Экономика

13561. Построение и описание бизнес-модели швейной фабрики
Контрольная работа пополнение в коллекции 17.10.2011

При открытии мини-цеха (10 работников) необходимо семь-восемь универсальных стачивающих машин, две краеобметочные машины (в быту их называют оверлоками), петельный полуавтомат для выметывания прямой петли и пуговичный полуавтомат. (полуавтомат для выметывания фигурной петли с глазком приобретают в том случае, если есть желание тачать костюмы и другие виды верхней одежды.) Для такой мастерской смело можно брать бывшие в эксплуатации машины. Тогда "железо" обойдется в $4,5 тыс. При покупке нового оборудования цены увеличиваются в два-три раза. В настоящее время практически все используют синтетические ткани, которые не разутюжишь без применения специального парового утюга. Поэтому желательно прибрести специальную установку. Установка состоит из утюга, парогенератора и стола с вакуумным отсосом. Наиболее доступны по цене польские установки по $1,5 тыс. На закупку тканей и фурнитуры понадобится не менее $3-4 тыс., Чтобы обеспечить беспрерывное производство.
13562. Построение и совершенствование систем управления
Реферат пополнение в коллекции 09.12.2008

Приложение 1.
13563. Построение и чтение графиков
Контрольная работа пополнение в коллекции 09.08.2010

На другом примере (рис. 2.4) изображено сравнение объемов потребления в Хмельницкой области в 1990 г. угля и топочного мазута (тыс. т. у.т.). Диаметр каждого круга соответствует объемам потребления угля и топочного мазута. Объем потребления мазута, как это следует из сравнения диаметров двух кругов, больше в 2,5 раза потребления угля. Однако, глаз любого человека, охватывая площади кругов, воспринимает объем потребления указанного топлива неверно. Хотя диаметр большего круга равен только двум с половиной диаметрам меньшего круга, его площадь воспринимается в 6 раз больше площади меньшего круга. Геометрические фигуры могут внести путаницу при некорректном использовании их для изображения величин, в данном случае объем потребления топлива должен быть пропорционален площади круга, а не его радиусу.
13564. Построение информационной системы для производственного предприятия
Дипломная работа пополнение в коллекции 26.12.2011

Показатели Ед.измерСумма1. Годовой выпуск товарной продукции (т.п.)1.1 В натуральном выражении Шт1430001.2 В денежном выражении (таб 14 стр 16)Руб172986032. Стоимость основных фондов (табл 6)Руб12216003. Площадь участка (табл 6)М2140.44. Численность ППП в т.ч. (табл 7)Чел344.1 Основных рабочих (табл 7) Чел414.2 Вспомогательных рабочих (табл 7)Чел44.3 ИТР (табл 7)Чел35. Выработка продукции (производит. труда) на одного работающего Руб5087826. Выработка продукции на одного рабочего. Руб42191717. Фонд зарплаты ППП (промышленного - производственного персонала) в т.чРуб40497427.1 Основных рабочих (табл 10Б)Руб35769817.2 Вспомогательных рабочих (табл11)Руб2847617.3 ИТР (табл 8)Руб2880008. Среднемесячная зарплата. Руб-8.1 Одного работающего стр 7/ (стр 4*12)Руб/чел99268.2 Одного производственного рабочего стр 7.1/(стр 4.1 * 12)Руб/чел82319. Трудоемкость изготовления всей программы (после внедрения)н/ч0.52110. Трудоемкость изготовления единицы продукции (после внедрения)Мин31.2611. Средняя загрузка оборудования%8112. Коэффициент использования материала
13565. Построение корреляции исследуемых зависимостей
Контрольная работа пополнение в коллекции 22.11.2010
Среднее значениеКоэффициент вариации, %у2540х142020х23035х31810
1. Дать интерпретацию коэффициентов регрессии и оценить их значимость. Сделать выводы.
2. Оценить параметр а.
3. Оценить значимость уравнения регрессии с помощью F-критерия Фишера с вероятностью 0,95. Сделать выводы.
4. Построить уравнение множественной регрессии в стандартизованном масштабе и сделать выводы.
5. Найти частные коэффициенты корреляции и сделать выводы.
6. Дать интервальную оценку для коэффициентов регрессии.
7. Определить частные средние коэффициенты эластичности и сделать выводы.
8. Оценить скорректированный коэффициент множественной детерминации.
13566. Построение межотраслевых балансов
Методическое пособие пополнение в коллекции 15.02.2011
1. По периоду анализа МОБ подразделяются на два типа. Если в МОБ рассматривается процесс производства в течение нескольких лет, причем результаты первого года определяют условия производства во втором году и т. д., то такую систему называют динамической, а МОБ, описывающий ее развитие, динамическим. Особенностью динамических МОБ является то, что в них из состава конечного использования исключаются капиталовложения. Это означает, что капиталовложения в динамическом МОБ являются функцией выпусков отраслей в последующие годы. Динамические МОБ значительно точнее описывают развитие экономики, чем любые другие экономико-математические методы. Но в настоящее время существует лишь теория таких балансов, так как их практическое построение весьма затруднительно. Другим типом МОБ являются статические балансы, в которых капиталовложения включены в состав конечного использования. Таким образом, статические МОБ составляются для одного года, а динамические за несколько лет.
1. По объему используемой информации МОБ подразделяются:
2. на национальные (построенные для страны в целом);
3. на районные (построенные для отдельных районов);
4. на межрайонные (описывающие производственные связи различных районов);
5. на отраслевые (составленные для отдельной отрасли).
13567. Построение моделей статики по методике активного эксперимента
Курсовой проект пополнение в коллекции 01.09.2010

Ïîñòðîåíèå ìàòðèöû ïëàíèðîâàíèÿ äëÿ ïðîâåäåíèÿ îòñåèâàþùèõ îïûòîâ âûïîëíÿþò íà îñíîâå ïðåäïîñûëêè, ÷òî èññëåäóåìûå ôàêòîðû äîëæíû áûòü ñìåøàíû ñëó÷àéíûì îáðàçîì. Âñå ëèíåéíûå ôàêòîðû zi (i = l, 2, ..., n) ðàçáèâàþò íà ãðóïïû, ïðè ýòîì ñòðåìÿòñÿ çàâåäîìî âçàèìîäåéñòâóþùèå ôàêòîðû âêëþ÷èòü â îäíó ãðóïïó. Åñëè æå íåò àïðèîðíûõ ñâåäåíèé î ôèçèêå ïðîöåññà, òî ðàçáèâêó ôàêòîðîâ ïî ãðóïïàì ìîæíî ïðîèçâîäèòü ôîðìàëüíî, ñ èñïîëüçîâàíèåì òàáëèöû (èëè ïðîãðàììû) ñëó÷àéíûõ ÷èñåë. Çàòåì äëÿ êàæäîé ãðóïïû ñîñòàâëÿþò ÌÏ íà îñíîâå ÏÔÝ èëè ÄÔÝ.
13568. Построение модели анализа и оценки формирования прибыли ООО "СВ"
Дипломная работа пополнение в коллекции 25.08.2012

Перечислите альтернативы из исходного множества: 1. Методы рационального решения проблем 2. Интуитивный подход3.1.1Альтернатива 1 Максимизация прибыли фирмыЦель любой фирмы - получение прибыли, а для дальнейшего ее развития постепенный рост прибыли необходим. При данной альтернативе уделяется в первую очередь росту чистой прибыли3.1.2Альтернатива 2 Рост экономической эффективностиРост экономической эффективности фирмы предопределяет ее развитие на текущий момент, позволяющий продолжать и развивать свою деятельность.3.1.3Альтернатива 3 Рост конкурентоспособности на рынке сбытаРост конкурентоспособности фирмы на рынке сбыта позволяет удерживать свои позиции, контролировать объемы реализации как ключевого момента любой деятельности фирмы.3.1.4Альтернатива 4 Развитие в перспективеРазвитие в перспективе является наиболее значимым для фирмы, так как позволяет ей в дальнейшем эффективное функционирование по отношению к текущему моменту.3.1.5Альтернатива 5 Расширение ассортимента продукцииРасширение ассортимента продукции позволит фирме не только максимизировать свою выручку, и долю рынка, но в дальнейшем выйти на новый уровень производства и сбыта продукции.3.2Выбор допустимых решений3.2.1Исключение альтернативы 1 - Роста конкурентоспособности на рынке сбытаВажность данной альтернативы заключается в завоевании своих позиций на рынке сбыта, повышения своего имиджа. Однако для роста конкурентоспособности продукции на рынке сбыта в перспективе происходит снижение дохода фирмы и роста расходов в текущий момент для привлечения потребителей и роста привлекательности продукции. Риск снижения доходов может не оправдаться ростом конкурентоспособности продукции3.2.2.Исключение альтернативы 2 - Развитие в перспективеРезультат исключения альтернативы 1 - роста конкурентоспособности продукции. Риск снижения доходов фирмы для дальнейшего развития в перспективе может быть выше, чем полученный результат. С другой стороны максимизация прибыли, рост эффективности и расширение ассортимента позволит получить в дальнейшем развитее фирмы как результат оптимального управленческого решения.3.3Определение прогнозных значений ключевых показателей, характеризующих реализацию каждой альтернативы3.3.1Показатель 1Рост чистой прибыли3.3.1.1Значение для альтернативы 1Максимизация прибыли позволит получить наиболее высокие показатели роста чистой прибыли.3.3.1.2Значение для альтернативы 2Рост экономической эффективности позволит увеличить чистую прибыль по отношению к расходам фирмы.3.3.1.3Значение для альтернативы 3Рост чистой прибыли произойдет так как расширение ассортимента продукции подразумевает рост доходов фирмы.3.3.2Показатель 2Минимизация затрат3.3.2.1Значение для альтернативы 1Данный показатель изменяется так как максимизация прибыли подразумевает и снижение затрат.3.3.2.2Значение для альтернативы 2Данный показатель увеличится так как рост эффективности позволит сократить расходы3.3.2.3Значение для альтернативы 3Данный показатель увеличится так как рост ассортимента продукции подразумевает грамотное ведение производства и сокращение не использованных мощностей.3.3.3Показатель 3Максимизация товарооборота3.3.3.1Значение для альтернативы 1Данный показатель изменится так как рост прибыли не возможно без роста товарооборота, как основного источника дохода3.3.3.2Значение для альтернативы 2Данный показатель изменится, т.к. рост эффективности подразумевает рост доходов за счет роста товарооборота3.3.3.3Значение для альтернативы 3Показатель изменится, т.к. расширение ассортимента продукции позволяет увеличить доход за счет роста удовлетворения потребительского вкуса.4.Принятие решения4.1Расчет интегрального показателя для каждой альтернативы.4.1.1Таблица для перевода показателя 1 в баллы Диапазон изменения показателя 1 (от «худших» к «лучшим») Качественная оценка Балльная оценка До 1тыс. руб.. плохо 2 От 1 тыс. до 3 тыс.. удовлетворительно 4 От 4 тыс. до 6тыс.. хорошо 6 От 7 тыс.. до 9 тыс. очень хорошо 8 10 тыс.. и более отлично 10 4.1.2Таблица для перевода показателя 2 в баллы Диапазон изменения показателя 2 (от «худших» к «лучшим») Качественная оценка Балльная оценка До 2% плохо 2 От 3 % до 5%. удовлетворительно 4 От 6 % до 8% хорошо 6 От 9 % до 11% очень хорошо 8 От 12% и выше отлично 10 4.1.3Таблица для перевода показателя 3 в баллыДиапазон изменения показателя 3 (от «худших» к «лучшим») Качественная оценка Балльная оценка До 1млн. руб.. плохо 2 От 1 млн. до 3 млн. удовлетворительно 4 От 4 млн. до 6 млн. хорошо 6 От 7 млн.. до 9 млн. очень хорошо 8 10 млн. и более отлично 10 4.1.5Получение интегральной оценки альтернативы на основе суммирования с учетом весовНа основе анализа альтернатив строится таблица: Альтернативы Показатель ?Bijqi 1 2 3 A 13 тыс.. руб. 2% 1 млн. руб.. B 9 тыс.. руб. 4% 2 млн. руб.. C 10 тыс .руб. 5% 4 млн. руб. Вес показателя (qi) 24,5 24,5 27 4.2Сравнение альтернатив и выбор наилучшейДалее в таблице исходные значения заменяются балльными оценками Альтернативы Показатель ?Bijqi 1 2 3 A 10 2 2 5,92 B 8 4 4 4,96 C 10 4 6 7,48 Вес показателя (qi) 49% 24% 27% Наилучшей признается альтернатива С, так как она имеет максимальную балльную оценку.5.1Утверждение и согласование решения5.1.1Форма утверждения решения у руководства (приказ, распоряжение и т.п.)Приказом директора фирмы5.1.2Субъекты, с которыми необходимо согласовать решение5.1.2.1Финансовый директорПетров П.Л.5.1.2.2Главный экономистИванова Л.Н.5.1.3Разработка плана реализации решения и распределение ответственностиПредставим план реализации решения и распределение ответственности по должностям №п/п Мероприятие Срок исполнения Ответственный 1. Выявить резервы сокращения себестоимости продукции Март 2012 Финансовый директор 2. Выявить резервы роста выручки от реализации Март 2012 Финансовый директор 3. Выявить резервы сокращения затрат Апрель 2012 Главный экономист 5.1.4Создание системы мотивации исполнителейПредставим способы стимулирования ответственного персонала для работы по повышению прибыли. Способы мотивации персонала. № п/п Характеристика мотивационного механизма Ориентировочная сумма затрат, тыс. руб. 1. Премирование за достижение плановых показателей. Премия к оклау 20% 20 тыс. руб. 3. Стабильное повышение оплаты труда успешно справившимся с реализацией решения. Путевка на бау отдыха 20 тыс. руб. в год
13569. Построение модели инфляционной динамики
Курсовой проект пополнение в коллекции 07.02.2011
1. В теоретической части работы были проанализированы те стороны инфляционных процессов, которым уделялось недостаточно внимания в литературе, посвященной российской инфляции, и те стороны, которые вообще не рассматривались. Таким образом, работа в какой-то мере заполнила эти бреши. Базируясь на проделанном анализе, можно сделать ряд заключений.
- Концепция инфляционных ожиданий является плодотворной с точки зрения учета “субъективного” фактора в динамике инфляционных процессов. Серьезную проблему для изучения ожиданий создает расплывчатость самого понятия, а также ненаблюдаемость и субъективность.
- Для адекватного описания инфляционных процессов важное значение может иметь сбор информации об инфляционных ожиданиях посредством опросов населения.
- Показатель ожидаемой инфляции должен входить как важный объясняющий фактор в функцию спроса на деньги. Влияя на спрос на различные виды активов, и в первую очередь на ликвидные виды активов, инфляционные ожидания являются тем самым важным звеном в тех зависимостях, которые связывают важнейшие макроэкономические показатели.
- Неопределенность, связанная с инфляцией, являясь одной из составляющих инфляционных ожиданий, играет важную роль в разрушении стабильной и предсказуемой экономической среды, которая необходима для поощрения инвестиционной активности и любых экономических решений, связанных с долгосрочными прогнозами.
- Поскольку обесценение денежных остатков является существенной частью совокупных издержек для экономики, которые обусловлены протекающим в стране инфляционным процессом, получение количественных оценок издержек такого обесценения необходимо для принятия решений, влияющих на его скорость. Экономическая теория может дать основу для получения таких оценок. В основе количественного измерения издержек инфляционного обесценения должна лежать теория спроса на деньги со стороны экономических субъектов.
- Инфляция существенно усиливает амплитуду и увеличивает частоту колебательных процессов в экономике. Характерным примером увеличения размаха колебаний служит дискретность пересмотра цен, связанная с “издержками меню”.
- Неопределенность уровня цен находится в тесной взаимосвязи с общей неопределенностью экономической среды в которой экономические субъекты принимают решения. Это сложный двусторонний процесс, в который вплетено множество промежуточных передаточных механизмов, некоторые из которых освещены в работе.
- Инфляция стимулирует несвоевременную оплату долговых обязательств, что может служить объяснением остроты проблемы неплатежей в России.
13570. Построение модели поведения потребителя в условиях совершенной конкуренции
Курсовой проект пополнение в коллекции 13.12.2010

x1x2b1b2p1p2Sp1*x1p2*x2Rb1+b2p1*x1+p2*x219,8523,530,450,4201513,57397,06352,947500,85750,0019,8522,060,450,4201613,23397,06352,947500,85750,0019,8520,760,450,4201712,91397,06352,947500,85750,0019,8519,610,450,4201812,62397,06352,947500,85750,0019,8518,580,450,4201912,35397,06352,947500,85750,0019,8517,650,450,4202012,10397,06352,947500,85750,0019,8516,810,450,4202111,86397,06352,947500,85750,0018,0523,530,450,4221513,00397,06352,947500,85750,0018,0522,060,450,4221612,67397,06352,947500,85750,0018,0520,760,450,4221712,37397,06352,947500,85750,0018,0519,610,450,4221812,09397,06352,947500,85750,0018,0518,580,450,4221911,83397,06352,947500,85750,0018,0517,650,450,4222011,59397,06352,947500,85750,0018,0516,810,450,4222111,37397,06352,947500,85750,0016,5423,530,450,4241512,50397,06352,947500,85750,0016,5422,060,450,4241612,18397,06352,947500,85750,0016,5420,760,450,4241711,89397,06352,947500,85750,0016,5419,610,450,4241811,62397,06352,947500,85750,0016,5418,580,450,4241911,38397,06352,947500,85750,0016,5417,650,450,4242011,14397,06352,947500,85750,0016,5416,810,450,4242110,93397,06352,947500,85750,00
13571. Построение налоговой системы в РФ
Курсовой проект пополнение в коллекции 28.05.2012

Виды подакцизных товаровСтавкаСпирт этиловый из всех видов сырья (в том числе этиловый спирт-сырец из всех видов сырья)30 руб. 50 коп. за 1 литр безводного этилового спиртаАлкогольная продукция с объемной долей этилового спирта свыше 9 % включительно (за исключением вин натуральных, в том числе шампанских, игристых, газированных, шипучих, натуральных напитков с объемной долей этилового спирта не более 6% объема готовой продукции, изготовленных из виноматериалов, произведенных без добавления этилового спирта)210 руб. 00 коп. за 1 литр безводного этилового спирта, содержащегося в подакцизных товарахАлкогольная продукция с объемной долей этилового спирта до 9 % включительно (за исключением вин натуральных, в том числе шампанских, игристых, газированных, шипучих, натуральных напитков с объемной долей этилового спирта не более 6% объема готовой продукции, изготовленных из виноматериалов, произведенных без добавления этилового спирта) и спиртосодержащая продукция (за исключением спиртосодержащей парфюмерно-косметической продукции в металлической аэрозольной упаковке и спиртосодержащей продукции бытовой химии в металлической аэрозольной упаковке)158 руб. 00 коп. за 1 литр безводного этилового спирта, содержащегося в подакцизных товарахВина натуральные (за исключением шампанских, игристых, газированных, шипучих), натуральные напитки с объемной долей этилового спирта не более 6% объема готовой продукции, изготовленные из виноматериалов, произведенных без добавления этилового спирта3 руб. 50 коп. за 1 литрВина шампанские, игристые, газированные, шипучие14 руб. 00 коп за 1 литрПиво с нормативным (стандартизированным) содержанием объемной доли спирта этилового свыше 0,5 и до 8,6% включительно9 руб. 00 коп. за 1 литрПиво с нормативным (стандартизированным) содержанием объемной доли спирта этилового свыше 8,6%14 руб. 00 коп. за 1 литрТабак трубочный, курительный, жевательный, сосательный, нюхательный, кальянный (за исключением табака, используемого в качестве сырья для производства табачной продукции)422 руб. 00 коп. за 1 кгСигары25 руб. 00 коп. за 1 штукуСигареты с фильтром205 руб. 00 коп. за 1000 штук + 6,5% расчетной стоимости, исчисляемой исходя из максимальной розничной цены, но не менее 250 руб. 00 коп. за 1000 штукСигареты без фильтра, папиросы125 руб. 00 коп. за 1000 штук + 6,5% расчетной стоимости, исчисляемой исходя из максимальной розничной цены, но не менее 155 руб. 00 коп. за 1000 штукАвтомобили легковые с мощностью двигателя свыше 67,5 кВт (90 л. с.) и до 112,5 кВт (150 л. с.) включительно23 руб. 90 коп. за 0,75 кВт (1 л.с.)Автомобили легковые с мощностью двигателя свыше 112,5 кВт (150 л. с.) , мотоциклы с мощностью двигателя свыше 112,5 кВт (150 л.с)235 руб. 00 коп. за 0,75 кВт (1 л.с.)Моторные масла для дизельных и карбюраторных (инжекторных) двигателей3246 руб. 10 коп. за 1 тоннуПрямогонный бензин4290 руб. 00 коп. за 1 тонну
13572. Построение неполной квадратичной регрессионной модели по результатам полного факторного эксперимента
Курсовой проект пополнение в коллекции 22.03.2011

Число степеней свободы, Число степеней свободы, (N количество опытов; - количество статистически значимых коэффициентов в регрессионном уравнении)12345678910121416202430254,243,382,992,762,62,492,412,342,282,242,162,112,0621,961,92264,223,372,982,742,592,472,392,322,272,222,152,12,051,991,951,9274,213,352,962,732,572,462,372,32,252,22,132,082,031,971,931,88284,23,342,952,712,562,442,362,292,242,192,122,062,021,961,911,87294,183,332,932,72,542,432,352,282,222,182,12,0521,941,91,85304,173,322,922,692,532,422,342,272,212,162,0421,991,931,891,84324,153,32,92,672,512,42,322,252,192,142,072,021,971,911,861,82344,133,282,882,652,492,382,32,232,172,122,0521,951,891,841,8364,113,262,862,632,482,362,282,212,152,12,031,981,931,871,821,78384,13,252,852,622,462,352,262,192,142,092,021,961,921,851,81,76404,083,232,842,612,452,342,252,182,122,0721,951,91,841,791,74424,073,222,832,592,442,322,242,172,112,061,991,941,891,821,781,73444,063,212,822,582,432,312,232,162,12,051,981,921,881,811,761,72464,053,22,812,572,422,32,222,142,092,041,971,911,871,81,751,71484,043,192,82,562,412,32,212,142,082,031,961,91,861,791,741,7504,033,182,792,562,42,292,22,132,072,021,951,91,851,781,741,69554,023,172,782,542,382,272,182,112,0521,931,881,831,761,721,676043,152,762,522,372,252,172,12,041,991,921,861,811,751,71,65653,993,142,752,512,362,242,152,082,021,981,91,851,81,731,681,63703,983,132,742,52,352,232,142,072,011,971,891,841,791,721,671,62803,963,112,722,482,332,212,122,051,991,951,881,821,771,71,651,61003,943,092,72,462,32,192,12,031,971,921,851,791,751,681,631,571253,923,072,682,442,292,172,082,011,951,91,831,771,721,651,61,551503,913,062,672,432,172,162,0721,941,891,821,761,711,641,591,542003,893,042,652,412,262,142,051,981,921,871,81,741,691,621,571,524003,863,022,622,392,232,122,031,961,91,851,781,721,671,61,541,49
13573. Построение регрессионной модели
Контрольная работа пополнение в коллекции 07.02.2010

№yYxYxx2Y2у (у )2 (-)211314,875100487,521000023,7675194,81-63,814071,1-2,0254,10,48721104,70090423,043810022,0945188,78-78,786206,8-8,04764,70,71631705,136150770,372250026,3764227,92-57,923354,931,091966,70,34141414,94931153,41296124,4902156,86-15,86251,5-39,9721597,80,11251505,01160300,638360025,1065171,81-21,81475,8-25,018625,90,14561605,07539197,932152125,7574160,85-0,850,7-35,9821294,70,00572005,29840211,933160028,0722161,3538,651493,5-35,4761258,60,19382305,43870380,666490029,5727177,2952,712778,1-19,538381,70,22992405,48180438,451640030,0374182,9557,053255,0-13,882192,70,238102605,561150834,1022250030,9212227,9232,081029,031,091966,70,123112705,598120671,8111440031,3423207,4362,573914,810,601112,40,232123005,704130741,4921690032,5331214,0585,957387,817,218296,50,287Итого236262,8310605611,37113382330,07152272,0290,034219,0-89,9387762,43,109Среднее196,835,23588,33467,6149448,527,506Обозначение среднего
13574. Построение системы методов управления инвестиционными рисками лизинговой компании
Информация пополнение в коллекции 12.01.2009

Слабые стороны методов определения цели связаны с отсутствием в реальной бизнес-среде полной определенности относительно будущего состояния рынка. Неустранимая информационная неопределенность влечет столь же неустранимый риск адекватности принятия инвестиционных решений лизинговой компанией. Всегда остается возможность того, что проект, признанный состоятельным, окажется в итоге убыточным, поскольку достигнутые в ходе инвестиционного процесса значения параметров отклонились от плановых, или же какие-либо факторы вообще не были учтены. Лизингодатель никогда не будет располагать всеобъемлющей оценкой риска, так как число разнообразий внешней среды всегда превышает управленческие возможности принимающего решения лица, и обязательно найдется слабоожидаемый сценарий развития событий (одна из катастроф, к примеру), который, будучи неучтен в проекте, тем не менее, может состояться и сорвать инвестиционный процесс. В то же время лизинговая компания обязана прилагать усилия по повышению уровня своей осведомленности и пытаться измерять рискованность своих инвестиционных решений (лизинговых договоров) как на стадии разработки проекта, так и в ходе инвестиционного процесса.
13575. Построение функции импорта Швеции
Информация пополнение в коллекции 12.01.2009

рцфд мчщш зйебй бйп дйбеа дшйамй мъецш дшйамй . лмеош , шоъ ъецш вбедд йеъш омеед бйбеа вбедд йеъш . рцфд мчщш зйебй бйп щтш дшйбйъ дшйамй мбйп йбеа шйамй . лмеош , т"ф ъйаешйд оачше лмлмйъ , тмййъ щтшй шйбйъ вешоъ мчйиеп бдщчтеъ бощч емйшйгд бъецш , гбш двешн мвйгем бйбеа . рцфд мчщш щмймй бйп щтш дзмйфйп дшйамй мйбеа дшйамй . лмеош , тмййъ щтш дзмйфйп вешшъ йшйгд бйбеа . рцфд мчщш зйебй бйп чцб дайрфмцйд дщръй мйбеа дшйамй .лйееп щтмйд бшоъ дозйшйн дочеоййн вешоъ мдтгфъ оецшй йбеа амишрийбййн . рцфд вн мвегм йбеа зйебй ечбет ( зеък ) доцбйт тм шоъ йбеа осейоъ щма ъмейд бау ощърд . рцфд мчщш щмймй бйп дйбеа мощърд гой досом аъ ощбш дрфи дтемой . бъчефд же дййъд тмйд бозйшй дрфи лоти фй 3 ащш вшод мтмййъ озйшйн темойъ евшод мйшйгд бйбеа . рцфд мчщш щмймй бйп дйбеа мбйп ощърд дгойд досом аъ "дтйгп дзгщ " . рфймъ дощишйн дма гоечшийн божшз айшефд дбйа мфъйзъ дщеечйн дожшз айшефаййн емвйгем ббйчещ моецшйн отшбййн . тмйеъ ббйчещ обйаеъ вн мтмййъ озйшйн моецшй дйбеа етчб вегмд дчирп йзсйъ щм щеейх цшйлд мдйеъ мгбш дщфтд одеъйъ .
13576. Построение эконометрической модели
Контрольная работа пополнение в коллекции 22.10.2009

Необходимо отметить, что искомая модель представляет собой систему взаимосвязанных уравнений. Ранг матрицы системы равен максимальному числу линейно независимых переменных. В нашей системе таковыми являются x1, x2. Достаточным условием индентифицируемости системы является факт, что ранг матрицы системы не менее числа эндогенных переменных системы без единицы. Ранг матрицы равен 2, а число эндогенных переменных также 2 (у1, у2). Соответственно достаточное условие индентифицируемости системы выполняется. В связи с этим, для решения задачи необходимо применять косвенный метод наименьших квадратов.
13577. Построение эконометрической модели и исследование проблемы автокорреляции с помощью тестов Бреуша-Годфри и Q-статистики
Курсовой проект пополнение в коллекции 08.11.2009

ADF Test Statistic-5.278444 1% Critical Value*-4.2412 5% Critical Value-3.5426 10% Critical Value-3.2032*MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.Augmented Dickey-Fuller Test EquationDependent Variable: D(CONS)Method: Least SquaresDate: 12/11/08 Time: 19:00Sample(adjusted): 1999:4 2008:2Included observations: 35 after adjusting endpointsVariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. D(CONS(-1))-1.6360060.309941-5.2784440.0000@TREND(1999:1)12.548443.0217024.1527730.0002R-squared0.719844 Mean dependent var11.88857Adjusted R-squared0.692732 S.D. dependent var211.7761S.E. of regression117.3913 Akaike info criterion12.47611Sum squared resid427201.9 Schwarz criterion12.65387Log likelihood-214.3320 F-statistic26.55085Durbin-Watson stat2.101394 Prob(F-statistic)0.000000ADF Test Statistic-20.99004 1% Critical Value*-4.2412 5% Critical Value-3.5426 10% Critical Value-3.2032*MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.Augmented Dickey-Fuller Test EquationDependent Variable: D(IG)Method: Least SquaresDate: 12/11/08 Time: 18:56Sample(adjusted): 1999:4 2008:2Included observations: 35 after adjusting endpointsVariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. D(IG(-1))-2.2004950.104835-20.990040.0000@TREND(1999:1)9.6638922.4392893.9617660.0004R-squared0.935547 Mean dependent var19.71143Adjusted R-squared0.929310 S.D. dependent var541.9242S.E. of regression144.0849 Akaike info criterion12.88589Sum squared resid643574.0 Schwarz criterion13.06365Log likelihood-221.5031 F-statistic149.9904Durbin-Watson stat2.352758 Prob(F-statistic)0.000000ADF Test Statistic-9.618956 1% Critical Value*-4.2412 5% Critical Value-3.5426 10% Critical Value-3.2032*MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.Augmented Dickey-Fuller Test EquationDependent Variable: D(GDP)Method: Least SquaresDate: 12/11/08 Time: 19:12Sample(adjusted): 1999:4 2008:2Included observations: 35 after adjusting endpointsVariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. D(GDP(-1))-2.0886360.217137-9.6189560.0000@TREND(1999:1)26.314126.4145954.1022260.0003R-squared0.775601 Mean dependent var33.28571Adjusted R-squared0.753884 S.D. dependent var717.4181S.E. of regression355.9113 Akaike info criterion14.69445Sum squared resid3926860. Schwarz criterion14.87221Log likelihood-253.1529 F-statistic35.71550Durbin-Watson stat2.486933 Prob(F-statistic)0.000000PP Test Statistic-6.168609 1% Critical Value*-4.2324 5% Critical Value-3.5386 10% Critical Value-3.2009*MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.Lag truncation for Bartlett kernel: 1 ( Newey-West suggests: 3 )Residual variance with no correction128108.6Residual variance with correction114483.1Phillips-Perron Test EquationDependent Variable: D(IG)Method: Least SquaresDate: 12/13/08 Time: 14:39Sample(adjusted): 1999:3 2008:2Included observations: 36 after adjusting endpointsVariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. D(IG(-1))-1.1334530.183759-6.1681670.0000@TREND(1999:1)3.8391295.9977442.6400950.1265R-squared0.438149 Mean dependent var20.35833Adjusted R-squared0.510158 S.D. dependent var534.1404S.E. of regression373.8380 Akaike info criterion14.76518Sum squared resid4611909. Schwarz criterion14.89714Log likelihood-262.7732 F-statistic19.22581Durbin-Watson stat2.134551 Prob(F-statistic)0.000003PP Test Statistic-10.63290 1% Critical Value*-4.2324 5% Critical Value-3.5386 10% Critical Value-3.2009*MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.Lag truncation for Bartlett kernel: 3 ( Newey-West suggests: 3 )Residual variance with no correction200449.2Residual variance with correction30674.85Phillips-Perron Test EquationDependent Variable: D(GDP)Method: Least SquaresDate: 12/13/08 Time: 14:44Sample(adjusted): 1999:3 2008:2Included observations: 36 after adjusting endpointsVariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. D(GDP(-1))-1.2433480.182298-6.8204000.0000@TREND(1999:1)14.236067.6139092.8697440.0704R-squared0.587667 Mean dependent var34.34444Adjusted R-squared0.562677 S.D. dependent var707.1235S.E. of regression467.6236 Akaike info criterion15.21286Sum squared resid7216171. Schwarz criterion15.34482Log likelihood-270.8315 F-statistic23.51620Durbin-Watson stat2.209326 Prob(F-statistic)0.000000Приложение 3
13578. Построение эконометрической модели и исследование проблемы гетероскедастичности с помощью тестов Вайта, Бреуша-Пагана-Годфри и Парка
Курсовой проект пополнение в коллекции 16.12.2010

Наличие гетероскедастичности может привести к снижению эффективности оценок, полученных по МНК, к смещению дисперсий, к ненадежности интервальных оценок, получаемых на основе соответствующих t- и F-статистик. Таким образом, статистические выводы, получаемые при стандартных проверках качества оценок, могут быть ошибочными и приводить к неверным заключения по построенной модели. Вполне вероятно, что стандартные ошибки коэффициентов будут занижены, а следовательно можно признать статистически значимыми коэффициенты, которые таковыми не являются. Причиной гетероскедастичности могут быть выбросы (резко выделяющиеся наблюдения), ошибки спецификации модели, ошибки в преобразовании данных, ассиметрия распределения какой-либо из объясняющих переменных. Чаще всего, появление проблемы гетероскедастичности можно предвидеть и попытаться устранить этот недостаток еще на этапе спецификации. Однако обычно приходиться решать эту проблему уже после построения уравнения регрессии. Не существует какого-либо однозначного метода определения гетероскедастичности. Существует довольно большое количество тестов и критериев, наиболее популярными и наглядными из которых являются: графический анализ отклонений, тест ранговой корреляции Спирмена, тест Парка, тест Глейзера, тест Голдфельда-Квандта и тест Уайта. Моя работа посвящена исследованию поледних двух тестов.
13579. Построение экономико-математических моделей
Контрольная работа пополнение в коллекции 08.03.2010

Администрация штата объявила торги на n строительных подрядов для n фирм. Ни с одной фирмой не заключается более одного контракта. По политическим соображениям чиновники администрации стремятся не заключать более N крупных контрактов с фирмами, расположенными за пределами штата. Обозначим через 1,2, …, s крупные контракты, а через 1,2,…,t - фирмы, расположенные за пределами штата. Целью является минимизация общих затрат при указанном условии. Постройте соответствующую данным условиям модель.
13580. Построение экономической модели c использованием симплекс-метода
Информация пополнение в коллекции 12.01.2009

Вторая из ранее отмеченных закономерностей оказывается
весьма полезной для построения вычислительных процедур симп-
лекс-метода , при реализации которого осуществляется последова-
тельный переход от одной экстремальной точки к другой, смежной с ней . Так как смежные экстремальные точки отличаются только
одной переменной, можно определить каждую последующую ( смеж-
ную) экстремальную точку путем замены одной из текущих не-
базисных ( нулевых ) переменных текущей базисной переменной.
В нашем случае получено решение , соответствующее точке А , откуда следует осуществить переход в точку В . Для этого нужно увеличивать небазисную переменную X2 от исходного нулевого значения до значе-
ния , соответствующего точке В ( см. рис. 1 ). В точке B переменная
S1 ( которая в точке А была базисной ) автоматически обращается в
нуль и , следовательно , становится небазисной переменной . Таким
образом , между множеством небазисных и множеством базисных
переменных происходит взаимообмен переменными X2 и S1 . Этот
процесс можно наглядно представить в виде следующей таблицы.

Blog

Экономика