гически, так и эмпирически,
путем
построения нескольких уравне-
ний
регрессии, отличающихся
друг
от
друга
по своей алгебраической
форме.
Сравнение их и выбор наиболее приемлемого для экономи-
ческого анализа уравнения производится статистически с помощью
коэффициента
множественной корреляции, коэффициента множест-
венной
детерминации и F-критерия (критерия Фишера).
Как
правило, процедура отбора факторов и построения уравнения
регрессии автоматизирована и осуществляется с помошью ПЭВМ
и
с использованием стандартного пакета прикладных программ.
Рассмотрим теперь применение многофакторных моделей для
прогнозирования воздействия некоторых факторов на такой пока-
затель, как прибыль предприятия. На основе динамики показателей
численности работающих на предприятии, объема выпускаемой
продукции, затрат на природоохранные мероприятия и количест-
ва автомобилей в предприятии несложно построить регрессион-
ную модель, позволяющую оценить значение прибыли. Опуская
математические расчеты, которые
следует
проводить на ПЭВМ по
специальным программам, для конкретных численных данных по-
лучаем
следующую
линейную многофакторную зависимость:
S = 3+O,O3 xN + 0,001 x
V-0,01
xZ + 0,001 xA,
где S —прибыль предприятия, млн руб.;
N
— численность работающих, чел.;
V — объем выпуска продукции, тыс. руб.;
Z
— затраты на природоохранные мероприятия, тыс. руб.;
А — количество автомобилей, шт.
В последнем
году
численность работающих на предприятии со-
ставила 300 чел.; объем выпуска продукции — 50 млн руб.; затраты на
природоохранные мероприятия—600 тыс. руб.; количество автомоби-
лей —150 единиц. Подставив эти цифры в приведенную зависимость,
можно подсчитать размер прибыли предприятия в млн руб.
S = 3 + 0,03 х 300 + 0,001 х 50 - 0,01 х 600 + 0,001 х 150 = 6,2.
Анализ знаков коэффициентов при факторах в приведенной зави-
симости показывает, что все факторы увеличивают величину при-
были, за исключением затрат на природоохранные мероприятия.
131