Метод расчета по корреляционным моделям

Регрессионный и корреляционный анализ позволяет установить и оценить зависимость изучаемой случайной величины y от одной или нескольких других величин x, и делать прогнозы значений y. Параметр y, значение которого нужно предсказать, является зависимой переменной или показателем-фактором. Параметр xi, значения которого нам известны заранее и который влияет на значения y, называется независимой переменной.

Уравнение регрессии показывает, как в среднем изменяется y при изменении любого из xi имеет вид:

(7)

где y – зависимая переменная (она всегда одна);

   X ₁ , X ₂ … X _n – независимые переменные

Если независимая переменная одна – это простой регрессионный ана­лиз. Если же их несколько (n ≥ 2) , то такой анализ называется многофак­торным.

Количество факто­ров, включаемых в модель, ограничивается объемом наблюдений (число факторов должно быть, по крайней мере, втрое меньше числа наблюдений).

Множественная линейная регрессия выражается линейной функцией (прямой) и имеет следующий вид:

(8)

где y – функция регрессии;

X ₁ , X ₂ … X _n – независимые переменные

a ₁ , a ₂ … a _n – коэффициенты регрессии;

a  – свободный член уравнения;

n – число факторов, включаемых в модель

 

Независимые переменные являются, по сути, частными показателями, влияющими в своей совокупности на сводные (синтетические) показатели.

Множественная нелинейная регрессия, выражается нелинейной функцией (гиперболой, экспонентой и параболой).

В ходе регрессионного анализа решаются следующие основные задачи:

1. Устанавливается форма зависимости между показателями (линейная или нелинейная, простая или множественная);
2. Определяется функция регрессии в виде математического уравнения того или иного типа и устанавливается влияние главных существенных факторов на зависимую переменную;
3. Оцениваются неизвестные значения зависимой переменной. При этом следует помнить, что расчет дает лишь среднюю оценку зависимой переменной и ее ис­тинное значение может отличаться от расчетного. Это отличие тем существеннее, чем сильнее влияние случайных и не учтенных в модели факторов и чем слабее связь между переменными модели.

Метод корреляционно-регрессионного анализа использован при расчете эмпирического коэффициента ΔT, учитывающего влияние на износ объекта движимого имущества его возраста.

Определение рыночной стоимости оцениваемых объектов движимого имущества  методом сравнения продаж

ОПИСАНИЕ ИСПОЛЬЗУЕМЫХ КОРРЕКТИРОВОК

Корректировка для приведения цены аналога к моменту оценки

Данная корректировка учитывает изменение рыночных условий с течением времени, т.е. с даты публичной оферты (или продажи) объектов-аналогов по дату оценки и основывается на подтвержденных аналитических данных об изменении рыночных цен за определенный период времени.

Информация по большинству аналогов актуальна на дату оценки (24.07.2019 г.), в связи с этим внесения корректировок на дату предложения не требуется.

При оценке рыночной стоимости крана прицепного тракторного ПТ 403М не удалось выявить достаточного количества актуальных на дату оценки предложений по продаже аналогов. В связи с этим используется информация об аналоге, выставленном на продажу 27.05.2016 г.

Для пересчета цены аналога по состоянию на дату оценки используется инфляционный калькулятор, представленный на сайте уровень-инфляции.рф.

Уровень инфляции за период июнь 2016 – июля 2019 гг составляет 12,13%, коэффициент корректировки к цене аналога составляет 1,1213.

---

Дата добавления: 2020-04-08; просмотров: 134; Мы поможем в написании вашей работы!

Поделиться с друзьями:

---

---

Мы поможем в написании ваших работ!