Анализ регрессионной модели финансовой деятельности предприятия путем исследования остаточной погрешности

Рейтинг:   / 0
ПлохоОтлично 

Authors:


Т. М. Беридзе, orcid.org/0000-0003-2509-3242, Криворожский национальный университет, г. Кривой Рог, e-mail: Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

А. В. Череп, orcid.org/0000-0001-5253-7481, Запорожский национальный университет, г. Запорожье, Украина

З. П. Бараник, orcid.org/0000-0002-9753-4572, Киевский национальный экономический университет имени Вадима Гетьмана, г. Киев, Украина

В. Л. Коринев, orcid.org/0000-0003-4184-2573, Запорожский национальный университет, г. Запорожье, Украина, e-mail: Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

И. П. Васильчук, orcid.org/0000-0002-7872-2738, Государственный университет экономики и технологий, г. Кривой Рог, Украина


повний текст / full article



Naukovyi Visnyk Natsionalnoho Hirnychoho Universytetu. 2021, (2): 193 - 197

https://doi.org/10.33271/nvngu/2021-2/193



Abstract:



Цель.
Усовершенствование регрессионных экономико-математических моделей с учетом влияния остаточной погрешности как случайной величины.


Методика.
Использованы методы экономико-математического моделирования, регрессионного анализа.

Применялся реальный условный закон распределения остаточной погрешности как полной характеристики случайной величины.


Результаты.
Сформирован научно-практический подход к экономико-математическому моделированию на основе исследования остаточной погрешности, чтобы усовершенствовать построение регрессионных уравнений.


Научная новизна.
Впервые предложено применение анализа остаточной погрешности как случайной величины с целью построения ее условной дифференциальной функции распределения, что позволяет повысить качество экономико-математического моделирования в виде регрессионных уравнений. Использование предложенного метода учета остаточной погрешности позволяет устранить негативное влияние нарушения выполнения условий свойств остаточной погрешности при реализации экономико-математического моделирования с помощью регрессионных уравнений.


Практическая значимость.
Анализ полученных результатов экономико-математического моделирования экономической деятельности Ингулецкого горно-обогатительного комбината на значительном статистическом материале с применением разработанного алгоритма исследования остаточной погрешности подтвердил действенность предложенного подхода. Рекомендуется включить разработанный алгоритм по учету свойств остаточной погрешности в практику управления финансовой деятельностью горнорудных предприятий.


Ключевые слова:
горнорудные предприятия, регрессия, модель, остаточная погрешность, скедастичность, финансовая деятельность

References.


1. Chornous, G. O. (2014). Proactive management of socio-economic systems based on data mining. Methodology and models: monograph. Kyiv: VPC “Kyiv University”.

2. Sheremet, A. D. (2014). Comprehensive analysis of indicators of sustainable development of the enterprise. Economic analysis: theory and practice, (45), 2-10.

3. Savitskaya, G. V. (2014). Analysis of efficiency and risks of entrepreneurial activity: methodological aspects: monograph. Moscow: Research Center INFRA-M.

4. Vitlinskyi, V. V. (2017). Methodological principles of risk modeling in the system of economic security. Modeliuvannia ta informatsiini systemy v ekonomitsi, (94), 14-27.

5. Kyzym, M. (2015). Cluster format for arranging and implementing industrial policy. Acta Innovations, (17), 30-40.

6. Ponomarenko, V. S., & Gontareva, I. V. (2015). Methodology of comprehensive assessment of the effectiveness of enterprise development: monograph. Kharkiv: KhNEU named after S. Kuznets.

7. Trided, O. M., & Dzebko, I. P. (2015). Implementation of strategic management accounting as a tool to increase the competitiveness of the company International collection of scientific works, 1(19), 376-382.

8. Udalykh, O. O. (2016). Budgeting as a method of economic management of the enterprise. Financial research, (1), 96-100.

9. Leontieva, L. S., & Orlova, L. N. (2016). The use of the principles of matrix modeling for a comprehensive assessment of the effectiveness of institutional change in entrepreneurship Mir. Modernization. Innovation. Development, 7(1), 97-101.

10. Levchenko, N. M., & Nosenko, D. K. (2009). Analysis of the efficiency of innovative production of enterprises. Bulletin of Khmelnytskyi National University, 2(1), 138-142.

11. Burkova, L. A. (2014). Theoretical foundations for assessing the effectiveness of enterprises and ways to improve it. Innovative economy, (4), 145-153.

12. Mishchuk, Ie., Nusinov, V., Kashubina, Y., Polishchuk, I., & Pasichnyk, N. (2021). Security of strategic economic interests of mining and metallurgical enterprises in post-industrial conditions as factor of their investment attractiveness. Academy of Strategic Management Journal, 20(1), 1-9. 

13. Nusinov, V. Ya., Mishchuk, Ie. V., & Izmaylov, Ya. (2019). Development of the stereometric method to the analysis of economic categories and processes and its application in security and taxation. Baltic Journal of Economic Studies, 5(4), 160-170.

14. Maliarets, L. M., Misiura, Ye. Yu., & Koibichuk, V. V. (2016). Mathematical methods and models in the management of economic processes: monograph. Kharkiv: KhNEU im. S. Kuznetsya.

15. Carlberg, K. (2017). Regression analysis in Microsoft Excel. Moscow: Williams.

16. State Statistics Service of Ukraine (n.d.). Retrieved from http://www.ukrstat.gov.ua/operativ/oper_new.htm.

17. SMIDA Cabinet of information services (n.d.). Retrieved from http://www.smida.gov.ua/.

18. Voskoboinikov, Yu.E. (2011). Regression data analysis in the Mathcad package (+ CD): monograph. St. Petersburg: Publishing house Lan.

 

Следующие статьи из текущего раздела:

Предыдущие статьи из текущего раздела: