|
Пакеты прикладных программ (ППП).
 ППП - комплекс программ, имеющих следующие особенности (отличающие его от "большого программного комплекса"):
- наличие управляющей всеми программами ППП программы (монитора);
- наличие языка запросов (оформления и расшифровки заданий для ППП);
- ориентация ППП на достаточно широкий класс однотипных задач;
- расширяемость, модифицируем ость функций (программ) ППП;
- наличие средств для работы с базами данных, операционными системами.
Пример интегрированного ППП - простой и универсальный пакет статистического анализа данных SPSS. Интерфейс пользователя с SPSS для Windows реализуется с помощью простых меню и диалоговых окон т.е. как и предыдущая разработка, SPSS свободна от использования специально изучаемого командного языка пакета. Имеется редактор Data Editor для визуального контроля вводимых данных, функционально аналогичный, например, Excel. По столбцам отображаются варьируемые переменные, а по строкам - наборы их вариации, причем с каждой из переменных можно ознакомиться, вызвав её имя. Ввод данных - аналогичен вводу данных, например, в Excel. В диалоговых окнах можно определять и сложных выражений арифметического или логического типа, используемых далее в расчётах.
Опишем расчёты с использованием ППП по анализу систем и динамики задолженности, например, множественный регрессионный анализ; результаты одного такого анализа с помощью авторского ППП приведены ниже.
Смысл переменных: х(1) - коэффициент абсолютной ликвидности; х(2) - коэффициент текущей ликвидности; х(3) - дебиторская задолженность; х(4) - кредиторская задолженность; х(5) - превышение кредиторской задолженности над дебиторской; х(6) - коэффициент финансовой зависимости; х(7) - коэффициент соотношения привлечённых и собственных средств; х(8) - кредиторская задолженность перед бюджетом; х(9) - кредиторская задолженность по социальному страхованию и внебюджетным платежам; х(10) - коэффициент собираемости налоговых платежей; х(11) - коэффициент собираемости налога на добавленную стоимость.
Были проведены различные вычислительные эксперименты, например, если: х(1) - коэффициент абсолютной ликвидности, х(2) - текущей ликвидности, х(6) - финансовой зависимости, х(7) - коэффициент привлечения собственных средств, а y = х(10) - коэффициент собираемости налогов, то находится зависимость коэффициента собираемости налогов от коэффициентов абсолютной ликвидности, текущей ликвидности, финансовой зависимости и привлечения собственных средств, т.е. зависимость вида
Типы экспериментов определяются экономическими соображениями, например, с целью выявления факторов, наиболее влияющих на собираемость налогов (на коэффициент собираемости налогов).
БАКСАНСКИЙ РАЙОН КБР
(205 предприятия(й))
Регрессионная модель вида Y = a(0) + a(1)*x(1) +... + a(7)*x(7)
Таблица 1.
Таблица коэффициентов модели Примечание: "+" - коэффициент значим, "-" - коэффициент не значим.
Коэффициент множественной корреляции значим и равен: 0.98.
Таблица 2.
Таблица корреляции y и x(i), i=1,2,...,7
Таблица 3.
Таблица адекватности модели
Рис. 27. Фрагменты результатов вычислительных экспериментов.
В результате анализа проведенных экспериментов по каждому району, городу найдена регрессионная зависимость с очень высокой степенью адекватности; коэффициент множественной корреляции равен 0.99 - 1.0, а относительная погрешность в среднем порядка 5 - 8 процентов (для таких зависимостей такая погрешность считается очень низкой).
При этом:
- использованная программа работает качественно, например, имевшиеся в исходных данных сильные колебания параметров (колебания от 7814.612 до 0) моделью "ухвачены" и отражены;
- вычисленные доверительные интервалы коэффициентов зависимостей можно использовать для определения наилучших и наихудших прогнозных значений функции отклика;
- погрешности коэффициентов можно использовать для коррекции влияния тех или иных параметров в рамках рассматриваемой модели (найденной зависимости), а полученные зависимости можно использовать для краткосрочного прогноза.
Не нашли то, что искали? Воспользуйтесь поиском гугл на сайте:
|
