Стратегический менеджмент

Стратегический менеджмент рассматривает проблемы роста и выживания крупных организаций. Значение стратегического поведения, позволяющее фирме выживать в конкурентной борьбе в долгосрочной перспективе, резко возросло в последние десятилетия.

Методы и модели, используемые в работе

Предположение о постоянном значении дисперсии ошибочного члена проанализируем, нанеся на график значения остатков в зависимости от вычисленных значений независимой переменной Y. Если точки нанесены на график неупорядоченно, то дисперсия ошибочного члена - величина постоянная.

График зависимости значений остатков от времени или последовательности наблюдений прольет некоторый свет на допущение, что ошибочные члены не коррелированны. Более формальную процедуру проверки корреляции между ошибочными членами даст критерий Дарбина - Уотсона.

Графическое изображение зависимости значений остаточных членов от независимых переменных предоставляет доказательство того, насколько подходит теоретическая модель регрессии. График должен показывать случайную форму расположения остаточных членов. Значения остатков должны располагаться случайным образом относительно одинаково вокруг нуля. Они не должны смещаться ни в положительную, ни в отрицательную сторону.

Для того чтобы понять, следует ли в уравнение регрессии вводить дополнительные независимые переменные, можно построить регрессию остатков от предполагаемых переменных. Если какая-либо переменная объясняет значительную долю остаточной вариации, то, вероятно, ее следует включить в уравнение регрессии. При введении переменных в уравнение регрессии необходимо руководствоваться целью исследования. Таким образом, анализ остатков позволяет глубже понять как соответствие лежащим в основе регрессионной модели допущениям, так и соответствие регрессионной модели. Если проверка остатков выявит, что лежащие в основе регрессионной модели допущения не выполняются, то исследователь может преобразовать переменные таким образом, чтобы эти предположения выполнялись.

Также применялись следующие модели.

Модель - материальный или мысленно представляемый объект или явление, замещающий исследуемый объект или явление, сохраняя только те его свойства, которые являются важными с точки зрения решаемой задачи.

) Модель Хольта-Винтерса

Эта модель является объединением двухпараметрической модели линейного роста Хольта и сезонной модели Уинтерса, поэтому ее чаще всего называют моделью Хольта-Уинтерса.

Винтерс (Уинтерс, Winters) создал свою прогностическую модель, которая учитывает экспоненциальный тренда и аддитивную сезонность, на основе модели Хольта (метод двухпараметрического экспоненциального сглаживания).

) Модель Брауна

Модель прогнозирования, представляющая динамику временного ряда как линейную зависимость с постоянно изменяющимися параметрами. В целом принцип построения модели аналогичен модели Хольта, но модификация параметров модели производится по другому правилу:

A0(t) = A0(t - 1) + A1(t - 1) + (1 - b2)*e(t)(t) = A1(t - 1)+ (1 - b2)*e(t),

где b - коэффициент дисконтирования данных, изменяющийся в пределах от 0 до 1; a - коэффициент сглаживания (a = 1 - b ); e(t) - отклонение прогноза от реального значения для t-го элемента ряда X(t), вычисленное в момент времени (t-1) на один шаг вперед.

) Модель скользящей средней

Модель временного ряда, согласно которой оценка значения элемента ряда представляет собой взвешенное среднее всех предшествующих элементов, причем веса при наблюдениях убывают по мере удаления от текущего элемента.

,

где t' - номер элемента ряда, значение которого требуется оценить.

Это означает, что информационная ценность наблюдений, с точки зрения прогнозирования, является тем большей, чем ближе находятся они к концу интервала наблюдений. Такие модели более точно отражают изменения, происходящие в динамике ряда, но не позволяют в чистом виде отражать колебания.

) Тренд-сезонная или трендовая модель

Трендовые и тренд-сезонные модели при всей их простоте могут давать более надежные результаты прогнозирования, чем сложные экономико-математические модели, основанные на системах алгебраических и дифференциальных уравнений, особенно при краткосрочном и среднесрочном прогнозировании.

Трендовые и тренд-сезонные модели основаны на допущении о том, что основные факторы и тенденции прошлого периода сохранятся и на период прогноза, или что направление и изменение тенденций в рассматриваемой перспективе можно обосновать и учесть, т.е. предполагается большая инерционность экономических систем.

) Модель экспоненциального сглаживания

Выявление и анализ тенденции временного ряда часто производится с помощью его выравнивания или сглаживания. Экспоненциальное сглаживание - один из простейших и распространенных приемов выравнивания ряда. Экспоненциальное сглаживание можно представить как фильтр, на вход которого последовательно поступают члены исходного ряда, а на выходе формируются текущие значения экспоненциальной средней.

Перейти на страницу: 1 2 3 4