|
100 Таблица 2.1 2 Параметры и статистические характеристики экспоненциальных трендовых моделей частотности выбора респондентами факторов, препятствующих развитию предприятий легкой промышленности № Фактор Параметр Статистическая характеристика * 0 h Коэффициент детерминации Критерий Фишера Уровень значимости 1 2 3 4 5 6 1 Нехватка оборотных средств 91,414974 -0,055378 0,78922 37,44325 0 , 0 0 0 1 2 Неплатежи потребителей 72,019635 -0,157495 0,78042 35,54098 0 , 0 0 0 1 3 Нехватка сырья 64,579269 -0,260071 0,93715 89,47205 0 , 0 0 0 1 4 Конкурирующий импорт 4,348711 0,349405 0,93588 72,98197 0,0004 5 Нехватка квалифицированных кадров 3,107726 0,259907 0,91726 47,73134 0 , 0 0 0 1 6 Нехватка энергии 9,015540 -0,138628 0,79081 37,80448 0 , 0 0 0 1 7 Низкий экспортный потенциал 8,909091 8 Нехватка оборудования 2,125683 0,184144 0,61725 16,12694 0,0025 9 Ничего 0,026716 0,440210 0,29297 4,14366 0,0692 Как следует из данных, приведенных в таблице 2.12, все представленные в ней модели значимы на высоком статистическом уровне /^-уровень не хуже 0,0025, при критическом значении 0,05. Исключением является модель частотности выбора респондентами фактора «Ничего», для которой р уровень статистической значимости критерия Фишера составляет 0,0692, а прогностическая способность всего около 29%. Другим исключением является фактор «Внутренний неплатежеспособный спрос», для которого соответствующая модель гиперболическая имеет вид х3= 43,31614,246It, (2.8) где t —временная переменная, определяемая по формуле год 1995. Однако эту модель также нельзя признать адекватной, поскольку ее прогностическая |
Таблица 3.2 Параметры и статистические характеристики экспоненциальных трендовых моделей частости выбора респондентами факторов, препятствующих развитию предприятий легкой промышленности Параметр Статистическая характеристика № Фактор Ьо Ь\ Коэффициент детерминации Критерий Фишера Уровень значимости 1 2 3 4 5 6 1 Нехватка оборотных средств 91,414974 -0.055378 0,78922 37,44325 0,0001 2 Неплатежи потребителей 72,019635 -0,157495 0,78042 35,54098 0,0001 3 Нехватка сырья 64,579269 -0,260071 0,93715 89,47205 0,0001 _ . .. 4 Конкурирующий импорт 4.348711 0,349405 0,93588 72,98197 0,0004 5 Нехватка квалифицированных кадров 3,107726 0,259907 0,91726 47,73134 0,0001 6 Нехватка энергии 9,015540 -0,138628 0,79081 37,80448 0,0001 7 Низкий экспортный потенциал 8,909091 8 Нехватка оборудования 2,125683 0,184144 0,61725 16,12694 0,0025 9 Ничего 0,026716 0,440210 0,29297 4,14366 0,0692 Как следует из данных, приведенных в таблице 3.2, все представленные в ней модели значимы на высоком статистическом уровне —р-уровень не хуже 0,0025, при критическом значении 0,05. Исключением является модель частости выбора респондентами фактора «Ничего», для которой р-уровень статистической значимости критерия Фишера составляет 0,0692, а прогностическая способность всего около 29%. Другим исключением является фактор «Внутренний неплатежеспособный спрос», для которого соответствующая модель гиперболическая имеет вид Хз = 43,316 14,246/*, (3.5) где / временная переменная, определяемая по формуле год — 1994. Однако эту модель также нельзя признать адекватной, поскольку ее прогностическая способность составляет немногим более 31%, а критерий Фишера статистически значим на р-уровне 0,0585, что превышает критическое значение 0,05. Таким образом, временные ряды частости выбора респондентами практически всех рассматриваемых факторов могут быть аппроксимированы экс* поиенциальными трендовыми моделями, параметры которых легко интерпретируемы. В заключение рассмотрим корреляционное поле параметров полученных экспоненциальных трендовых моделей (рисунок 3.2; числа около точек отвечают номерам факторов в таблице 3.2). Для наглядности на диаграмму нанесены две линии: первая горизонтальная —отвечает нулевому темпу прироста частости ответов респондентов (фактор 7 —низкий экспортный потенциал), вторая —вертикальная соответствует 50%-му исходному уровню частости ответов. Эти линии делят корреляционное поле на четыре квадранта. Как следует из рисунка 3.2, параметры моделей для первых трех факторов «Нехватка оборотных средств», «Неплатежи потребителей» и «Нехватка сырья» —находятся во втором квадранте, отвечающем отрицательным темпам среднегодового прироста и значениями исходного (расчетного) уровня частости выбора респондентами данных факторов, препятствующих развитию предприятий легкой промышленности, превышающих 50%. При этом чем больше исходный уровень частости ответов респондентов, тем меньше темп спада этого показателя. 132 |