемых стратегий выделяются следующие способы руководства ими:

1. Cтратегии W–T (слабости – угрозы). Цель любой из стратегий вида W–T состоит в том, чтобы минимизировать слабости и угрозы;