Векторная модель авторегрессии показателей производственной деятельности строительного предприятия
Автор: Гельруд Яков Давидович, Угрюмов Евгений Александрович, Рыбак Вадим Львович
Рубрика: Информатика, вычислительная техника и управление
Статья в выпуске: 3 т.7, 2018 года.
Бесплатный доступ
В статье проанализированы существующие экономико-математические модели: корреляционно-регрессионный анализ, производственные функции, системы эконометрических уравнений; приведены их общий вид, формулы расчета, выявлены их сильные и слабые стороны, предлагается векторная модель авторегрессии основных показателей производственной деятельности строительного предприятия (производительность труда, рентабельность продукции, механовооруженность (технический уровень строительных машин и оборудования), относительная численность руководящего звена предприятия, своевременность выполнения работ, дискретность использования ресурсов, стоимость продукции, качество продукции) на основе построения VAR-модели. В качестве основы для построения VAR-модели авторегрессии показателей производственной деятельности строительного предприятия авторами предлагается использовать систему из трех взаимосвязанных уравнений. Приведены достоинства и недостатки векторной модели авторегрессии, а также результаты оценивания коэффициентов в VAR- модели. Полученные значения коэффициентов проанализированы с помощью теста Грэнджера на причинность, основанном на анализе причинно-следственной связи между временными рядами. В статье определяется функция импульсного отклика, описывающая реакцию динамического ряда в ответ на некоторые внешние шоки. Построены графики откликов основных результирующих показателей деятельности строительного предприятия. Выдвинутые в статье гипотезы проверены на основе использования F-теста и LM-теста. Авторы детально анализируют полученные результаты расчетов и убедительно доказывают актуальность предложенной в статье методики.
Экономико-математическая модель, var-модель, векторная авторегрессия, управление, система, эконометрика, производственная функция
Короткий адрес: https://sciup.org/147233176
IDR: 147233176 | УДК: 330.46 | DOI: 10.14529/cmse180302
Vector model of autoregression of indicators of industrial activity of a construction enterprise
The article analyzes the existing economic-mathematical models: correlation-regression analysis, production functions, systems of econometric equations; their general form, calculation formulas are shown, their strengths and weaknesses are revealed, a vector model of autoregression of the main indices of the production activity of the construction enterprise is proposed (labor productivity, product profitability, mechanical strength (technical level of construction machines and equipment), relative strength of the management team, timeliness of implementation works, discreteness of resource use, product cost, product quality) on the basis of the VAR model construction. As a basis for constructing a VAR-model of autoregressive indicators of the production activity of a construction enterprise, the authors suggest using a system of three interrelated equations. The advantages and disadvantages of the vector model of autoregression are presented, as well as the results of estimating the coefficients in the VAR model. The resulting values of the coefficients were analyzed using Granger's causality test, based on the analysis of the cause-effect relationship between time series. The article defines the impulse response function that describes the response of a dynamic series in response to some external shocks. The graphs of the responses of the main resultant indicators of the activity of the construction enterprise are constructed. The hypotheses put forward in the article are checked based on the use of the F-test and the LM-test. The authors analyze in detail the results of calculations and convincingly prove the relevance of the methodology proposed in the article.
Список литературы Векторная модель авторегрессии показателей производственной деятельности строительного предприятия
- Банников В.А. Векторные модели авторегрессии и коррекции регрессионных остатков (Eviews) // Прикладная эконометрика. 2006. № 3. С. 96-129.
- Гельруд Я.Д., Логиновский О.В. Информационно-аналитическая система управления проектами на базе использования комплекса математических моделей функционирования стейкхолдеров // Вестник ЮУрГУ. Серия: Компьютерные технологии, управление, радиоэлектроника. 2015. Т. 15, № 3. С. 133-141. DOI: 10.14529/ctcr150316
- Гусев Е.В., Угрюмов Е.А., Шепелев И.Г. Организационно-экономические основы конкурентоспособности строительных предприятий // Вестник ЮУрГУ. Серия: Экономика и менеджмент. 2013. Т. 7, № 1. C. 107-110.
- Климов Г.П. Теория вероятностей и математическая статистика. М.: МГУ, 2011. 368 с.
- Литвак Б.Г. Экспертная информация: методы получения и анализа. М.: Радио и связь, 2008. 184 с.
- Канторович Г.Г. Анализ временных рядов. // Экономический журнал Высшей школы экономики. 2003. Т. 7, № 1. С. 79-103.
- Ахтулов А.Л., Ахтулова Л.Н., Леонова А.В., Овсянников А.В. Экономико-математическая модель принятия решений управления ресурсами организации // Омский научный вестник. 2015. № 1(135). С. 168-172.
- Туктамышева Л.М. Подход к математическому моделированию многомерных временных рядов // Университетский комплекс как региональный центр образования, науки и культуры: материалы Всерос. науч.-метод. конф., 29-31 янв. 2014 г., Оренбург. ФГБОУ ВПО «Оренбургский государственный университет». Оренбург, 2014. С. 126-131.
- Hamilton J.D. Time series analysis. Library of Congress-In-Publication Data. Princeton University Press, New Jersey, 1994. 154 p.
- Ugryumov E.A., Shindina Т.А. Intellectual Data Analysis of Production Profitability Influence on the Competitiveness of Construction Enterprises // Journal of Applied Economic Sciences. 2016. Vol. 11, No. 8(46). P. 112-118.
