UDC: 336 BBK: 65.05

ការ​អនុវត្ត​ឧបករណ៍​សេដ្ឋកិច្ច​សម្រាប់​ការ​បង្កើត​លក្ខណៈ​វិនិច្ឆ័យ​មេគុណ​សម្រាប់​ការ​វាយ​តម្លៃ​ការ​អនុលោម​តាម​អង្គការ​មួយ

Suvorova L.V., Suvorova T.E., Kuklina M.V.

ការប្រើប្រាស់ឧបករណ៍នៃ Econometrics សម្រាប់ការបង្កើត

លក្ខណៈវិនិច្ឆ័យនៃការវាយតម្លៃ MULTIFACTOR នៃលទ្ធភាពនៃការរៀបចំ

ពាក្យគន្លឹះ៖ ក្រុមហ៊ុន, ប្រូបាប៊ីលីតេ, ក្ស័យធន, ប្រូបាប៊ីលីតេនៃការក្ស័យធន, សេដ្ឋកិច្ច, ការវាយតម្លៃភាពរលាយ, លក្ខណៈវិនិច្ឆ័យវាយតម្លៃអាំងតេក្រាល, គំរូ, ការវាយតម្លៃ, លក្ខណៈវិនិច្ឆ័យ, ប្រូបាប៊ីលីតេព្យាករណ៍។

ពាក្យគន្លឹះ៖ ក្រុមហ៊ុន, ប្រូបាប៊ីលីតេ, ក្ស័យធន, ប្រូបាប៊ីលីតេនៃការក្ស័យធន, សេដ្ឋកិច្ច, ការវាយតម្លៃលទ្ធភាពជោគជ័យ, លក្ខណៈវិនិច្ឆ័យវាយតម្លៃអាំងតេក្រាល, គំរូ, ការវាយតម្លៃ, លក្ខណៈវិនិច្ឆ័យ, ប្រូបាប៊ីលីតេនៃការព្យាករណ៍។

សង្ខេប៖ អត្ថបទពិភាក្សាអំពីលទ្ធភាពនៃការប្រើប្រាស់ឧបករណ៍សេដ្ឋកិច្ចដើម្បីបង្កើតជាលក្ខណៈវិនិច្ឆ័យពហុកត្តាសម្រាប់វាយតម្លៃលទ្ធភាពជោគជ័យរបស់អង្គការ។ គំរូវាយតម្លៃដែលបង្កើតឡើងដោយប្រើវិធីសាស្ត្រវិភាគតាមឋានានុក្រមត្រូវបានសាកល្បងលើទិន្នន័យពីក្រុមហ៊ុនមិនមែនហិរញ្ញវត្ថុរបស់រុស្ស៊ីចំនួនមួយរយ លទ្ធផលដែលទទួលបានត្រូវបានប្រៀបធៀបជាមួយនឹងប៉ារ៉ាម៉ែត្រដំបូងនៃគំរូ បន្ទាប់ពីការសន្និដ្ឋានត្រូវបានទាញអំពីការអនុវត្តជាក់ស្តែងរបស់វា។

សង្ខេប៖ អត្ថបទពិភាក្សាអំពីលទ្ធភាពនៃការប្រើប្រាស់ឧបករណ៍សេដ្ឋកិច្ចសម្រាប់ការបង្កើតលក្ខណៈវិនិច្ឆ័យពហុកត្តាសម្រាប់វាយតម្លៃលទ្ធភាពជោគជ័យរបស់អង្គការ។ គំរូវាយតម្លៃដែលបង្កើតឡើងដោយដំណើរការឋានានុក្រមវិភាគត្រូវបានសាកល្បងលើទិន្នន័យរបស់ក្រុមហ៊ុនមិនមែនហិរញ្ញវត្ថុរាប់រយរបស់ក្រុមហ៊ុនរុស្ស៊ី។ លទ្ធផលទាំងនេះត្រូវបានប្រៀបធៀបជាមួយនឹងប៉ារ៉ាម៉ែត្រដំបូងនៃគំរូ ហើយបន្ទាប់មកធ្វើការសន្និដ្ឋានអំពីការអនុវត្តជាក់ស្តែងរបស់វា។

ជាមួយនឹងស្ថានភាពសេដ្ឋកិច្ចកាន់តែយ៉ាប់យ៉ឺនទាំងក្នុង និងក្រៅប្រទេស ក្រុមហ៊ុនជាច្រើនកំពុងជួបការលំបាកផ្នែកហិរញ្ញវត្ថុ។ ការក្ស័យធននៃអង្គការជាប្រធានបទនៃទំនាក់ទំនងសេដ្ឋកិច្ចអាចក្លាយជាកម្មវត្ថុនៃដំណើរការតុលាការ។ ដូច្នេះ អ្នកគ្រប់គ្រងហិរញ្ញវត្ថុទំនើបត្រូវប្រឈមមុខជាមួយនឹងភារកិច្ចមិនត្រឹមតែការពារបាតុភូតវិបត្តិ និងការធានានូវស្ថានភាពហិរញ្ញវត្ថុប្រកបដោយស្ថិរភាពនៃសហគ្រាសរបស់ពួកគេប៉ុណ្ណោះទេ ប៉ុន្តែថែមទាំងបង្ហាញពីលទ្ធភាពជោគជ័យរបស់វាដល់ភាគីទីបីផងដែរ។

បច្ចុប្បន្ននេះ មានលក្ខណៈវិនិច្ឆ័យពហុកត្តាជាច្រើនសម្រាប់ការវាយតម្លៃលទ្ធភាពជោគជ័យរបស់ក្រុមហ៊ុន ដែលស្នើឡើងដោយអ្នកនិពន្ធផ្សេងៗ ទាំងក្នុង និងក្រៅប្រទេស (E. Altman, R. Taffler និង G. Tishaw, R. Lis, R.S. Saifulin និង G.G. Kadykov, អ្នកវិទ្យាសាស្ត្រ។ នៃវិទ្យាស្ថានសេដ្ឋកិច្ចរដ្ឋ Irkutsk, O.P. Zaitseva, U. Beaver, J. Kon-

nan និង M. Golder, D. Fulmer, G. Springgate) ។ គួរកត់សម្គាល់ថាគំរូបរទេសមិនតែងតែអាចទទួលយកបានសម្រាប់អង្គការរុស្ស៊ីទេព្រោះពួកគេប្រើមេគុណថេរដែលត្រូវបានគណនាស្របតាមលក្ខខណ្ឌសេដ្ឋកិច្ចផ្សេងទៀតលក្ខណៈពិសេសនៃការផ្តល់ប្រាក់កម្ចីនិងពន្ធ។

ការធ្វើរោគវិនិច្ឆ័យនៃកត្តាដែលនាំឱ្យស្ថាប័នមួយឈានទៅរកការក្ស័យធនអាចត្រូវបានអនុវត្តដោយប្រើវិធីសាស្រ្តផ្សេងៗ រួមទាំងការវិភាគ អ្នកជំនាញ វិធីសាស្ត្រសរសេរកម្មវិធីលីនេអ៊ែរ និងថាមវន្ត ក៏ដូចជាការប្រើប្រាស់គំរូក្លែងធ្វើផងដែរ។

គោលបំណងនៃការងារគឺដើម្បីសាកល្បងគំរូថ្មីសម្រាប់ការវាយតម្លៃលទ្ធភាពជោគជ័យរបស់ក្រុមហ៊ុនដោយប្រើឧបករណ៍សេដ្ឋកិច្ច។

ដោយផ្អែកលើវិធីសាស្រ្តនៃការវិភាគឋានានុក្រម យើងបានបង្កើតគំរូថ្មីមួយសម្រាប់វាយតម្លៃលទ្ធភាពជោគជ័យរបស់អង្គការ និងកំណត់

តម្លៃកម្រិតនៃសូចនាករអាំងតេក្រាល 1 ត្រូវបានកំណត់៖

X = 0.194*P(12) + 0.186*P(15) + 0.19*P(27) + 0.232*P(30) + 0.197*P(33)

P (12) - កម្រិតនៃភាពរលាយនៃអង្គការ;

P (15) - សមាមាត្របច្ចុប្បន្ន;

P(27) - ត្រឡប់មកវិញលើដើមទុនធ្វើការ;

P(30) - ផលិតភាពដើមទុន;

P(33) - ត្រឡប់មកវិញលើការលក់

វិធីសាស្ត្រវិភាគតាមឋានានុក្រម គឺជាបច្ចេកទេសវាយតម្លៃពហុលក្ខណៈ ដោយមានជំនួយពីកត្តាសូចនាករត្រូវបានជ្រើសរើស ហើយគំរូពហុកត្តាត្រូវបានបង្កើតឡើង។ ដើម្បីស្វែងរកកត្តាសូចនាករអាទិភាព មាត្រដ្ឋាននៃសារៈសំខាន់ដែលទាក់ទងនៃ T. Saaty និង K. Kearns ត្រូវបានប្រើ។

អាទិភាពខ្ពស់បំផុតក្នុងចំណោមកត្តាដែលត្រូវបានពិចារណាត្រូវបានទទួលស្គាល់ថាជា៖ កម្រិតនៃដំណោះស្រាយ សមាមាត្រសាច់ប្រាក់ងាយស្រួលបច្ចុប្បន្ន ផលចំណេញលើដើមទុនធ្វើការ ផលិតភាពដើមទុន និងប្រាក់ចំណេញពីការលក់។

សម្រាប់ការស្រាវជ្រាវបន្ថែម តម្លៃអាទិភាពនៃកត្តាដែលបានជ្រើសរើសត្រូវបានកែតម្រូវដោយបែងចែកតម្លៃដំបូងរបស់ពួកគេដោយផលបូកនៃកត្តាក្រោយ ហើយដូច្នេះវ៉ិចទ័រធម្មតានៃអាទិភាពត្រូវបានទទួលសម្រាប់សំណុំលក្ខណៈវិនិច្ឆ័យដែលកាត់បន្ថយ។

តម្លៃកម្រិតត្រូវបានរកឃើញដោយប្រើការវិភាគជាក់ស្តែងលើទិន្នន័យពិត។ គំរូនៃក្រុមហ៊ុនរុស្ស៊ីដែលមិនមែនជាហិរញ្ញវត្ថុចំនួន 100 ត្រូវបានបង្កើតឡើង

Suvorova L.V., Suvorova T.E., Kuklina M.V.

ដោយប្រើមូលដ្ឋានទិន្នន័យ គំរូរួមមានក្រុមហ៊ុនចំនួន 50 ដែលជាអ្នកមាន និងក្រុមហ៊ុនចំនួន 50 ដែលត្រូវបានប្រកាសថាក្ស័យធនដោយតុលាការ។ សម្រាប់អង្គការនីមួយៗ សូចនាករអាំងតេក្រាលមួយត្រូវបានគណនា ហើយក្រាហ្វនៃការពឹងផ្អែកនៃសូចនាករអាំងតេក្រាលលើស្ថានភាពរបស់ក្រុមហ៊ុនត្រូវបានសាងសង់។

នៅក្នុងក្របខ័ណ្ឌនៃគំរូដែលយើងបានបង្កើត ក្រុមហ៊ុនដែលសូចនាករអាំងតេក្រាលមិនលើសពី 15 ប្រែទៅជាក្ស័យធន។

ដើម្បីវាយតម្លៃទំនាក់ទំនងរវាងប្រូបាប៊ីលីតេនៃការក្ស័យធនរបស់អង្គការ និងតម្លៃនៃលក្ខណៈវិនិច្ឆ័យសំខាន់ យើងបានអនុវត្តឧបករណ៍សេដ្ឋកិច្ច។ ចំពោះគោលបំណងនេះគំរូដូចគ្នានៃក្រុមហ៊ុនរុស្ស៊ី 100 ដែលមិនមែនជាហិរញ្ញវត្ថុត្រូវបានប្រើប្រាស់។

គំរូជម្រើសគោលពីរត្រូវបានសាកល្បង៖ Probk-model4 (មុខងារប្រមូលផ្តុំនៃការចែកចាយធម្មតាស្តង់ដារ) និង Logit-model (មុខងារប្រូបាប៊ីលីតេកើនឡើងនៃការចែកចាយភ័ស្តុភារ)។ គំរូប្រព័ន្ធគោលពីរធ្វើឱ្យវាអាចកំណត់ទំនាក់ទំនងរវាងប្រូបាប៊ីលីតេនៃការក្ស័យធនរបស់ក្រុមហ៊ុន និងតម្លៃនៃលក្ខណៈវិនិច្ឆ័យសំខាន់។

យោងតាមគំរូនៃប្រភេទនេះ អថេរអាស្រ័យយកតម្លៃពីរ៖ 0 និង 1. យើងបានជ្រើសរើសស្ថានភាពរបស់ក្រុមហ៊ុនជាអថេរអាស្រ័យ។ តម្លៃនៃ "0" ត្រូវបានផ្តល់ទៅឱ្យក្រុមហ៊ុនរំលាយ និងតម្លៃនៃ "1" ទៅក្រុមហ៊ុនដែលក្ស័យធន។ នៅក្នុងគំរូដែលបានបង្កើត ចំនួននៃក្រុមហ៊ុនរំលាយ និងក្រុមហ៊ុនដែលក្ស័យធនស្របគ្នា និងស្មើនឹង 50។

មេគុណដែលបានគណនាទាំងអស់ រួមទាំងសូចនាករអាំងតេក្រាលសម្រាប់ក្រុមហ៊ុនដែលបានជ្រើសរើស ត្រូវបានបង្ហាញក្នុងតារាងទី 1 ។

1 Suvorova, L.V., Suvorova, T.E. ការវាយតម្លៃភាពក្ស័យធនរបស់អង្គការដោយប្រើប្រាស់វិធីសាស្ត្រវិភាគឋានានុក្រម // សម្ភារៈនៃសន្និសីទវិទ្យាសាស្ត្រ និងការអនុវត្តអន្តរជាតិលើកទី VIII "វិស័យហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធនៃសេដ្ឋកិច្ច៖ បញ្ហា និងការអភិវឌ្ឍន៍"។ - Novosibirsk: NSTU, 2015 ។

2 Makarov, A.S. លើបញ្ហានៃការជ្រើសរើសលក្ខណៈវិនិច្ឆ័យសម្រាប់ការវិភាគលទ្ធភាពជោគជ័យរបស់អង្គការ // ការវិភាគសេដ្ឋកិច្ច៖ ទ្រឹស្តី និងការអនុវត្ត។ 2008. លេខ 3 ។

3 FIRA PRO - ប្រព័ន្ធព័ត៌មាន និងវិភាគ ដែលជាទីភ្នាក់ងារវាយតម្លៃឯករាជ្យដំបូងគេ [ធនធានអេឡិចត្រូនិក] ។ - URL៖ http://www.fira.ru/ ។ - មួក។ ពីអេក្រង់

4 Sandor, Zolt ។ ការអប់រំផ្នែកសេដ្ឋកិច្ច៖ អថេរអាស្រ័យមានកំណត់។ គំរូពហុនាមនៃជម្រើសដាច់ដោយឡែក // Quantile ។ - 2009. -№7។ - ទំ. ៩-២០ ។

សូចនាករក្រុមហ៊ុន-កត្តាលក្ខណៈវិនិច្ឆ័យអាំងតេក្រាល Y: 1- ក្រុមហ៊ុនក្ស័យធន 0- ក្រុមហ៊ុនអ្នកមាន

ផលិតភាពដើមទុន ភាគហ៊ុន សមាមាត្រសាច់ប្រាក់ងាយស្រួលបច្ចុប្បន្ន ភាគហ៊ុនកម្រិតនៃដំណោះស្រាយសម្រាប់កាតព្វកិច្ចបច្ចុប្បន្ន ភាគហ៊ុនត្រឡប់មកវិញលើដើមទុនធ្វើការ % ត្រឡប់មកវិញលើការលក់ %

1 10,82 1,97 3,28 47,66 40 20,48 0

2 1,68 1,17 14,69 65,88 50 25,88 0

3 7,4 3,24 4,64 79,75 100 38,15 0

4 18,08 3,8 4,2 8,37 100 27,05 0

5 6,01 1,08 4,24 23,77 100 26,69 0

50 1,11 20,76 0,62 96,63 100 42,40 0

51 3,52 5,32 0,45 0,43 8,7 3,69 1

52 1,85 0,1 66,96 0,78 2,2 14,03 1

59 1,65 0,91 74,25 115 3,3 37,52 1

66 0,1 1 77,45 1 10 17,41 1

99 3,38 0,024 38,03 -1,47 -2,4 7,41 1

100 0,38 0,05 2,25 1,42 9,6 2,70 1

គំរូតំរែតំរង់ចំនួនពីរត្រូវបានសាកល្បង លទ្ធផលនៃការធ្វើតេស្តគំរូត្រូវបានបង្ហាញដោយប្រើកម្មវិធី Eviews ។ Rerelent នៅក្នុងតារាងទី 2 ។

តារាងទី 2 - ការធ្វើតេស្តគំរូ

ប៉ារ៉ាម៉ែត្រគំរូ

ចំនួននៃការសង្កេត 100 100

សូចនាករអាំងតេក្រាល -0.149***(0.043) -0.338**(0.138)

ថេរ 2.391***(0.569) 5.155***(1.858)

Prob (ស្ថិតិ LR) 0.000 0.000

McFadden R-squared 0.769 0.804

ចំណាំ។ កំហុសស្តង់ដារត្រូវបានចង្អុលបង្ហាញនៅក្នុងវង់ក្រចក កម្រិតសារៈសំខាន់ត្រូវបានចង្អុលបង្ហាញដោយសញ្ញាផ្កាយ៖ * ទំ<0,1; **p <0,05; ***p <0,01.

ផ្អែកលើលទ្ធផលដែលទទួលបាន វាត្រូវបានសន្និដ្ឋានថា តំរែតំរង់ទាំងពីរជាទូទៅមានសារៈសំខាន់នៅកម្រិត 1%។ ការប៉ាន់ប្រមាណមេគុណគឺមានសារៈសំខាន់ផងដែរនៅកម្រិត 1% សម្រាប់គំរូ Probit និងនៅកម្រិត 5% សម្រាប់គំរូ Logit ។ ការប៉ាន់ប្រមាណនៃមេគុណនៅពីមុខអថេរដែលទទួលខុសត្រូវចំពោះតម្លៃនៃសូចនាករអាំងតេក្រាល,

អវិជ្ជមាន។ នេះបង្ហាញថាតម្លៃនៃសូចនាករអាំងតេក្រាលកាន់តែខ្ពស់ ប្រូបាប៊ីលីតេនៃការក្ស័យធនកាន់តែទាប។

លទ្ធផលនៃការវាយតម្លៃតំរែតំរង់ដែលទទួលបានអាចត្រូវបានបង្ហាញជាទម្រង់ដូចខាងក្រោមៈ

ជី = 2.391 - 0.149 * x()

Pi =L (5.155 - 0.338 * xt)

ការពឹងផ្អែកនៃតម្លៃនៃសូចនាករអាំងតេក្រាលលើប្រូបាប៊ីលីតេនៃការព្យាករណ៍ដែលបានកំណត់ដោយប្រើគំរូ Logit និង Probit ត្រូវបានបង្ហាញក្នុងរូបភាពទី 1 ។ អ្នកអាចជំនួស

ខណៈពេលដែលម៉ូដែលទាំងពីរបង្កើតបានលទ្ធផលស្រដៀងគ្នាស្ទើរតែគ្មានភាពខុសគ្នាខ្លាំងត្រូវបានគេសង្កេតឃើញ។ ទោះយ៉ាងណាក៏ដោយមានគម្លាតមួយពីឌីណាមិកទូទៅ។

1-1-1-1-0 -,-■

♦ គំរូ Logit ■ គំរូ Probit

តម្លៃនៃសូចនាករអាំងតេក្រាល។

រូបភាពទី 1 - តំណាងក្រាហ្វិកនៃសមាមាត្រតម្លៃនៃលក្ខណៈវិនិច្ឆ័យអាំងតេក្រាល។

និងវាយតម្លៃលទ្ធភាពនៃការក្ស័យធន

ដើម្បីកំណត់តម្លៃកម្រិត ប្រូបាប៊ីលីតេនៃការក្ស័យធនដែលបានព្យាករណ៍ត្រូវបានសាងសង់សម្រាប់ក្រុមហ៊ុនទាំងអស់ពីគំរូសម្រាប់គំរូប្រព័ន្ធគោលពីរ។ រូបភាពទី 2 និងទី 3 បង្ហាញពីការពឹងផ្អែកនៃប្រូបាប៊ីលីតេនៃការព្យាករណ៍លើលេខសង្កេត។ ក្រុមហ៊ុន 50 ដំបូងនៅក្នុងគំរូគឺជាអ្នកមាន ហើយក្រុមហ៊ុន 50 ចុងក្រោយត្រូវបានប្រកាសថាក្ស័យធនដោយតុលាការ។

ក្រាហ្វទាំងនេះក៏បង្ហាញថាមានគម្លាតមួយ។ ក្រុមហ៊ុនដែលត្រូវគ្នានឹងលេខ 59 ពិតជាក្ស័យធន ប៉ុន្តែលក្ខណៈវិនិច្ឆ័យសំខាន់បានបង្ហាញពីការសន្និដ្ឋានផ្ទុយគ្នា។ ប្រូបាប៊ីលីតេទាបបំផុតនៃការក្ស័យធនត្រូវបានព្យាករណ៍សម្រាប់ក្រុមហ៊ុននេះ។

រូបភាពទី 2 - តំណាងក្រាហ្វិកនៃសមាមាត្រនៃប្រូបាប៊ីលីតេដែលបានព្យាករណ៍នៃការក្ស័យធន និងលេខក្រុមហ៊ុនសម្រាប់គំរូ Logit

ដូច្នេះវាត្រូវបានសន្និដ្ឋានថាប្រសិនបើប្រូបាប៊ីលីតេនៃការក្ស័យធនមានលើសពី 50% ក្រុមហ៊ុននឹងក្ស័យធន។ តិចជាង 50% បន្ទាប់មកក្រុមហ៊ុនគឺ

10 20 30 40 50 60 70 80 90 100

រូបភាពទី 3 - តំណាងក្រាហ្វិកនៃសមាមាត្រនៃប្រូបាប៊ីលីតេដែលបានព្យាករណ៍នៃការក្ស័យធន និងចំនួនក្រុមហ៊ុនសម្រាប់គំរូ Pshbk

ដូចដែលបានកត់សម្គាល់មុននេះ នៅពេលគណនាលក្ខណៈវិនិច្ឆ័យពហុកត្តាដោយប្រើ AHP ភាពមិនត្រឹមត្រូវចំនួនពីរត្រូវបានបង្កើតឡើង ពោលគឺក្រុមហ៊ុនចំនួន 2 ដែលមានការព្យាករណ៍អំពីដំណោះស្រាយគឺពិតជាក្ស័យធន។ វា​ត្រូវ​នឹង​ប្រភេទ I error។ ភាពមិនត្រឹមត្រូវស្រដៀងគ្នានេះបានកើតឡើងនៅពេលព្យាករណ៍ពីប្រូបាប៊ីលីតេនៃការក្ស័យធនដោយប្រើឧបករណ៍សេដ្ឋកិច្ច ប៉ុន្តែមានកំហុសប្រភេទ I ក្នុងករណីនេះ

តែមានចំនួន 1% (សម្រាប់តែក្រុមហ៊ុនដែលក្ស័យធនមួយប៉ុណ្ណោះ ប្រូបាប៊ីលីតេនៃការក្ស័យធនទាបត្រូវបានព្យាករណ៍)។ គ្មានកំហុសប្រភេទ II ត្រូវបានគេសង្កេតឃើញនៅក្នុងករណីទាំងពីរនោះទេ។ អំណាចពន្យល់នៃគំរូគឺ 100% ដកប្រភេទ I និងប្រភេទ II កំហុស។ គំរូដែលបានបង្កើតឡើងទាំងពីរ ទាំងការប្រើប្រាស់ AHP និងការប្រើប្រាស់ឧបករណ៍ econometrics មានថាមពលពន្យល់ខ្ពស់ (តារាងទី 3)។

តារាងទី 3 - លក្ខណៈប្រៀបធៀបនៃឧបករណ៍ AHP និង econometrics

ឧបករណ៍ Econometrics លក្ខណៈវិនិច្ឆ័យ MAI

កម្រិត X<15 - компания несостоятельна, Х>15 - ក្រុមហ៊ុនមានទ្រព្យសម្បត្តិ P<50% - компания состоятельна, Р >50% - ក្រុមហ៊ុនក្ស័យធន

កំហុស​ប្រភេទ I (ក្រុមហ៊ុន​ដែល​មាន​ការ​ព្យាករ​ពី​ភាព​រលាយ​ត្រូវ​បាន​ក្ស័យធន) 2% 1%

កំហុសប្រភេទ II (ក្រុមហ៊ុនដែលមានការព្យាករណ៍នៃការក្ស័យធនគឺសារធាតុរំលាយ) 0% 0%

ថាមពល​ពន្យល់​របស់​ម៉ូដែល 98% 99%

ដោយផ្អែកលើលទ្ធផលដែលទទួលបានដោយប្រើវិធីសាស្រ្តវិភាគយើងអាចសន្និដ្ឋានថាគំរូថ្មី, ឋានានុក្រមនិងការធ្វើតេស្តដោយប្រើ

ឧបករណ៍សេដ្ឋកិច្ចគឺជាគន្លឹះនៃការក្ស័យធនរបស់ក្រុមហ៊ុនរុស្ស៊ី។ ល្អបំផុត និងអាចអនុវត្តបានសម្រាប់ការធ្វើរោគវិនិច្ឆ័យ

បញ្ជីព្រះគម្ពីរ

1. Makarov, A.S. លើបញ្ហានៃការជ្រើសរើសលក្ខណៈវិនិច្ឆ័យសម្រាប់ការវិភាគលទ្ធភាពជោគជ័យរបស់អង្គការ // ការវិភាគសេដ្ឋកិច្ច៖ ទ្រឹស្តី និងការអនុវត្ត។ - 2008. - លេខ 3 ។

2. Suvorova, L.V., Suvorova, T.E. ការវាយតម្លៃភាពក្ស័យធននៃអង្គការមួយដោយប្រើវិធីសាស្រ្តនៃការវិភាគឋានានុក្រម // សម្ភារៈនៃសន្និសីទវិទ្យាសាស្ត្រនិងការអនុវត្តអន្តរជាតិលើកទី 8 "វិស័យហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធនៃសេដ្ឋកិច្ច៖ បញ្ហានិងទស្សនវិស័យអភិវឌ្ឍន៍" NSTU, Novosibirsk, 2015 ។

3. Sandor, Zolt ។ ការអប់រំផ្នែកសេដ្ឋកិច្ច៖ អថេរអាស្រ័យមានកំណត់។ គំរូពហុនាមនៃជម្រើសដាច់ដោយឡែក // Quantile ។ - 2009. - លេខ 7 ។ - ទំ. ៩-២០ ។

4. Altman, E. & Haldeman, R. (1977) ការវិភាគ ZETA: គំរូថ្មីមួយដើម្បីកំណត់ហានិភ័យនៃការក្ស័យធនរបស់សាជីវកម្ម។ ទិនានុប្បវត្តិនៃធនាគារនិងហិរញ្ញវត្ថុ, 1, 29-35 ។

5. Beaver, W. (1966) សមាមាត្រហិរញ្ញវត្ថុជាអ្នកព្យាករណ៍ពីការបរាជ័យ។ ទិនានុប្បវត្តិនៃការស្រាវជ្រាវគណនេយ្យ, 4,71-111 ។

6. Conan, J. & Holder, M. (1979) ការពន្យល់អថេរនៃការអនុវត្ត និងការគ្រប់គ្រងការគ្រប់គ្រង និក្ខេបបទថ្នាក់បណ្ឌិត CERG សាកលវិទ្យាល័យប៉ារីស Dauphine ។

7. FIRA PRO - ប្រព័ន្ធព័ត៌មាន និងវិភាគ ដែលជាទីភ្នាក់ងារវាយតម្លៃឯករាជ្យដំបូងគេ [ធនធានអេឡិចត្រូនិក] ។ - URL៖ http://www.fira.ru/ ។ - មួក។ ពីអេក្រង់

8. Fulmer, J. & Moon, J. (1984) គំរូចំណាត់ថ្នាក់ក្ស័យធនសម្រាប់ក្រុមហ៊ុនខ្នាតតូច។ ទិនានុប្បវត្តិនៃការផ្តល់ប្រាក់កម្ចីរបស់ធនាគារពាណិជ្ជ, 25-37 ។

9. Springate, G. (1978) ការទស្សន៍ទាយពីលទ្ធភាពនៃការបរាជ័យនៅក្នុងក្រុមហ៊ុនកាណាដា។ មិនបានបោះពុម្ពផ្សាយ M.B.A. គម្រោងស្រាវជ្រាវ សាកលវិទ្យាល័យ Simon Fraser

Econometrics គឺជាវិន័យដែលរួមបញ្ចូលគ្នានូវសំណុំនៃលទ្ធផលទ្រឹស្តី វិធីសាស្រ្ត និងបច្ចេកទេសដែលអនុញ្ញាតឱ្យផ្អែកលើទ្រឹស្តីសេដ្ឋកិច្ច ស្ថិតិសេដ្ឋកិច្ច និងឧបករណ៍គណិតវិទ្យា និងស្ថិតិ ដើម្បីទទួលបានការបញ្ចេញមតិបរិមាណនៃគំរូគុណភាព។

វគ្គសិក្សា econometrics ត្រូវបានរចនាឡើងដើម្បីបង្រៀនវិធីផ្សេងៗនៃការបញ្ចេញទំនាក់ទំនង និងលំនាំតាមរយៈគំរូ និងវិធីសាស្រ្តសម្រាប់សាកល្បងភាពគ្រប់គ្រាន់របស់ពួកគេដោយផ្អែកលើទិន្នន័យសង្កេត។ វិធីសាស្រ្តសេដ្ឋកិច្ចខុសគ្នាពីវិធីសាស្រ្តគណិតវិទ្យា-ស្ថិតិ នៅក្នុងការយកចិត្តទុកដាក់ដែលវាយកចិត្តទុកដាក់ចំពោះបញ្ហានៃការអនុលោមតាមគំរូដែលបានជ្រើសរើសជាមួយវត្ថុដែលកំពុងសិក្សា និងការពិចារណាលើហេតុផលដែលនាំឱ្យមានតម្រូវការក្នុងការកែប្រែគំរូដោយផ្អែកលើភាពត្រឹមត្រូវជាងមុន។ ប្រព័ន្ធនៃគំនិត។ Econometrics មានការព្រួយបារម្ភជាសំខាន់ជាមួយនឹងការសន្និដ្ឋានស្ថិតិ, i.e. ដោយប្រើព័ត៌មានគំរូដើម្បីទទួលបានគំនិតមួយចំនួននៃលក្ខណៈសម្បត្តិរបស់ប្រជាជនមួយ។ គំរូ​សេដ្ឋកិច្ច​ទូទៅ​បំផុត​គឺ​មុខងារ​ផលិតកម្ម​និង​គំរូ​ដែល​ពិពណ៌នា​ដោយ​ប្រព័ន្ធ​នៃ​សមីការ​ដំណាល​គ្នា។ សូមក្រឡេកមើលពួកគេដោយសង្ខេប។

មុខងារផលិតកម្ម

មុខងារផលិតគឺជាគំរូគណិតវិទ្យាដែលកំណត់លក្ខណៈអាស្រ័យនៃបរិមាណនៃទិន្នផលលើបរិមាណកម្លាំងពលកម្ម និងតម្លៃសម្ភារៈ។ គំរូអាចត្រូវបានសាងសង់ទាំងសម្រាប់ក្រុមហ៊ុនបុគ្គល និងឧស្សាហកម្ម និងសម្រាប់សេដ្ឋកិច្ចជាតិទាំងមូល។ ចូរយើងពិចារណាអំពីមុខងារផលិតកម្មដែលរួមបញ្ចូលកត្តាផលិតកម្មពីរគឺ ថ្លៃដើមទុន K និងថ្លៃពលកម្ម L ដែលកំណត់បរិមាណទិន្នផល Q. បន្ទាប់មកយើងអាចសរសេរ

កម្រិតនៃទិន្នផលអាចសម្រេចបានដោយប្រើបន្សំផ្សេងគ្នានៃដើមទុន និងធាតុចូលកម្លាំងពលកម្ម។ ខ្សែកោងដែលពិពណ៌នាដោយលក្ខខណ្ឌ j(K, L) = const. ជាធម្មតាវាត្រូវបានសន្មត់ថានៅពេលដែលតម្លៃនៃអថេរឯករាជ្យមួយកើនឡើង អត្រារឹមនៃការជំនួសសម្រាប់កត្តាផលិតកម្មមានការថយចុះ។ ដូច្នេះ ខណៈពេលដែលរក្សាបាននូវបរិមាណផលិតកម្មថេរ ការសន្សំនៃការចំណាយមួយប្រភេទដែលទាក់ទងនឹងការកើនឡើងនៃថ្លៃដើមនៃកត្តាមួយផ្សេងទៀតថយចុះបន្តិចម្តងៗ។ ដោយប្រើឧទាហរណ៍នៃមុខងារផលិតកម្ម Cobb-Douglas យើងនឹងពិចារណាលើការសន្និដ្ឋានសំខាន់ៗដែលអាចទទួលបានដោយផ្អែកលើសំណើសម្រាប់មុខងារផលិតកម្មមួយឬប្រភេទផ្សេងទៀត។ មុខងារផលិតកម្ម Cobb-Douglas ដែលរួមបញ្ចូលកត្តាផលិតកម្មពីរមានទម្រង់

តើ A នៅឯណា?,? - ប៉ារ៉ាម៉ែត្រគំរូ។ តម្លៃនៃ A អាស្រ័យលើឯកតានៃការវាស់វែង Q, K និង L ក៏ដូចជាប្រសិទ្ធភាពនៃដំណើរការផលិត។

សម្រាប់តម្លៃថេរនៃ K និង L មុខងារ Q ដែលត្រូវបានកំណត់ដោយតម្លៃធំនៃប៉ារ៉ាម៉ែត្រ A មានតម្លៃខ្ពស់ជាងដូច្នេះដំណើរការផលិតដែលបានពិពណ៌នាដោយមុខងារបែបនេះគឺមានប្រសិទ្ធភាពជាង។

មុខងារផលិតកម្មដែលបានពិពណ៌នាគឺមិនច្បាស់លាស់ និងបន្ត (សម្រាប់ K និង L វិជ្ជមាន)។ ជម្រើស? ហើយ? ហៅថាមេគុណនៃការបត់បែន។ ពួកគេបង្ហាញដោយចំនួន Q នឹងផ្លាស់ប្តូរជាមធ្យមប្រសិនបើ? ឬ? កើនឡើង 1% ។

ចូរយើងពិចារណាអំពីឥរិយាបថនៃមុខងារ Q នៅពេលដែលមាត្រដ្ឋានផលិតកម្មផ្លាស់ប្តូរ។ ចូរយើងសន្មតថាការចំណាយនៃកត្តានីមួយៗនៃផលិតកម្មកើនឡើងដោយកត្តា 100% ។ បន្ទាប់មកតម្លៃថ្មីនៃមុខងារនឹងត្រូវបានកំណត់ដូចខាងក្រោម៖

ទន្ទឹមនឹងនោះ ចុះបើ? + ? = 1 បន្ទាប់មកកម្រិតនៃប្រសិទ្ធភាពមិនអាស្រ័យលើទំហំផលិតកម្មទេ។ បើ? + ? 1 - ថយចុះនៅពេលដែលទំហំផលិតកម្មពង្រីក។ វាគួរតែត្រូវបានកត់សម្គាល់ថាលក្ខណៈសម្បត្តិទាំងនេះមិនអាស្រ័យលើតម្លៃលេខ K, L នៃមុខងារផលិតកម្មទេ។ ដើម្បីកំណត់ប៉ារ៉ាម៉ែត្រនិងប្រភេទនៃមុខងារផលិតកម្មវាចាំបាច់ត្រូវធ្វើការសង្កេតបន្ថែម។ តាមក្បួនទិន្នន័យពីរប្រភេទត្រូវបានប្រើប្រាស់ - ស៊េរីថាមវន្ត (ពេលវេលា) និងទិន្នន័យសង្កេតក្នុងពេលដំណាលគ្នា (ព័ត៌មានលំហ) ។ ស៊េរីពេលវេលានៃសូចនាករសេដ្ឋកិច្ចកំណត់លក្ខណៈនៃអាកប្បកិរិយារបស់ក្រុមហ៊ុនដូចគ្នាតាមពេលវេលា ខណៈពេលដែលទិន្នន័យនៃប្រភេទទីពីរជាធម្មតាសំដៅទៅលើពេលវេលាដូចគ្នា ប៉ុន្តែចំពោះក្រុមហ៊ុនផ្សេងគ្នា។ ក្នុងករណីដែលអ្នកស្រាវជ្រាវមានស៊េរីពេលវេលា ជាឧទាហរណ៍ ទិន្នន័យប្រចាំឆ្នាំដែលបង្ហាញពីសកម្មភាពរបស់ក្រុមហ៊ុនដូចគ្នា ការលំបាកកើតឡើងដែលនឹងមិនជួបប្រទះនៅពេលធ្វើការជាមួយទិន្នន័យលំហ។ ដូច្នេះ តម្លៃដែលទាក់ទងបានក្លាយទៅជាខុសគ្នាតាមពេលវេលា ហើយដូច្នេះការរួមបញ្ចូលគ្នាដ៏ល្អប្រសើរនៃការចំណាយនៃកត្តាផលិតកម្មនីមួយៗក៏ផ្លាស់ប្តូរផងដែរ។ លើសពីនេះទៀតកម្រិតនៃការគ្រប់គ្រងរដ្ឋបាលផ្លាស់ប្តូរតាមពេលវេលា។ ទោះយ៉ាងណាក៏ដោយ បញ្ហាចម្បងនៅពេលប្រើស៊េរីពេលវេលាគឺត្រូវបានបង្កើតឡើងដោយផលវិបាកនៃវឌ្ឍនភាពបច្ចេកទេស ដែលជាលទ្ធផលដែលអត្រាតម្លៃនៃកត្តាផលិតកម្ម សមាមាត្រដែលពួកគេអាចជំនួសគ្នាទៅវិញទៅមក និងប៉ារ៉ាម៉ែត្រប្រសិទ្ធភាពផ្លាស់ប្តូរ។ ជាលទ្ធផលមិនត្រឹមតែប៉ារ៉ាម៉ែត្រប៉ុណ្ណោះទេប៉ុន្តែថែមទាំងទម្រង់នៃមុខងារផលិតកម្មអាចផ្លាស់ប្តូរតាមពេលវេលា។ ការកែតម្រូវសម្រាប់វឌ្ឍនភាពបច្ចេកវិទ្យាអាចត្រូវបានណែនាំដោយប្រើនិន្នាការពេលវេលាមួយចំនួនដែលរួមបញ្ចូលនៅក្នុងមុខងារផលិតកម្ម។ បន្ទាប់មក

មុខងារផលិតកម្ម Cobb-Douglas ដោយគិតពីវឌ្ឍនភាពបច្ចេកទេសមានទម្រង់

នៅក្នុងកន្សោមនេះ ប៉ារ៉ាម៉ែត្រ? ដោយមានជំនួយពីវឌ្ឍនភាពបច្ចេកទេសត្រូវបានកំណត់ បង្ហាញថាបរិមាណទិន្នផលកើនឡើងជារៀងរាល់ឆ្នាំដោយ? ភាគរយដោយមិនគិតពីការផ្លាស់ប្តូរតម្លៃនៃកត្តាផលិតកម្ម និងជាពិសេសទំហំនៃការវិនិយោគថ្មី។ ទម្រង់នៃវឌ្ឍនភាពបច្ចេកទេសនេះ មិនត្រូវបានផ្សារភ្ជាប់ជាមួយនឹងការបញ្ចូលកម្លាំងពលកម្ម ឬដើមទុន ត្រូវបានគេហៅថា "វឌ្ឍនភាពបច្ចេកទេសដែលមិនមែនជាសម្ភារៈ"។ ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ វិធីសាស្រ្តបែបនេះមិនមានភាពប្រាកដនិយមទាំងស្រុងនោះទេ ចាប់តាំងពីការរកឃើញថ្មីមិនអាចប៉ះពាល់ដល់ដំណើរការរបស់ម៉ាស៊ីនចាស់ ហើយការពង្រីកបរិមាណផលិតកម្មអាចធ្វើទៅបានតែតាមរយៈការវិនិយោគថ្មីប៉ុណ្ណោះ។ ជាមួយនឹងវិធីសាស្រ្តផ្សេងគ្នាក្នុងការគិតគូរពីវឌ្ឍនភាពបច្ចេកទេស សម្រាប់ "ក្រុមអាយុ" នៃដើមទុននីមួយៗ មុខងារផលិតកម្មផ្ទាល់របស់ពួកគេត្រូវបានសាងសង់។ ក្នុងករណីនេះមុខងារ Cobb-Douglas នឹងមានទម្រង់

ដែល Qt(v) គឺជាបរិមាណនៃផលិតផលដែលផលិតក្នុងកំឡុងពេល t លើឧបករណ៍ដែលដាក់ឱ្យប្រើប្រាស់ក្នុងកំឡុង v; Lt(v) គឺជាថ្លៃពលកម្មក្នុងកំឡុងពេល t សម្រាប់ការផ្តល់សេវាបរិក្ខារដែលត្រូវបានចាត់ចែងក្នុងកំឡុងពេល v ហើយ Kt(v) គឺជាដើមទុនថេរដែលត្រូវបានចាត់ចែងក្នុងកំឡុងពេល v និងប្រើប្រាស់ក្នុងកំឡុងពេល t ។ ប៉ារ៉ាម៉ែត្រ v នៅក្នុងមុខងារផលិតកម្មបែបនេះឆ្លុះបញ្ចាំងពីស្ថានភាពនៃវឌ្ឍនភាពបច្ចេកទេស។ បន្ទាប់មកសម្រាប់រយៈពេល t មុខងារផលិតកម្មសរុបត្រូវបានសាងសង់ដែលតំណាងឱ្យការពឹងផ្អែកនៃបរិមាណសរុបនៃទិន្នផល Qt លើតម្លៃពលកម្មសរុប Lt និងដើមទុន Kt នៅពេល t ។ នៅពេលប្រើព័ត៌មានលំហ ដើម្បីបង្កើតមុខងារផលិតកម្ម i.e. ទិន្នន័យនៅលើក្រុមហ៊ុនជាច្រើនដែលត្រូវគ្នាទៅនឹងចំណុចដូចគ្នានៅក្នុងពេលវេលា បញ្ហានៃប្រភេទផ្សេងគ្នាកើតឡើង។ ដោយសារលទ្ធផលនៃការសង្កេតសំដៅទៅលើក្រុមហ៊ុនផ្សេងៗគ្នា នៅពេលប្រើពួកវា វាត្រូវបានសន្មត់ថាអាកប្បកិរិយារបស់ក្រុមហ៊ុនទាំងអស់អាចត្រូវបានពិពណ៌នាដោយប្រើមុខងារដូចគ្នា។ សម្រាប់ការបកស្រាយសេដ្ឋកិច្ចប្រកបដោយជោគជ័យនៃគំរូលទ្ធផល វាជាការចង់បានថាក្រុមហ៊ុនទាំងអស់នេះជាកម្មសិទ្ធិរបស់ឧស្សាហកម្មតែមួយ។ លើសពីនេះទៀត ពួកគេត្រូវបានចាត់ទុកថាមានសមត្ថភាពផលិតប្រហាក់ប្រហែលគ្នា និងកម្រិតនៃការគ្រប់គ្រងរដ្ឋបាល។ មុខងារផលិតកម្មដែលបានពិភាក្សាខាងលើត្រូវបានកំណត់នៅក្នុងធម្មជាតិ និងមិនគិតពីឥទ្ធិពលនៃការរំខានដោយចៃដន្យដែលមាននៅក្នុងបាតុភូតសេដ្ឋកិច្ចនីមួយៗ។ ដូច្នេះនៅក្នុងសមីការនីមួយៗដែលប៉ារ៉ាម៉ែត្រដែលត្រូវប៉ាន់ប្រមាណ ចាំបាច់ត្រូវណែនាំអថេរ e ដែលនឹងឆ្លុះបញ្ចាំងពីផលប៉ះពាល់លើដំណើរការផលិតនៃកត្តាទាំងអស់ដែលមិនត្រូវបានរួមបញ្ចូលយ៉ាងច្បាស់នៅក្នុងមុខងារផលិតកម្ម។ ដូច្នេះ ជាទូទៅ មុខងារផលិត Cobb-Douglas អាចត្រូវបានតំណាងថាជា

យើងទទួលបានគំរូតំរែតំរង់ច្បាប់ថាមពលដែលការប៉ាន់ប្រមាណប៉ារ៉ាម៉ែត្រគឺ A, ? ហើយ? អាចត្រូវបានរកឃើញដោយប្រើវិធីសាស្ត្រការេតិចបំផុត ដោយគ្រាន់តែប្រើការបំប្លែងលោការីតដំបូងប៉ុណ្ណោះ។ បន្ទាប់មកសម្រាប់ការសង្កេត i-th យើងមាន

ដែល Qi, Ki និង Li ជាបរិមាណនៃទិន្នផល ដើមទុន និងថ្លៃពលកម្មសម្រាប់ការអង្កេត i-th (i = 1, 2, ..., n) និង n គឺជាទំហំគំរូ ឧ។ ចំនួននៃការសង្កេតដែលប្រើដើម្បីទទួលបានការប៉ាន់ប្រមាណនៃ ln និង - ប៉ារ៉ាម៉ែត្រនៃមុខងារផលិតកម្ម។ ទាក់ទងនឹង ?ខ្ញុំជាធម្មតាសន្មតថាពួកគេឯករាជ្យពីគ្នាទៅវិញទៅមក ហើយ ?i ? N(0, ?) ផ្អែកលើការពិចារណាអាទិភាពនៃអត្ថន័យ? ហើយ? ត្រូវតែបំពេញលក្ខខណ្ឌ 0

ដោយងាកទៅរកទម្រង់នៃការបញ្ចេញមតិនេះសម្រាប់មុខងារផលិតកម្ម វាអាចលុបបំបាត់ឥទ្ធិពលនៃពហុជួររវាង ln K និង ln L. ជាឧទាហរណ៍ យើងបង្ហាញគំរូ Cobb-Douglas ដែលទទួលបានដោយផ្អែកលើទិន្នន័យស្តីពីសហគ្រាសចំនួន 180 ដែលផលិតខោអាវខាងក្រៅ៖

តម្លៃតេស្ត t សម្រាប់មេគុណតំរែតំរង់នៃសមីការត្រូវបានចង្អុលបង្ហាញនៅក្នុងវង់ក្រចក។ ក្នុងករណីនេះ មេគុណច្រើននៃការកំណត់ និងតម្លៃគណនានៃស្ថិតិតេស្ត F រៀងគ្នាស្មើនឹង r2 = 0.46 និង F = 12.7 បង្ហាញពីសារៈសំខាន់នៃសមីការលទ្ធផល។ ការប៉ាន់ស្មានប៉ារ៉ាម៉ែត្រ? ហើយ? the Cobb - មុខងារ Douglas ស្មើនឹង = 0.19 និង = 0.95 (1 - 0.19 + 0.14) ។ ចាប់តាំងពី = 1.14 > 1 វាអាចត្រូវបានសន្មត់ថាមានការកើនឡើងនៃប្រសិទ្ធភាពនៅពេលដែលទំហំផលិតកម្មពង្រីក។ ប៉ារ៉ាម៉ែត្រគំរូក៏បង្ហាញផងដែរថាជាមួយនឹងការកើនឡើងនៃដើមទុន K ដោយ 1% បរិមាណទិន្នផលកើនឡើងជាមធ្យម 0.19% ហើយជាមួយនឹងការកើនឡើងនៃតម្លៃពលកម្ម L ដោយ 1% បរិមាណទិន្នផលកើនឡើងជាមធ្យម 0.95% ។

ប្រព័ន្ធនៃសមីការសេដ្ឋកិច្ចដំណាលគ្នា។

ប្រព័ន្ធនៃអត្តសញ្ញាណដែលទាក់ទងគ្នា និងសមីការតំរែតំរង់ ដែលអថេរអាចធ្វើសកម្មភាពក្នុងពេលដំណាលគ្នាជាលទ្ធផលនៅក្នុងសមីការមួយចំនួន និងជាការពន្យល់នៅក្នុងសមីការផ្សេងទៀត ជាធម្មតាត្រូវបានគេហៅថាប្រព័ន្ធនៃសមីការដំណាលគ្នា (សេដ្ឋកិច្ច) ។ ក្នុងករណីនេះ ទំនាក់ទំនងអាចរួមបញ្ចូលអថេរដែលទាក់ទងមិនត្រឹមតែពេល t ប៉ុណ្ណោះទេ ប៉ុន្តែក៏សម្រាប់គ្រាមុនៗផងដែរ។ អថេរបែបនេះត្រូវបានគេហៅថា lagged (lagged) ។ អត្តសញ្ញាណឆ្លុះបញ្ចាំងពីទំនាក់ទំនងមុខងារនៃអថេរ។ បច្ចេកទេសសម្រាប់ការប៉ាន់ប្រមាណប៉ារ៉ាម៉ែត្រនៃប្រព័ន្ធនៃសមីការសេដ្ឋកិច្ចមានលក្ខណៈផ្ទាល់ខ្លួនរបស់វា។ នេះគឺដោយសារតែការពិតដែលថានៅក្នុងសមីការតំរែតំរង់នៃប្រព័ន្ធអថេរឯករាជ្យនិងកំហុសចៃដន្យត្រូវបានទាក់ទងគ្នាទៅវិញទៅមក។ លក្ខណៈសម្បត្តិស្ថិតិ និងបញ្ហានៃប្រព័ន្ធប៉ាន់ស្មាននៃសមីការលីនេអ៊ែរត្រូវបានសិក្សាយ៉ាងល្អ។ យើងនឹងពិចារណាគំរូលីនេអ៊ែរនៃទម្រង់ខាងក្រោម៖

ដែលខ្ញុំ = 1, 2, ... , G; t = 1, 2, ... , n;

yit គឺជាតម្លៃនៃអថេរ endogenous (លទ្ធផល) នៅពេល t;

xit - តម្លៃនៃអថេរដែលបានកំណត់ជាមុន, i.e. អថេរ exogenous (ពន្យល់) នៅពេល t ឬអថេរ endogenous យឺតយ៉ាវ;

uit គឺជាការរំខានដោយចៃដន្យជាមួយនឹងសូន្យមធ្យម។

សំណុំនៃសមភាព (53.60) ត្រូវបានគេហៅថាប្រព័ន្ធនៃសមីការដំណាលគ្នាក្នុងទម្រង់រចនាសម្ព័ន្ធ។ វត្តមាននៃការរឹតបន្តឹងអាទិភាព ដែលត្រូវបានភ្ជាប់ជាឧទាហរណ៍ ជាមួយនឹងការពិតដែលថាមេគុណមួយចំនួនត្រូវបានចាត់ទុកថាស្មើនឹងសូន្យ ផ្តល់នូវលទ្ធភាពនៃការវាយតម្លៃស្ថិតិនៃចំនួនដែលនៅសល់។ ក្នុងទម្រង់ម៉ាទ្រីស ប្រព័ន្ធសមីការអាចត្រូវបានតំណាងថាជា

ដែល B គឺជាម៉ាទ្រីសនៃលំដាប់ G x G ដែលមានមេគុណសម្រាប់តម្លៃបច្ចុប្បន្ននៃអថេរ endogenous;

G គឺជាម៉ាទ្រីសនៃលំដាប់ G x K ដែលមានមេគុណនៃអថេរ exogenous ។

yt = (y1t,..., yGti)T, xt = (x1t,... xkt)T, ?t = (?1t,... ?Gt)T - វ៉ិចទ័រជួរឈរនៃតម្លៃនៃ endogenous និង exogenous អថេររៀងៗខ្លួន និងកំហុសចៃដន្យ។ គួរកត់សំគាល់ថា M?t = 0; ?(?) = M?t?tT = ដែល En ជាម៉ាទ្រីសអត្តសញ្ញាណ។ ដូច្នេះប្រសិនបើ M?t1?t2 = 0 នៅ t1? t2 និង t1, t2 = 1, 2, ..., n បន្ទាប់មកកំហុសចៃដន្យគឺឯករាជ្យពីគ្នាទៅវិញទៅមក។ ប្រសិនបើភាពខុសគ្នានៃកំហុសគឺថេរ M? = = 2 ហើយ​មិន​អាស្រ័យ​លើ t និង xt នោះ​ទេ នេះ​បង្ហាញ​ថា​សំណល់​គឺ homoscedastic ។ លក្ខខណ្ឌសម្រាប់ heteroskedasticity គឺជាការពឹងផ្អែកនៃតម្លៃនៃ M? = ពី t និង xt ។ ការគុណធាតុទាំងអស់នៃសមីការ (53.61) នៅខាងឆ្វេងដោយម៉ាទ្រីសបញ្ច្រាស B-1 យើងទទួលបានទម្រង់កាត់បន្ថយនៃប្រព័ន្ធនៃសមីការដំណាលគ្នា៖

ក្នុងចំណោមប្រព័ន្ធនៃសមីការដំណាលគ្នា ភាពសាមញ្ញបំផុតគឺប្រព័ន្ធ recursive សម្រាប់ការប៉ាន់ប្រមាណមេគុណដែលវិធីសាស្ត្រការ៉េតិចបំផុតអាចត្រូវបានប្រើ។ ប្រព័ន្ធ (53.61) នៃសមីការដំណាលគ្នាត្រូវបានគេហៅថា recursive ប្រសិនបើលក្ខខណ្ឌខាងក្រោមត្រូវបានបំពេញ: 1)

ម៉ាទ្រីសនៃតម្លៃនៃអថេរ endogenous

គឺ​ជា​ម៉ាទ្រីស​ត្រីកោណ​ទាប, i.e. ?ij = 0 សម្រាប់ j > 1 និង?ii = 1;

2) កំហុសចៃដន្យគឺឯករាជ្យពីគ្នាទៅវិញទៅមក, i.e. ?ii > 0, ?ij = 0 សម្រាប់ខ្ញុំ ? j, where i, j = 1, 2, ..., G. វាធ្វើតាមថា matrix កំហុស coariance М?t?tT = ?(?) ជាអង្កត់ទ្រូង;

3) ការដាក់កម្រិតនីមួយៗលើមេគុណរចនាសម្ព័ន្ធអនុវត្តចំពោះសមីការដាច់ដោយឡែក។ នីតិវិធីសម្រាប់ការប៉ាន់ប្រមាណមេគុណនៃប្រព័ន្ធ recursive ដោយប្រើវិធីសាស្រ្តការេតិចបំផុតដែលបានអនុវត្តចំពោះសមីការដាច់ដោយឡែកនាំឱ្យមានការប៉ាន់ប្រមាណស្របគ្នា។

ជាឧទាហរណ៍ សូមពិចារណាស្ថានភាពដែលនាំទៅដល់ប្រព័ន្ធសមីការដែលកើតឡើងវិញ។ ឧបមាថាតម្លៃទីផ្សារ Pt នៅថ្ងៃ t អាស្រ័យលើបរិមាណនៃការលក់នៅថ្ងៃមុន qt-1 ហើយបរិមាណនៃការទិញ qt នៅថ្ងៃ t អាស្រ័យលើតម្លៃផលិតផលនៅថ្ងៃ t ។ តាមគណិតវិទ្យា ប្រព័ន្ធសមីការអាចត្រូវបានតំណាងថាជា

ការប្រើប្រាស់វិធីសាស្ត្រការេតិចបំផុត ដើម្បីទទួលបានការប៉ាន់ប្រមាណនៃសមីការដំណាលគ្នានាំឱ្យមានការប៉ាន់ប្រមាណដោយលំអៀង និងមិនស៊ីសង្វាក់គ្នា ដូច្នេះវិសាលភាពរបស់វាត្រូវបានកំណត់ចំពោះប្រព័ន្ធ recursive ។ ដើម្បីប៉ាន់ប្រមាណប្រព័ន្ធនៃសមីការដំណាលគ្នា វិធីសាស្ត្រការេតិចបំផុតពីរជំហាន ដែលត្រូវបានអនុវត្តចំពោះសមីការនីមួយៗនៃប្រព័ន្ធដាច់ដោយឡែក និងវិធីសាស្ត្រការេតិចបំផុតបីជំហាន ដែលត្រូវបានរចនាឡើងដើម្បីប៉ាន់ប្រមាណប្រព័ន្ធទាំងមូលទាំងមូល បច្ចុប្បន្នត្រូវបានគេប្រើញឹកញាប់បំផុត។ ខ្លឹមសារនៃវិធីសាស្ត្រពីរជំហានគឺថា ដើម្បីប៉ាន់ប្រមាណប៉ារ៉ាម៉ែត្រនៃសមីការរចនាសម្ព័ន្ធ វិធីសាស្ត្រការ៉េតិចបំផុតត្រូវបានប្រើជាពីរដំណាក់កាល។ វាផ្តល់នូវភាពស៊ីសង្វាក់គ្នា ប៉ុន្តែនៅក្នុងករណីទូទៅ ការប៉ាន់ប្រមាណដោយលំអៀងនៃមេគុណនៃសមីការ ហើយគឺសាមញ្ញណាស់តាមទស្សនៈទ្រឹស្តី និងងាយស្រួលសម្រាប់ការគណនា។

យោងទៅតាមក្បួនដោះស្រាយការេតិចបំផុតបីជំហាន វិធីសាស្ត្រការ៉េតិចបំផុតពីរជំហានដំបូងត្រូវបានប្រើដើម្បីប៉ាន់ប្រមាណមេគុណនៃសមីការរចនាសម្ព័ន្ធនីមួយៗ ហើយបន្ទាប់មកការប៉ាន់ប្រមាណត្រូវបានកំណត់សម្រាប់ម៉ាទ្រីសដែលរំខានដោយចៃដន្យ។ បន្ទាប់ពីនេះ វិធីសាស្ត្រការ៉េតិចបំផុតជាទូទៅត្រូវបានអនុវត្តដើម្បីប៉ាន់ប្រមាណមេគុណនៃប្រព័ន្ធទាំងមូល។

ឧទាហរណ៍។ ការសាងសង់គំរូសេដ្ឋកិច្ចនៃទីផ្សារប្រេងពិភពលោក

ជាក់ស្តែង គំរូត្រូវតែឆ្លុះបញ្ចាំងពីទំនាក់ទំនងរវាងធាតុសំខាន់បីនៃយន្តការទីផ្សារ - តម្រូវការ តម្លៃ និងការផ្គត់ផ្គង់ (អថេរ endogenous) ។ នៅក្នុងវេន ស្ថានភាពនៃធាតុទាំងនេះនៅពេលនីមួយៗអាចត្រូវបានកំណត់លក្ខណៈដោយប្រើប្រព័ន្ធនៃការពន្យល់ និងអថេរ exogenous ។

ប្រព័ន្ធនេះរួមបញ្ចូលទាំងសូចនាករសេដ្ឋកិច្ច និងទីផ្សារទំនិញទូទៅ។ សូចនាករសេដ្ឋកិច្ចទូទៅឆ្លុះបញ្ចាំងពីដំណើរការសេដ្ឋកិច្ចដែលកើតឡើងនៅក្នុងពិភពលោក និងប្រទេសនីមួយៗ ហើយផ្តល់គំនិតអំពីផ្ទៃខាងក្រោយប្រឆាំងនឹងការអភិវឌ្ឍទីផ្សារដែលកើតឡើង។ ក្រុមទីពីរនៃសូចនាករឆ្លុះបញ្ចាំងពីបាតុភូតដែលជាលក្ខណៈនៃទីផ្សារប្រេង។ ការចាប់អារម្មណ៍ជាពិសេសគឺសូចនាករដែលមានឥទ្ធិពលឈានមុខគេ (ភាពយឺតយ៉ាវនៃពេលវេលា) ទាក់ទងនឹងសក្ដានុពលនៃអថេរ endogenous នៃទីផ្សារប្រេង។

នៅពេលជ្រើសរើសអថេរ exogenous វាត្រូវបានគេយកមកពិចារណាថាស្ថានភាពនៃទីផ្សារប្រេងនៅពេលណាមួយត្រូវបានកំណត់មិនត្រឹមតែដោយកត្តាខាងក្នុងរបស់វាប៉ុណ្ណោះទេប៉ុន្តែថែមទាំងដោយស្ថានភាពនៃបរិយាកាសខាងក្រៅផងដែរពោលគឺឧ។ ស្ថានភាពសេដ្ឋកិច្ចទូទៅនៃសេដ្ឋកិច្ចពិភពលោកទាំងមូល និងជាដំបូងនៃការទាំងអស់ - ថាមវន្តនៃវដ្តបន្តពូជ កម្រិតនៃសកម្មភាពអាជីវកម្មនៅក្នុងឧស្សាហកម្មអ្នកប្រើប្រាស់ ស្ថានភាពនៅក្នុងវិស័យរូបិយវត្ថុ និងរូបិយវត្ថុនៃសេដ្ឋកិច្ច។

ដំណាក់កាលចុងក្រោយនៃការបង្កើតគំរូទីផ្សារដែលកំពុងសិក្សាគឺការអនុវត្តរបស់វា។ នៅដំណាក់កាលនេះ គំរូគណិតវិទ្យាត្រូវបានបង្កើតឡើងជាទម្រង់ទូទៅ ប៉ារ៉ាម៉ែត្ររបស់វាត្រូវបានវាយតម្លៃ ការបកស្រាយសេដ្ឋកិច្ចប្រកបដោយអត្ថន័យត្រូវបានអនុវត្ត ហើយលក្ខណៈសម្បត្តិស្ថិតិ និងការព្យាករណ៍របស់វាត្រូវបានបញ្ជាក់ឱ្យច្បាស់លាស់។

នៅពេលសាងសង់គំរូ ប្រព័ន្ធសូចនាករមួយត្រូវបានប្រើប្រាស់ ដោយផ្អែកលើស៊េរីពេលវេលាប្រចាំត្រីមាសក្នុងរយៈពេល 15 ឆ្នាំកន្លងមកនេះ ដែលកំណត់លក្ខណៈសំខាន់ៗនៃទីផ្សារប្រេងនៅក្នុងទិដ្ឋភាពសេដ្ឋកិច្ច បណ្ដោះអាសន្ន និងភូមិសាស្ត្រ។

ការអនុវត្តការវិភាគទំនាក់ទំនងនៅដំណាក់កាលនៃដំណើរការទិន្នន័យបឋមធ្វើឱ្យវាអាចកំណត់ជួរនៃសូចនាករដែលបានប្រើ (ដំបូងមានច្រើនជាងមួយរយ) ដើម្បីជ្រើសរើសសម្រាប់ការវិភាគបន្ថែមដែលឆ្លុះបញ្ចាំងពីផលប៉ះពាល់នៃកត្តាសំខាន់ៗលើ ទីផ្សារប្រេង និងត្រូវបានទាក់ទងយ៉ាងជិតស្និទ្ធបំផុតទៅនឹងសក្ដានុពលនៃសូចនាករទីផ្សារ។ ទន្ទឹមនឹងនោះ បញ្ហានៃការលុបបំបាត់ឥទ្ធិពលនៃពហុកោណក៏ត្រូវបានដោះស្រាយផងដែរ។

ទីតាំងរបស់អ្នកនិពន្ធសៀវភៅណែនាំទាក់ទងនឹងការយល់ដឹងអំពីខ្លឹមសារនៃឧបករណ៍គណិតវិទ្យា និងស្ថិតិនៃ econometrics ស្របពេលជាមួយនឹងការចាត់ថ្នាក់នៃវិធីសាស្រ្ត econometric ដែលស្នើឡើងដោយអ្នកជំនាញរុស្ស៊ីឈានមុខគេក្នុងវិស័យបង្រៀន econometrics និងការវិភាគសេដ្ឋកិច្ចជាក់ស្តែងនៃដំណើរការសេដ្ឋកិច្ចសង្គម និងជា ខុសពីការទទួលយកជាទូទៅ។

សមិទ្ធិផលទំនើបក្នុងវិទ្យាសាស្ត្រគណិតវិទ្យា និងស្ថិតិ (ជាពិសេសនៅក្នុងផ្នែកនៃការវិភាគស្ថិតិពហុវ៉ារ្យ៉ង់) នៅលើដៃម្ខាង និងការពង្រីកគួរឱ្យកត់សម្គាល់នៃបញ្ហាសេដ្ឋកិច្ចដែលទាមទារវិធីសាស្រ្តសេដ្ឋកិច្ចចំពោះដំណោះស្រាយរបស់ពួកគេ ម្យ៉ាងវិញទៀតបានបង្កើតនូវរាល់តម្រូវការចាំបាច់។ តម្រូវការជាមុនសម្រាប់ពិនិត្យឡើងវិញនូវទិដ្ឋភាពដែលមានស្រាប់នៃឧបករណ៍គណិតវិទ្យា និងស្ថិតិ econometrics ក្នុងទិសដៅនៃការបំពេញបន្ថែមដ៏សំខាន់របស់វា។

សមាសភាពប្រពៃណីនៃវិធីសាស្រ្តគណិតវិទ្យា និងស្ថិតិនៃសេដ្ឋកិច្ចត្រូវបានបង្ហាញដោយសំណុំស្តង់ដារនៃវិធីសាស្រ្តគណិតវិទ្យា និងស្ថិតិ ក្នុងផ្នែកទាំងប្រាំខាងក្រោម៖

- គំរូតំរែតំរង់ច្រើនលីនេអ៊ែរបុរាណ និងវិធីសាស្ត្រការ៉េតិចបំផុតបុរាណ។

- គំរូ​តំរែតំរង់​ច្រើន​លីនេអ៊ែរ​ទូទៅ និង​វិធីសាស្ត្រ​ការ៉េ​តិច​បំផុត​ទូទៅ

- គំរូតំរែតំរង់ពិសេសមួយចំនួន (ជាមួយអថេរពន្យល់ stochastic ជាមួយនឹងរចនាសម្ព័ន្ធអថេរជាមួយនឹងអថេរអាស្រ័យដាច់ពីគ្នា nonlinear);

- គំរូនិងវិធីសាស្រ្តនៃការវិភាគស្ថិតិនៃស៊េរីពេលវេលា;

- ការវិភាគប្រព័ន្ធនៃសមីការសេដ្ឋកិច្ចដំណាលគ្នា។

ដើម្បីដោះស្រាយបញ្ហាមួយចំនួននៃទ្រឹស្តី និងការអនុវត្តសេដ្ឋកិច្ចសង្គម វិធីសាស្រ្តនៃស្ថិតិដែលបានអនុវត្តគឺត្រូវបានទាមទារដែលហួសពីវិសាលភាពនៃឧបករណ៍សេដ្ឋកិច្ចបែបប្រពៃណី។

សូមក្រឡេកមើលកិច្ចការទាំងនេះឱ្យបានលំអិត។

ប្រភេទទីមួយនៃកិច្ចការគឺ typology និងការចង្កោមនៃវត្ថុសេដ្ឋកិច្ចសង្គម។ ការធ្វើគំរូ និងការវិភាគស្ថិតិនៃការចែកចាយដោយប្រាក់ចំណូលជាមធ្យមសម្រាប់មនុស្សម្នាក់ ការកំណត់អត្តសញ្ញាណប្រភេទសំខាន់ៗនៃរូបរាងអ្នកប្រើប្រាស់ បញ្ហានៃការបែងចែកសេដ្ឋកិច្ចសង្គមនៃសង្គម ការវិភាគម៉ាក្រូសេដ្ឋកិច្ចឆ្លងប្រទេស និងបញ្ហាជាច្រើនទៀតត្រូវបានដោះស្រាយសព្វថ្ងៃនេះដោយប្រើឧបករណ៍ទំនើបនៃការវិភាគស្ថិតិពហុវ៉ារ្យង់ - វិធីសាស្រ្តនៃការវិភាគការរើសអើង គំរូនៃការបំបែកល្បាយនៃការចែកចាយ វិធីសាស្រ្តនៃការវិភាគចង្កោម។

ប្រភេទទីពីរនៃកិច្ចការគឺការសាងសង់ និងការវិភាគមុខងារគោលដៅ និងសូចនាករអាំងតេក្រាល។ វិធីសាស្រ្តដ៏មានប្រសិទ្ធភាព និងសាមញ្ញមួយនៅក្នុងទ្រឹស្តី និងការអនុវត្តនៃការស្រាវជ្រាវសេដ្ឋកិច្ចចំពោះការពិពណ៌នា និងការវិភាគនៃឥរិយាបទនៃអង្គភាពសេដ្ឋកិច្ច (បុគ្គល គ្រួសារ ក្រុមហ៊ុន សហគ្រាស។ល។) ត្រូវបានផ្សារភ្ជាប់ជាមួយនឹងការកសាងមុខងារគោលដៅដែលត្រូវគ្នា។ ដែលតាមខ្លឹមសារ គឺជាការបង្រួបបង្រួមមួយចំនួននៃសូចនាករផ្នែកខ្លះនៃអាកប្បកិរិយារបស់គាត់។ បញ្ហាស្រដៀងគ្នានេះកើតឡើងនៅពេលសាងសង់ និងវិភាគស្មុគ្រស្មាញ សូចនាករសរុបនៃទ្រព្យសម្បត្តិស្មុគ្រស្មាញណាមួយ - គុណភាពនៃចំនួនប្រជាជន គុណភាពនៃជីវិត កម្រិតវិទ្យាសាស្ត្រ និងបច្ចេកទេសនៃប្រព័ន្ធផលិតកម្ម។ល។ តាមក្បួនមួយនៅពេលដោះស្រាយបញ្ហាបែបនេះវាមិនអាចទៅរួចទេក្នុងការប្រើតែវិធីសាស្រ្តនៃការវិភាគតំរែតំរង់និងការវិភាគស៊េរីពេលវេលា។ កាន់តែញឹកញាប់ អ្នកស្រាវជ្រាវត្រូវងាកទៅរកវិធីសាស្រ្តបែបនេះនៃការកាត់បន្ថយវិមាត្រនៃលំហកត្តាដែលជាសមាសធាតុចម្បង ការវិភាគកត្តា និងការធ្វើមាត្រដ្ឋានពហុវិមាត្រ។

ប្រភេទទី 3 នៃកិច្ចការគឺការវិភាគនៃសក្ដានុពលនៃ "រដ្ឋ" នៃវត្ថុ (typology នៃអាកប្បកិរិយារបស់អ្នកប្រើប្រាស់នៃគ្រួសារ, សេដ្ឋកិច្ចសង្គមនិងរចនាសម្ព័ន្ធប្រជាសាស្រ្តនៃសង្គម។ ល។ ) ។ ម៉ូដែលខ្សែសង្វាក់ Markov គឺជាមធ្យោបាយដ៏មានប្រសិទ្ធភាពក្នុងការដោះស្រាយបញ្ហានៃប្រភេទនេះ។

វិធីសាស្រ្តនៃស្ថិតិដែលបានអនុវត្តទាំងនេះ សម្របទៅនឹងលក្ខណៈជាក់លាក់នៃបញ្ហាសេដ្ឋកិច្ច និងសេដ្ឋកិច្ចសង្គម អាចត្រូវបានចាត់ថ្នាក់ជាឧបករណ៍គណិតវិទ្យា និងស្ថិតិនៃសេដ្ឋកិច្ចវិទ្យា។

1) ឧបករណ៍នៃ econometrics មានវិធីសាស្រ្តនៃគណិតវិទ្យានិងស្ថិតិអនុវត្ត;

2) ឧបករណ៍នៃ econometrics មានវិធីសាស្រ្តនៃ induction និង deduction;

3) ឧបករណ៍នៃ econometrics រួមមានវិធីសាស្រ្តនៃ collocations និងផ្ទៃនៃលំហូរស្មើគ្នា;

4) ឧបករណ៍នៃ econometrics គឺវិធីសាស្រ្ត Jacobi និង Newton ។

តើ​អ្នក​វិទ្យាសាស្ត្រ​ណា​ខ្លះ​បាន​ចូល​រួម​ចំណែក​យ៉ាង​សំខាន់​ក្នុង​ការ​អភិវឌ្ឍ​សេដ្ឋកិច្ច?

1) A. Butlerov និង V. Bekhterev;

2) E. Rutherford និង M. Skalodovskaya-Curie;

3) R. Frisch និង J. Tinbergen;

4) A. Nobel និង K. Gauss ។

តើអ្វីជាអថេរចៃដន្យ?

1) បរិមាណដែលអាចយកតម្លៃចៃដន្យ;

2) បរិមាណដែលអាចយកសំណុំនៃតម្លៃដែលគេស្គាល់ជាមួយនឹងប្រូបាប៊ីលីតេដែលគេស្គាល់;

3) បរិមាណដែលមិនត្រូវបានគេដឹង;

4) បរិមាណដែលអាចទទួលយកបានលើតម្លៃតែមួយ។

តើអ្វីជាលក្ខណៈលេខនៃអថេរចៃដន្យ?

1) លេខមួយស្មើនឹងតម្លៃមួយនៃអថេរចៃដន្យ;

2) ចំនួនដែលស្មើនឹងតម្លៃធំបំផុតនៃអថេរចៃដន្យ;

3) លេខស្មើនឹងតម្លៃតូចបំផុតនៃអថេរចៃដន្យ;

4) លេខដែលបង្ហាញក្នុងទម្រង់ប្រមូលផ្តុំ លក្ខណៈសំខាន់ៗនៃការចែកចាយអថេរចៃដន្យ។

តើការរំពឹងទុកនៃអថេរចៃដន្យគឺជាអ្វី?

1) តម្លៃតូចបំផុតនៃអថេរចៃដន្យ;

2) តម្លៃធំបំផុតនៃអថេរចៃដន្យ;

3) ប្រូបាប៊ីលីតេជាមធ្យមតម្លៃរំពឹងទុកនៃអថេរចៃដន្យ;

4) ភាពខុសគ្នារវាងតម្លៃធំបំផុត និងតូចបំផុតនៃអថេរចៃដន្យមួយ។

តើអ្វីជាបំរែបំរួលនៃអថេរចៃដន្យ?

1) ការបែកខ្ញែកកំណត់ការរីករាលដាលនៃតម្លៃនៃអថេរចៃដន្យទាក់ទងទៅនឹងតម្លៃអតិបរមារបស់វា;

2) ការបែកខ្ញែកកំណត់ការរីករាលដាលនៃតម្លៃនៃអថេរចៃដន្យទាក់ទងទៅនឹងតម្លៃអប្បបរមារបស់វា;

3) ការបែកខ្ញែកកំណត់ការរីករាលដាលនៃតម្លៃនៃអថេរចៃដន្យទាក់ទងទៅនឹងការរំពឹងទុកគណិតវិទ្យារបស់វា;

4) ការបែកខ្ចាត់ខ្ចាយកំណត់ភាពខុសគ្នារវាងតម្លៃអតិបរមា និងអប្បបរមានៃអថេរចៃដន្យ។

តើអ្វីជាលក្ខណៈនៃមេគុណទំនាក់ទំនងគូ rxy?

1) មេគុណទំនាក់ទំនងគូផ្តល់ការប៉ាន់ប្រមាណបរិមាណនៃភាពស្និទ្ធស្នាលនៃទំនាក់ទំនង quadratic រវាងអថេរ x និង y;

2) មេគុណទំនាក់ទំនងគូផ្តល់ការវាយតម្លៃជាបរិមាណនៃភាពជិតស្និទ្ធនៃទំនាក់ទំនងគូបរវាងអថេរ x និង y;

3) មេគុណទំនាក់ទំនងគូផ្តល់ការវាយតម្លៃជាបរិមាណនៃភាពជិតស្និទ្ធនៃទំនាក់ទំនងលោការីតរវាងអថេរ x និង y;

4) មេគុណទំនាក់ទំនងគូផ្តល់នូវការវាយតម្លៃបរិមាណនៃភាពជិតស្និទ្ធនៃទំនាក់ទំនងលីនេអ៊ែររវាងអថេរ x និង y ។

9. តើតម្លៃនៃមេគុណទំនាក់ទំនងគូផ្លាស់ប្តូរក្នុងជួរអ្វី?ρ xy រវាងអថេរ x និង y?

1) នៅក្នុងជួរ: 0 ≤ ρху ≤1;

2) នៅក្នុងជួរ: -1 ≤ ρху ≤ 0;

3) នៅក្នុងជួរ: -0.5 ≤ ρху ≤ 0.5;

4) នៅក្នុងជួរ: -1 ≤ ρху ≤ 1 ។

តើលក្ខណៈវិនិច្ឆ័យអ្វីដែលត្រូវប្រើដើម្បីពិនិត្យមើលសារៈសំខាន់នៃមេគុណទំនាក់ទំនងគូ?

1) យោងតាមលក្ខណៈវិនិច្ឆ័យរបស់សិស្ស;

2) យោងតាមលក្ខណៈវិនិច្ឆ័យ Fisher-Snedecor;

3) យោងតាមលក្ខណៈវិនិច្ឆ័យរបស់ Cochran;

4) យោងតាមលក្ខណៈវិនិច្ឆ័យ Durbin-Watson ។

11. តើអ្វីជាលក្ខណៈនៃមេគុណនៃការកំណត់ R2?

1) ចំណែកនៃបំរែបំរួលពន្យល់ដោយអថេរពន្យល់ដោយសមីការតំរែតំរង់ដែលបានសាងសង់;

2) សមាមាត្រនៃបំរែបំរួលនៃអថេរដែលបានពន្យល់ដែលមិនត្រូវបានពន្យល់ដោយសមីការតំរែតំរង់ដែលបានសាងសង់;

3) ចំណែកនៃភាពខុសគ្នានៃអថេរពន្យល់ពន្យល់ដោយសមីការតំរែតំរង់ដែលបានសាងសង់;

4) ចំណែកនៃភាពខុសគ្នានៃអថេរពន្យល់ដែលមិនត្រូវបានពន្យល់ដោយសមីការតំរែតំរង់ដែលបានសាងសង់។

12. តើតម្លៃនៃមេគុណនៃការកំណត់ R2 ផ្លាស់ប្តូរនៅក្នុងជួរអ្វីខ្លះ?

1) នៅក្នុងជួរ: -1 ≤ R 2 ≤1;

2) នៅក្នុងជួរ: 0 ≤ R 2 ≤ 1;

3) នៅក្នុងជួរ: -1 ≤ R 2 ≤ 0;

4) នៅក្នុងជួរ: -0.5 ≤ R 2 ≤ 0.5

13. មេគុណនៃការកំណត់ R2 គឺជាសមាមាត្រ៖

14. តើសារៈសំខាន់នៃមេគុណនៃការកំណត់ R2 ត្រូវបានពិនិត្យដោយលក្ខណៈវិនិច្ឆ័យអ្វីខ្លះ?

1) យោងតាមលក្ខណៈវិនិច្ឆ័យរបស់សិស្ស;

2) យោងតាមលក្ខណៈវិនិច្ឆ័យ Durbin-Watson ។

3) យោងតាមលក្ខណៈវិនិច្ឆ័យ Fisher-Snedecor;

4) យោងតាមលក្ខណៈវិនិច្ឆ័យរបស់ Cochran;

តើលក្ខខណ្ឌដូចគ្នា មានន័យដូចម្តេច?

1) ឯករាជ្យភាពនៃភាពខុសគ្នានៃពាក្យចៃដន្យពីលេខសង្កេត;

2) ការពឹងផ្អែកនៃភាពខុសគ្នានៃពាក្យចៃដន្យនៅលើលេខសង្កេត;

3) ឯករាជ្យភាពនៃបំរែបំរួលនៃអថេរដែលបានពន្យល់ y ពីលេខសង្កេត;

4) ការពឹងផ្អែកនៃការប្រែប្រួលនៃអថេរដែលបានពន្យល់ y លើលេខសង្កេត។

1

ការសិក្សាមួយត្រូវបានអនុវត្តលើសមត្ថភាពនៃឧបករណ៍សេដ្ឋកិច្ចគណិតវិទ្យា និងស្ថិតិ ដោយសារលទ្ធផលការងារទូទៅរបស់បុគ្គលិកក្រុមហ៊ុនត្រូវបានវាយតម្លៃ និងវិភាគ។ សូចនាករប្រាក់ចំណេញរបស់ក្រុមហ៊ុនដែលបង្កើតឡើងដោយនិយោជិតត្រូវបានជ្រើសរើសជាសូចនាករនៃការអនុវត្តបុគ្គលិក។ សូចនាករសំខាន់ៗនៃសក្ដានុពលនៃប្រសិទ្ធភាពការងារត្រូវបានកំណត់ ហើយរូបភាពក្រាហ្វិកនៃលទ្ធផលគណនាត្រូវបានផ្តល់ឱ្យ។ កត្តាសំខាន់ៗដែលជះឥទ្ធិពលដល់ការអនុវត្តរបស់បុគ្គលិកក្រុមហ៊ុនត្រូវបានគេកំណត់អត្តសញ្ញាណសម្រាប់គោលបំណងនេះ សមត្ថភាពនៃការវិភាគទំនាក់ទំនង និងតំរែតំរង់ត្រូវបានប្រើដោយប្រើម៉ាទ្រីសនៃទំនាក់ទំនងជាគូ។ ការវិភាគនៃសមាសធាតុតាមរដូវកាលនៃសូចនាករការអនុវត្តបុគ្គលិកត្រូវបានអនុវត្ត។ ការគណនានិងការវិភាគនៃមេគុណនៃការបត់បែនដែលបង្ហាញពីឥទ្ធិពលនៃលក្ខណៈកត្តាលើសូចនាករប្រសិទ្ធភាពនៃប្រសិទ្ធភាពការងារត្រូវបានអនុវត្ត។ ការវិភាគនិន្នាការនៃកត្តាសំខាន់ៗត្រូវបានអនុវត្ត។ សមីការតំរែតំរង់ជាគូ និងច្រើនត្រូវបានសាងសង់។ គុណភាពនៃសមីការតំរែតំរង់ដែលបានសាងសង់ត្រូវបានវាយតម្លៃដោយប្រើលក្ខណៈវិនិច្ឆ័យរបស់ Fisher ស្ថិតិ t របស់សិស្ស និងមេគុណនៃការកំណត់។ ការគណនាចំណុច និងចន្លោះពេលព្យាករណ៍នៃការអនុវត្តការងាររបស់បុគ្គលិកក្រុមហ៊ុនសម្រាប់រយៈពេលវែងត្រូវបានអនុវត្ត។ សំណើត្រូវបានធ្វើឡើងដើម្បីបង្កើនប្រសិទ្ធភាពនៃបុគ្គលិករបស់ក្រុមហ៊ុន។

ប្រសិទ្ធភាពការងាររបស់បុគ្គលិក

ការវិភាគទំនាក់ទំនងនិងតំរែតំរង់

ការវាយតម្លៃគុណភាពតំរែតំរង់

1. Alekseeva E.V., Gusarova O.M. ការសិក្សាសេដ្ឋកិច្ចនៃសូចនាករហិរញ្ញវត្ថុរបស់អង្គការ // ព្រឹត្តិបត្រវិទ្យាសាស្ត្រនិស្សិតអន្តរជាតិ។ – ឆ្នាំ ២០១៦។ – លេខ ៤–៤។ – ទំព័រ ៤៩៧–៥០០។

2. Golicheva N.D., Gusarova O.M. ទ្រឹស្តី និងការអនុវត្តគំរូនៃដំណើរការហិរញ្ញវត្ថុ និងសេដ្ឋកិច្ចក្រោមលក្ខខណ្ឌនៃភាពមិនប្រាកដប្រជាសេដ្ឋកិច្ច។ – Smolensk: Magenta, 2016. – 227 ទំ។

3. Gusarova O.M. ការវិភាគនិន្នាការនៃទិសដៅអាទិភាពនៃសេដ្ឋកិច្ចក្នុងតំបន់ // ការស្រាវជ្រាវជាមូលដ្ឋាន។ – ឆ្នាំ ២០១៦។ – លេខ ៨–១។ – ទំ.១២៣–១២៨។

4. Gusarova O.M. បរិធានវិភាគសម្រាប់គំរូនៃភាពអាស្រ័យ correlation-regression // International Journal of Applied and Fundamental Research។ – ឆ្នាំ ២០១៦។ – លេខ ៨–២។ - ទំ.២១៩–២២៣។

5. Gusarova O.M., Kuzmenkova V.D. ការធ្វើគំរូ និងការវិភាគនិន្នាការក្នុងការអភិវឌ្ឍន៍សេដ្ឋកិច្ចក្នុងតំបន់ // ការស្រាវជ្រាវជាមូលដ្ឋាន។ – ឆ្នាំ ២០១៦។ – លេខ ៣–២។ – ទំ.៣៥៤–៣៥៩។

6. Gusarova O.M. ការវិភាគសេដ្ឋកិច្ចនៃទំនាក់ទំនងស្ថិតិរវាងសូចនាករនៃការអភិវឌ្ឍន៍សេដ្ឋកិច្ចសង្គមនៃប្រទេសរុស្ស៊ី // ការស្រាវជ្រាវជាមូលដ្ឋាន។ – ឆ្នាំ ២០១៦។ – លេខ ២–២។ – ទំ.៣៥៧–៣៦១។

7. Gusarova O.M. វិធីសាស្រ្ត និងគំរូសម្រាប់ការព្យាករណ៍សកម្មភាពនៃប្រព័ន្ធសាជីវកម្ម // ទ្រឹស្តី និងបញ្ហាអនុវត្តនៃការអប់រំ និងវិទ្យាសាស្ត្រ៖ ការប្រមូលឯកសារវិទ្យាសាស្ត្រផ្អែកលើសម្ភារៈនៃសន្និសីទវិទ្យាសាស្ត្រ និងការអនុវត្តអន្តរជាតិ ឆ្នាំ ២០១៤។ – ទំព័រ ៤៨–៤៩។

8. Ilyin S.V., Gusarova O.M. គំរូសេដ្ឋកិច្ចក្នុងការវាយតម្លៃទំនាក់ទំនងនៃសូចនាករក្នុងតំបន់ // International Student Scientific Bulletin. – ឆ្នាំ 2015 ។ – លេខ 4–1 ។ – ទំ.១៣៤–១៣៦។

9. Gusarova O.M. ការត្រួតពិនិត្យសូចនាករការអនុវត្តសំខាន់ៗនៃដំណើរការអាជីវកម្ម // បញ្ហាបច្ចុប្បន្ននៃសេដ្ឋកិច្ចនិងការគ្រប់គ្រងក្នុងទំនើបកម្មនៃប្រទេសរុស្ស៊ីទំនើប។ – Smolensk: Smolgortypography, 2015. – ទំព័រ 84–89 ។

10. Gusarova O.M. គំរូលទ្ធផលអាជីវកម្មក្នុងការគ្រប់គ្រងអង្គការ // ទស្សនវិស័យសម្រាប់ការអភិវឌ្ឍន៍វិទ្យាសាស្ត្រ និងការអប់រំ៖ ការប្រមូលឯកសារវិទ្យាសាស្ត្រផ្អែកលើសម្ភារៈនៃសន្និសីទវិទ្យាសាស្ត្រ និងការអនុវត្តអន្តរជាតិ ឆ្នាំ ២០១៤។ – ទំព័រ ៤២–៤៣។

11. Zhuravleva M.A., Gusarova O.M. ការវិភាគនិងការកែលម្អសកម្មភាពរបស់ក្រុមហ៊ុនភាគហ៊ុនរួមគ្នា (ដោយប្រើឧទាហរណ៍នៃ OJSC Smolenskoblgaz) // បច្ចេកវិទ្យាទំនើបទំនើប។ – ឆ្នាំ ២០១៤ – លេខ ៧–៣។ – ទំព័រ ១០–១២។

12. Gusarov A.I., Gusarova O.M. ការគ្រប់គ្រងហានិភ័យហិរញ្ញវត្ថុរបស់ធនាគារក្នុងតំបន់ (ឧទាហរណ៍នៃ OJSC Askold) // បច្ចេកវិទ្យាដែលពឹងផ្អែកខ្លាំងលើវិទ្យាសាស្ត្រទំនើប។ – ឆ្នាំ ២០១៤ – លេខ ៧–៣។ – ទំព័រ ៨–១០ ។

13. Gusarova O.M. ការសិក្សាអំពីគុណភាពនៃគំរូរយៈពេលខ្លីសម្រាប់ការព្យាករណ៍សូចនាករហិរញ្ញវត្ថុ និងសេដ្ឋកិច្ច។ – M. , 1999. – 100 ទំ។

14. Orlova I.V., Polovnikov V.A., Filonova E.S., Gusarova O.M. និងផ្សេងៗទៀត។ សៀវភៅណែនាំអប់រំ និងវិធីសាស្រ្ត។ – M. : 2010. – 123 ទំ។

ដើម្បីបង្កើនប្រសិទ្ធភាពរបស់ក្រុមហ៊ុនទាំងមូល និងផ្នែកនីមួយៗដាច់ដោយឡែក ក៏ដូចជារៀបចំរបាយការណ៍វិភាគដើម្បីកំណត់ខ្សែយុទ្ធសាស្ត្រនៃការអភិវឌ្ឍន៍ ការសិក្សាអំពីប្រសិទ្ធភាពរបស់បុគ្គលិករបស់ក្រុមហ៊ុនត្រូវបានអនុវត្ត។ នៅក្នុងវគ្គសិក្សានៃការសិក្សាដោយប្រើវិធីសាស្រ្តគណិតវិទ្យានិងស្ថិតិដោយប្រើសមត្ថភាពនៃការវិភាគការជាប់ទាក់ទងគ្នានិងតំរែតំរង់ការអនុវត្តរបស់បុគ្គលិកនៃក្រុមហ៊ុន Avtokholod LLC ត្រូវបានវាយតម្លៃ។ សូចនាករដែលត្រូវសិក្សាគឺ៖ ប្រាក់ចំណេញជាមធ្យមរបស់ក្រុមហ៊ុនដែលបង្កើតឡើងដោយបុគ្គលិកបុគ្គល (Y) ប្រាក់ចំណេញសុទ្ធ (X1) បរិមាណនៃការលក់សេវាកម្មសម្រាប់នីតិបុគ្គល (X2) បរិមាណនៃការលក់សេវាកម្មសម្រាប់បុគ្គល (X3) ប្រាក់ចំណេញបន្ថែមដោយសារតែការពង្រីកសេវាកម្ម (X4) ។

ថាមវន្តនៃសូចនាករដែលបានសិក្សាត្រូវបានកំណត់ដោយប្រើរូបមន្តខាងក្រោម (តារាងទី 1) ។ រូបភាពនៃលទ្ធផលគណនាត្រូវបានបង្ហាញក្នុងរូប។ ១-២.

តារាងទី 1

សូចនាករនៃឌីណាមិកនៃសញ្ញា

	ការកើនឡើងដាច់ខាត	អត្រាកំណើន	អត្រាកើនឡើង
មូលដ្ឋាន

ដោយផ្អែកលើលទ្ធផលនៃការបកស្រាយក្រាហ្វិកនៃលទ្ធផលនៃការគណនាវាអាចត្រូវបានអះអាងថាមានកត្តាតាមរដូវកាលក្នុងការលក់ផលិតផលរបស់ក្រុមហ៊ុន។ អ្នកក៏អាចឃើញការកើនឡើងនៃប្រាក់ចំណេញរបស់ក្រុមហ៊ុនដែលនាំមកដោយបុគ្គលិកដោយសារតែការពង្រីកជួរនៃសេវាកម្មដែលបានផ្តល់។

អង្ករ។ 1. ការកើនឡើងសង្វាក់ដាច់ខាតក្នុងប្រសិទ្ធភាពប្រតិបត្តិការ

អង្ករ។ 2. ការកើនឡើងជាមូលដ្ឋានដាច់ខាតនៃប្រសិទ្ធភាពការងាររបស់បុគ្គលិក

ការជ្រើសរើសលក្ខណៈកត្តាសម្រាប់ការសាងសង់គំរូតំរែតំរង់ត្រូវបានអនុវត្តដោយប្រើឧបករណ៍គណិតវិទ្យា និងស្ថិតិ ដោយប្រើសមត្ថភាពនៃការវិភាគទំនាក់ទំនង និងតំរែតំរង់ ដោយប្រើម៉ាទ្រីសនៃមេគុណទំនាក់ទំនងគូ (រូបភាពទី 3) ។

អង្ករ។ 3. ម៉ាទ្រីសជាប់ទាក់ទងគ្នាជាគូ

ការវិភាគនៃម៉ាទ្រីសនៃទំនាក់ទំនងជាគូបានធ្វើឱ្យវាអាចកំណត់អត្តសញ្ញាណកត្តានាំមុខ X2 (បរិមាណនៃការលក់សេវាកម្មសម្រាប់នីតិបុគ្គល)។ ដើម្បីលុបបំបាត់ពហុបន្ទាត់ យើងដកកត្តា X3 (បរិមាណនៃការលក់សេវាកម្មសម្រាប់បុគ្គល) ពីការពិចារណា។ កត្តា X4 (ប្រាក់ចំណេញបន្ថែមដោយសារតែការពង្រីកជួរនៃសេវាកម្ម) ក៏ត្រូវបានគេណែនាំឱ្យដកចេញពីការពិចារណាផងដែរដោយសារតែទំនាក់ទំនងទាបជាមួយនឹងគុណលក្ខណៈលទ្ធផល Y ។ លទ្ធផលនៃការសាងសង់តំរែតំរង់ច្រើនត្រូវបានបង្ហាញនៅក្នុងរូបភព។ ៤.

អង្ករ។ 4. លទ្ធផលនៃការវិភាគតំរែតំរង់

ដោយផ្អែកលើការគណនាដែលបានអនុវត្ត សមីការតំរែតំរង់ច្រើនមានទម្រង់៖

Y=0.871179777.Х1+ +0.919808093.Х2+152.4197205។

អនុញ្ញាតឱ្យយើងវាយតម្លៃគុណភាពនៃសមីការតំរែតំរង់ជាលទ្ធផល: តម្លៃនៃមេគុណនៃការកំណត់ស្មើនឹង R = 0.964 គឺពិតជាជិតនឹង 1 ដូច្នេះហើយគុណភាពនៃសមីការតំរែតំរង់លទ្ធផលអាចត្រូវបានគេចាត់ទុកថាខ្ពស់; តម្លៃនៃលក្ខណៈវិនិច្ឆ័យរបស់ Fisher F = 229.8248 លើសពីតម្លៃតារាង 3.591 ដូច្នេះសមីការតំរែតំរង់អាចត្រូវបានចាត់ទុកថាជាស្ថិតិសំខាន់ និងប្រើដើម្បីវាយតម្លៃការអនុវត្តរបស់បុគ្គលិកក្រុមហ៊ុន។ ដើម្បីវាយតម្លៃសារៈសំខាន់ស្ថិតិនៃលក្ខណៈកត្តា ការធ្វើតេស្ត t របស់សិស្សត្រូវបានប្រើ។ ដោយប្រើអនុគមន៍ =STUDENT.REV.2Х(0.05;17) តម្លៃតារាង t តារាង = 2.109815578 ត្រូវបានកំណត់។ ដោយការប្រៀបធៀបតម្លៃដែលបានគណនានៃ t-statistics យក modulo ជាមួយនឹងតម្លៃតារាងនៃលក្ខណៈវិនិច្ឆ័យនេះ យើងអាចធ្វើការសន្និដ្ឋានអំពីសារៈសំខាន់ស្ថិតិនៃកត្តា X1 និង X2។

អនុញ្ញាតឱ្យយើងវាយតម្លៃកម្រិតនៃឥទ្ធិពលនៃកត្តាលើគុណលក្ខណៈប្រសិទ្ធភាពដោយប្រើមេគុណនៃការបត់បែន b - និង D - coefficients (រូបភាព 5) ។

អង្ករ។ 5. ការគណនាមេគុណបន្ថែមនៃការជាប់ទាក់ទងគ្នារវាងលក្ខណៈ

មេគុណនៃការបត់បែនដោយផ្នែកបង្ហាញពីការផ្លាស់ប្តូរតម្លៃមធ្យមនៃសូចនាករប្រសិទ្ធភាព នៅពេលដែលតម្លៃមធ្យមនៃគុណលក្ខណៈកត្តាផ្លាស់ប្តូរ 1% ពោលគឺជាមួយនឹងការកើនឡើង 1% នៅក្នុងប្រាក់ចំណេញសុទ្ធ (X1) ប្រាក់ចំណេញរបស់ក្រុមហ៊ុននឹងកើនឡើង 0.287 % (E1 = 0.287) ជាមួយនឹងការកើនឡើង 1% នៃបរិមាណនៃការលក់សេវាកម្មសម្រាប់នីតិបុគ្គល (X2) បរិមាណនៃប្រាក់ចំណេញនឹងកើនឡើង 0.535% (E2 = 0.535) ។

មេគុណ β បង្ហាញបរិមាណនៃការផ្លាស់ប្តូរនៅក្នុងគម្លាតស្តង់ដារនៃលក្ខណៈលទ្ធផល នៅពេលដែលគម្លាតស្តង់ដារនៃលក្ខណៈកត្តាផ្លាស់ប្តូរដោយ 1 ឯកតា i.e. ជាមួយនឹងការកើនឡើង 1 ឯកតាក្នុងគម្លាតស្តង់ដារនៃប្រាក់ចំណេញសុទ្ធ (X1) គម្លាតស្តង់ដារនៃបរិមាណប្រាក់ចំណេញនឹងកើនឡើង 0.304 (= 0.304); ជាមួយនឹងការកើនឡើង 1 ឯកតានៅក្នុងគម្លាតស្តង់ដារនៃបរិមាណនៃការលក់សេវាកម្មសម្រាប់នីតិបុគ្គល គម្លាតស្តង់ដារនៃប្រាក់ចំណេញរបស់អង្គការនឹងកើនឡើង 0.727 ឯកតា (= 0.727) ។

Δ - មេគុណបង្ហាញពីអ្វីដែលឥទ្ធិពលជាក់លាក់នៃលក្ខណៈកត្តាតែមួយគឺនៅលើលក្ខណៈលទ្ធផលនៅពេលជួសជុលឥទ្ធិពលនៃកត្តាផ្សេងទៀតទាំងអស់នៅកម្រិតជាក់លាក់មួយ i.e. ទម្ងន់ជាក់លាក់នៃឥទ្ធិពលនៃបរិមាណនៃការលក់សេវាកម្មសម្រាប់នីតិបុគ្គល (X2) លើបរិមាណប្រាក់ចំណេញ (សូចនាករលទ្ធផល) គឺ 72.6% (Δ2 = 0.726369) ហើយឥទ្ធិពលជាក់លាក់នៃប្រាក់ចំណេញសុទ្ធ (X1) លើប្រាក់ចំណេញគឺ 27.3% (Δ1 = 0.273631) ។

ដោយប្រើសមីការតំរែតំរង់ច្រើនជាមួយនឹងកត្តាសំខាន់ៗជាស្ថិតិ យើងនឹងគណនាការព្យាករណ៍ប្រាក់ចំណេញ ដែលកំណត់លក្ខណៈនៃដំណើរការរបស់ក្រុមហ៊ុន ដោយប្រើសមត្ថភាពនៃការវិភាគនិន្នាការ (សូមមើលតារាងទី 2)។

តារាង 2

លទ្ធផលនៃការវិភាគនិន្នាការនៃលក្ខណៈកត្តា

ដោយផ្អែកលើទិន្នន័យដែលទទួលបានយើងគណនាចំណុចព្យាករណ៍ Y ។

X1 = 1.3737 t - 20.029 t + 294.38, X2 = 2.099 t - 16.372 t + 368.2 ។

ដើម្បីកំណត់ការព្យាករណ៍នៃលក្ខណៈកត្តា យើងទទួលបាន៖

Х1progn =1.3737.21.21-20.029.21+294.38=479.5727 (ពាន់រូប្លិ៍);

ការព្យាករណ៍ X2 = 2,099.21.21- -16,372.21+368.2=950.047 (ពាន់រូប្លិ៍) ។

ដើម្បីកំណត់ការព្យាករណ៍នៃការអនុវត្តបុគ្គលិក៖

Yprogn = 0.871179777.Х1progn + +0.919808093.Х2progn+152.4197205 = =1444.07468 (ពាន់រូប្លិ៍)

ដើម្បីកំណត់ការព្យាករណ៍ចន្លោះពេលនៃការអនុវត្តប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាពរបស់និយោជិត (Y) យើងគណនាទទឹងនៃចន្លោះពេលទំនុកចិត្តដោយប្រើរូបមន្ត៖

ចូរយើងជំនួសលទ្ធផលមធ្យមនៃការគណនា និងទទួលបាន៖

U(k)=80.509.2.1098*ROOT(1+0.05+((1444-855)*(1444-855))/3089500)==183.1231 (ពាន់រូប្លិ៍)។

ដូច្នេះតម្លៃព្យាករណ៍នៃប្រាក់ចំណេញរបស់ក្រុមហ៊ុន Ypregn = 1444.07468 នឹងស្ថិតនៅចន្លោះ

ដែនកំណត់ខាងលើគឺស្មើនឹង 1444.07468 + 183.1231= 1627.2 និង

ដែនកំណត់ទាបគឺស្មើនឹង 1444.07468 - 183.1231 = 1261 (ពាន់រូប្លិ៍) ។

ផ្អែកលើលទ្ធផលនៃការសិក្សា ការសន្និដ្ឋានខាងក្រោមអាចទាញបាន៖

ការវាយតម្លៃត្រូវបានធ្វើឡើងពីការអនុវត្តរបស់បុគ្គលិកម្នាក់ៗនៃក្រុមហ៊ុន Avtokholod LLC ដែលសកម្មភាពសំខាន់គឺការលក់ និងការដំឡើងឧបករណ៍បន្ថែមសម្រាប់រថយន្តពាណិជ្ជកម្ម។

សមីការ​តំរែតំរង់​ច្រើន​ត្រូវ​បាន​បង្កើត​ឡើង​ដែល​កំណត់​លក្ខណៈ​អាស្រ័យ​នៃ​ការ​អនុវត្ត​ការងារ​របស់​បុគ្គលិក​លើ​កត្តា​មួយ​ចំនួន។

តម្លៃព្យាករណ៍នៃប្រាក់ចំណេញរបស់ក្រុមហ៊ុនដែលគណនាដោយប្រើសមីការតំរែតំរង់ច្រើននឹងមាននៅក្នុងជួរ 1261 ពាន់រូប្លិ៍។ រហូតដល់ 1627 ពាន់រូប្លិ៍;

សមីការតំរែតំរង់នេះត្រូវបានគេរកឃើញថាមានសារៈសំខាន់ស្ថិតិយោងទៅតាមលក្ខណៈវិនិច្ឆ័យរបស់ Fisher និងមានគុណភាពខ្ពស់គួរសម ដូច្នេះលទ្ធផលនៃការគណនាអាចចាត់ទុកថាអាចទុកចិត្តបាន និងអាចទុកចិត្តបាន។

ដើម្បីបង្កើនប្រសិទ្ធភាពទាំងក្រុមហ៊ុន និងបុគ្គលិក ចាំបាច់ត្រូវអនុវត្តគោលនយោបាយប្រកបដោយតុល្យភាព និងតុល្យភាពសម្រាប់ការលើកកម្ពស់ទំនិញ និងសេវាកម្មរបស់ក្រុមហ៊ុននៅក្នុងទីផ្សារក្នុងតំបន់ ពង្រីកការស្រាវជ្រាវទីផ្សារ ដើម្បីលើកកម្ពស់សេវាកម្ម ណែនាំវិធីសាស្រ្តអាជីវកម្មប្រកបដោយភាពច្នៃប្រឌិតដោយប្រើបច្ចេកវិទ្យាព័ត៌មានទំនើប និង វិធីសាស្រ្តនៃគំរូ និងសកម្មភាពក្រុមហ៊ុនវិភាគអាជីវកម្ម។

តំណភ្ជាប់គន្ថនិទ្ទេស

Tsarkov A.O., Gusarova O.M. ការប្រើប្រាស់ឧបករណ៍គណិតវិទ្យា និងស្ថិតិនៃសេដ្ឋកិច្ចវិទ្យាក្នុងការវាយតម្លៃប្រសិទ្ធភាពរបស់និយោជិត // ព្រឹត្តិបត្រវិទ្យាសាស្ត្រនិស្សិតអន្តរជាតិ។ - ឆ្នាំ 2018 ។ - លេខ 4-6 ។;
URL៖ http://eduherald.ru/ru/article/view?id=19011 (កាលបរិច្ឆេទចូលប្រើ៖ ថ្ងៃទី 25 ខែវិច្ឆិកា ឆ្នាំ 2019)។ យើងនាំមកជូនទស្សនាវដ្ដីយកចិត្តទុកដាក់របស់អ្នក ដែលបោះពុម្ពដោយគ្រឹះស្ថានបោះពុម្ព "បណ្ឌិត្យសភាវិទ្យាសាស្ត្រធម្មជាតិ"