Проверяемый текст
Подрезов, Павел Николаевич; Развитие методов оценки инвестиционной привлекательности промышленного предприятия на основе многофакторных эконометрических моделей (Диссертация, 30 мая 2008)
[стр. 120]

почли использовать не среднее арифметическое, а медиану), стандартная ошибка Std.Error(y)=l,8085 и 2Std.Error(y)=3,617, получаем следующие доверительные границы итогового рейтинга^: нижняя граница группы 1 ундг(группа 1) = 31,000 + 3,617 = 34,617 балла; верхняя граница группы 2 .увдг (группа 2) = 31,000 -3 ,6 1 7 = 27,3 83 балла, Соответственно, доверительные границы группы 0 составят значения: верхняя граница группы 0_увдг=34,617 балла; нижняя граница группы 0 _ундг=27,383 балла.
Рисунок 3.2 иллюстрирует принцип классификации предприятий: выше верхней границы группы 0 «неклассифицированные предприятия» «расположены» предприятия, которые классифицируются как «инвестиционно более привлекательные» (группа 1), а ниже нижней границы группы 0 предприятия, классифицируемые как «инвестиционно менее привлекательные» (группа 2).
Численность групп 1 и 2 практически одинакова 19 и 20 предприятий, откуда следует, что вероятности более и менее успешной деятельности предприятия равны.
Эти две группы образуют так называемую «обучающую выборку».
Предприятий, подлежащих классификации, меньше —13.
Дискриминантный анализ осуществляли по схеме «шагового отбора»
пяти информативных переменных, выявленных на этапе множественного регрессионного анализа (1пЛ,ь 1пЛГз, 1п2Г4, 1пЛ Гби loYg).
Поскольку при анализе результатов классификации для проверки правильности отнесения к группе используются те же данные, что и для вычисления оценок коэффициентов дискриминантной функции, применен так называемый «скользящий контроль», суть которого в следующем.
Одно «наблюдение» исключается из обучающей подвыборки (предприятия групп 1 и 2) и процедура определения классифицирующей функции проводится по всем остальным данным.
Полученная функция используется для классификации «отложенного»
наблюде1 2 0
[стр. 128]

128 Окончание таблицы 3.7 Ранг Предприятие Регион 177 Костромской завод «Мотордеталь» Костромская обл.
.
178 Курский завод «Аккумулятор» Курская обл.
179 Галичский автокрановый завод Костромская обл.
183 Тверской экскаватор Тверская обл.
186 Брянский арсенал Брянская обл.
192 Рязанский станкостроительный завод Рязанская обл.
194 Завод «Автоприбор» Владимирская обл.
195 Аркада Смоленская обл.
198 Рудгормаш Воронежская обл.
Группа 0 неклассифицированные предп )ИЯТИЯ 106 Электроагрегат Курская обл.
110 Белгородский завод энергет.
машиностр.
Белгородская обл.
116 Машиностроительный завод «ЗИО-Подольск» Московская обл.
118 Автоагрегат Орловская обл.
119 Скопинский автоагрегатный завод Рязанская обл.
121 Свет Смоленская обл.
122 Ракетно-космическая корпорация «Энергия» Московская обл.
123 НПО объединение «Сатурн» Ярославская обл.
125 Сафоновский электромашиностр.
завод Смоленская обл.
136 Владимирский электромоторный завод Владимирская обл.
137 Автоагрегат Ивановская обл.
139 Электроконтакт Ивановская обл.
Рисунок 3.7 наглядно иллюстрирует принцип классиф икации предприятий: выше верхней границы группы О «неклассифицированные предприятия» «расположены» предприятия, которые классиф ицируются как «менее благополучные» (группа 2), а ниже нижней границы группы Опредприятия, классифицируемые ка к «успешная» (группа 1).
Численность групп 1 и 2 практически одинакова —2 0 и 19 предприятий, откуда следует, что вероятности более и менее успеш ной деятельности предприятия равны.


[стр.,129]

129 б ГЗhX s н>s оо.
о ио QО (t О ь «о* о е; Н е к/1 а сси ф и 1 Ц р о а <ые K 4 X Q G y c a e ; .
M u t Бол^в усп е п н ы о Г р у п п з п р е ЯП р и я т и й к • 12 20 '.9 Нокла с Ci1ф**’ игтрова нныв Mr?пев у споснм о Г о л о е y c n c d iu e Г р у п п а п р е д п р и я т и Л Рисунок 3.7 Принцип ютассификации предприятий по показателям инвестиционной привлекательности: а —логарифму итогового рейтинга; б итоговому рейтингу (пунктирными линиями отмечены границы группы Онеклассифицированных предприятий) Эконометрическое моделирование, направленное на классификацию неклассифицированных ранее предприятий, проводили по схеме дискрим инантного анализа в пакете анализа данных общ ественных наук SPSS Base 8.0.
Дискриминантный анализ осуществляли по схеме «ш агового отбора»
наиболее информативных переменных [147].
П оскольку при анализе результатов классификации для проверки правильности отнесения к группе используются те же данные, что и для вычисления оценок коэффициентов дискриминантной ф ункции, применен так называемый «скользящ ий контроль», суть которого в следующем.
Одно «наблюдение» исключается из обучающей подвыборки (предприятия групп 1 и 2 ) и процедура определения классиф ицирующей ф ункции проводится по всем остальным данным.
Полученная ф ункция используется для классиф икации «отложенного»
наблюдения.
Этот процесс повторяется для всех наблюдений, подсчитывается процент правильных классификаций, которы й и является оценкой скользящ его контроля.
Первый этап — анализ гругш овы х статистик и критериев равенства групповы х средних предполагает оценку средних значений исходных вход

[Back]