Ang pinakamahalagang paunang yugto o pag-aaral na nangunguna sa pagsusuri ng isang proyekto sa pamumuhunan ay ang pagsusuri at paglalagay ng demand. Samakatuwid sumusunod ito na ang pag-aaral ay mahalaga upang bigyang-katwiran ang isang posibleng pamumuhunan dahil malapit itong magkakaugnay sa pangunahing layunin ng proyekto, kasama ang pagpapasiya ng laki nito at sa paggawa ng assortment.
Kinakailangan na ituro na "ang pangunahing o pangunahing layunin ng lahat ng pamumuhunan ay ang paggawa ng mga kalakal at / o mga serbisyo na inilaan upang masiyahan ang isang tiyak na pangangailangan, na ipinahayag sa isang naibigay na kahilingan". Samakatuwid, lohikal, kung walang ganoong kahilingan, ang pamumuhunan ay hindi magiging makatwiran.
Ito na nabanggit ay maaaring mukhang paulit-ulit, at marami sa mga nag-aral sa mga kursong pangkabuhayan ang maaaring maiuri ito bilang pangunahin at maliwanag kapag sinusuri ang mga proyekto ng pamumuhunan; gayunpaman, ipinakita ang kasanayan at karanasan na ang kumpanya ng Cuban ay naghihirap ngayon, at mayroon pa ring nakabinbing paksa na nauugnay sa paggamit ng mga tool na quantitative, na lampas sa simpleng subjectivity, at kasama ang mga elemento ng husay. Nag-aalok sila ng pang-agham na mahigpit at mas higit na katumpakan kapag gumagawa ng mga pagtataya na naka-link sa mga pag-aaral ng demand. Maraming beses dahil sa kakulangan ng kaalaman, ang iba dahil sa mga hadlang sa oras,Ang katotohanan ay halos wala sa maraming mga pamamaraan na umiiral at kung saan ang iba ay nagtrabaho nang husto noong una ay ginagamit upang magbigay sa amin ng mga tool na nagbibigay-daan sa amin na magkaroon ng isang minimum na margin ng error.
Ang layunin ng artikulong ito ay pagkatapos ay maglagay ng dalawa sa mga dami na ito at dami ng paraan upang magkasama, upang maisagawa ang pagpapalabas ng demand para sa mga pagsubok ng Laboratorio de Cubacontrol SA bilang bahagi ng pag-aaral ng pagsusuri sa pananalapi at panlipunan ng mga pamumuhunan. Ang mga pamamaraan na ginamit ay malalarawan din sa madaling sabi.
PAGKAKATAON
Tulad ng itinuro sa pagpapakilala, may iba't ibang mga pamamaraan upang maisagawa ang mga pag-aaral na may kaugnayan sa projection ng demand. Ang pagpili ng isa o iba pa ay depende sa sitwasyon na mayroon ka, ang data na mayroon ka, at malinaw naman ang uri ng produkto na nais mong isagawa ang pag-aaral. Hindi sila ang parehong pamamaraan pagdating sa mga kalakal ng mamimili, na para bang pinag-uusapan natin ang mga intermediate o mga kapital na kalakal. Ang artikulong ito ay hindi susuriin ang detalye tungkol sa iba pang mga pamamaraan na hindi nauugnay sa pag-aaral ng kaso, iyon ay, sa kahilingan para sa mga pagsubok mula sa Laboratorio de Cubacontrol SA, at samakatuwid, ang unang bagay na dapat malaman ng mambabasa, upang maging pamilyar sa uri ng pag-aaral, ang aktibidad ng Laboratory, at kung anong produkto ang inaalok nito.
Maikling katangian ng aktibidad ng laboratoryo.
Ang Cubacontrol SA Quality Supervision Laboratory ay isang dependency ng Servicios Internacionales de Supervisión Cubacontrol SA Nagbibigay ito ng independiyenteng serbisyo sa laboratoryo sa mga dayuhang kumpanya na nakabase sa Cuba o sa ibang bansa, at sa mga Cuba na entidad na humiling nito.
Ipinagpalagay ng laboratoryo ang pagpapatupad ng komersyal na operasyon ng kalidad ng pangangasiwa na may kaugnayan sa mga pagpapadala ng mga nai-import o na-export na mga produkto, kapwa sa Cuba at sa ibang bansa sa mga order ng mga kliyente nito, at para sa mga ito ay gumagamit ito ng sariling mga espesyalista, technician o mga kinatawan na kinontrata. mula sa ibang mga institusyon sa ibang bansa.
Karaniwang mayroon itong dalawang pangunahing mga lugar.
Lugar ng pagkain, na may 5 mga laboratoryo.
- Mga langis, taba at mga produkto ng pagawaan ng gatas. Mga karne, prutas at gulay. Flour, butil, pampalasa at pampalasa. Mikrobiology. Sensitibo
Kemikal na lugar, na may 4 na mga laboratoryo.
- Mga kemikal at abono. Mga inumin at alkohol. Asukal. Atomic Absorption Spectrometry.
Sa mga laboratoryo na ito ang ilang mga uri ng mga pagsubok ay isinasagawa na nauugnay sa uri ng produkto na pinag-uusapan at, siyempre, depende sa mga kinakailangan ng customer. Sa pangkalahatan, ang kliyente ay gumagawa ng isang kahilingan sa analitikal na serbisyo (SSA) na maaari, depende sa serbisyo, ay magdala ng isang tiyak na bilang ng mga sample na nauugnay, na tinukoy sa mga kliyente sa pamamagitan ng isang kontrata. Bukod dito, sa loob ng parehong kahilingan ng analitikal na serbisyo, tulad ng maraming mga pagsubok na kinakailangan ay maaaring gawin. Sa pangkalahatang mga term, walang tiyak na ugnayan sa pagitan ng bilang ng mga pagsubok na isinagawa at ang bilang ng mga kahilingan para sa mga serbisyo ng analitikal, ngunit noong 2006, ang laboratoryo, sa average, ay nagsagawa ng 13 mga pagsubok sa bawat kahilingan sa serbisyo, na hindi nangangahulugang eksaktong relasyon na iyon ay dapat. Karaniwan,ang relasyon ay para sa bawat serbisyo ng analitikal, kahit isang pagsubok ay isinasagawa.
mga customer
Noong 2006, kung ang isang pagsusuri ay ginawa ng dami ng mga serbisyong hinihiling, makikita na mayroong isang pangkat ng mga kliyente na, dahil sa kanilang dami, ay kumakatawan sa 85% ng kabuuang demand para sa mga serbisyo sa laboratoryo, at kahit na sa term ng kita, tumutok sila halos 95% ng kita ng kumpanya. Samakatuwid, sa pag-aaral ng hinihingi, ang Kriterya ng Pareto ay ilalapat, at ang pag-uugali ng lahat ng iba pang mga kliyente ay makondisyon ng pag-uugali ng mga pangunahing kliyente, na:
Alimport, Propes at CubaExport. Bukod dito, ipapalagay na ang istraktura na ito ay hindi magkakaiba nang malaki sa loob ng 10 taon kung saan inaasahang ang demand ay inaasahang.
Ang teoretikal synthesis ng mga pinakamahalagang elemento na dapat pinagkadalubhasaan upang magsagawa ng isang pag-aaral sa demand.
Mayroong karaniwang dalawang uri ng demand. Ang potensyal na demand na ang dami ng isang mahusay o serbisyo na nais ng mga mamimili na makuha batay sa kanilang kapangyarihan sa pagbili, samakatuwid, ang maximum na teoryang maaaring makuha mula sa isang tiyak na kabutihan o serbisyo sa isang naibigay na pamilihan at oras.
Siyempre, ito ay isang medyo pangkalahatang kahulugan na, kung inilalapat sa pinag-aralan ng kumpanya, ay maiintindihan bilang hinihingi ng mga pagsubok sa lahat ng mga kumpanya na handang kumontrata sa mga serbisyong ibinigay ng Cubacontrol SA
Bilang karagdagan sa nakaraang konsepto, ang mabisang demand ay maaaring masuri . Ito ay karaniwang tinukoy bilang ang dami ng isang mahusay o serbisyo na makukuha ng mga mamimili batay sa antas ng presyo sa isang naibigay na pamilihan at naibigay na oras. Gayunpaman, kung idaragdag natin dito ang epekto ng komersyal na pagsisikap, antas ng kita at mga patakaran ng gobyerno, kung gayon ang epektibong hinihingi ay ang dami at istraktura ng mga kalakal at serbisyo na kinakailangan sa isang takdang panahon, sa depende sa kanilang mga presyo, sa isang merkado na may potensyal sa pagbili, komersyal na pagsisikap at binigyan ng sitwasyong pampulitika at panlipunan.
Sa tiyak na kaso ng kumpanya Cubacontrol SA, ang potensyal na kahilingan nito ay ang kalidad ng mga pagsusuri sa pangangasiwa na kinakailangan ng lahat ng pag-import at pag-export ng mga kumpanya sa bansa, dahil maraming mga batas na nauugnay sa aktibidad ng Cuban Foreign Trade na nagpapatibay sa mga kumpanya upang masubaybayan ang kalidad.
Gayunpaman, dahil hindi lahat ng mga kumpanya ng Cuba ay sumusunod sa kung ano ang itinatag, ang epektibong demand ay mas kaunti kaysa sa potensyal.
Pumasok na sa paggamit ng mga tool na dami, tulad ng nabanggit, marami na higit pa o mas tumpak, at higit pa o hindi gaanong pang-agham, ay nagbibigay ng mga pagtatantya ng mga antas na hinihiling ng mga customer. Sa tiyak na kaso ng artikulong ito, magkakaroon ng tulong ng Econometrics, na nagpapaliwanag sa pamamagitan ng mga modelo ng mga pamamaraang lumitaw mula sa teorya ng ekonomiya, mga modelo na maaaring iharap at mapatunayan sa pamamagitan ng mga istatistika, upang makagawa ng kaukulang mga pagtataya.
Ang isang modelo ay ang pinasimple na representasyon ng katotohanan, at ipinapahayag ito sa pamamagitan ng isang pangunahing tool sa Econometrics na pagsusuri ng regression. Dahil ang karamihan sa mga problema ay nagsasangkot ng higit sa isang kaugnay na variable, sa pangkalahatan ay nais mong makamit ang isang functional expression na nagpapahayag ng relasyon na iyon. Samakatuwid, ang mga pamamaraan ng regression ay ginagamit upang matukoy ang pinakamahusay na pagganap na ugnayan sa pagitan ng mga variable sa ilalim ng pag-aaral.
"Kung ang isang variable na" y "ay ipinahayag: tinawag na dependant variable, lamang bilang isang function ng isang paliwanag na variable na" x "ay magkakaroon ng pagkakaroon ng simpleng regresyon, at magiging maraming regresyon kung mayroong higit sa isang independyenteng variable sa relasyon,"
Samakatuwid ang nakaraan ay pag-aaralan upang mag-proyekto sa hinaharap. Mayroong iba't ibang mga uri ng mga modelo ng ekonometric na ginagamit: mga linear na modelo, sa mga tuntunin ng mga parameter at variable, at mga nonlinear na mga modelo na maaaring mabago sa mga linear na modelo, tulad ng mga modelo ng Cobb-Douglas, ang mga eksponensial, at ang mga logarithmic. Sa pagsasagawa, at ayon sa maraming mga dalubhasa, pagkatapos ng mga taon ng mga talakayan, napagpasyahan na ang mga linear na modelo na higit sa lahat ay nagpapaliwanag sa karamihan ng mga problema na naroroon sa ekonomiya, at ang iba pang mga modelo, bagaman nagdaragdag sila ng mga komplikasyon sa istatistika, hindi nagagawa nilang matukoy nang mas tumpak kaysa sa mga guhit. Sa pag-aaral na ito makikipagtulungan kami sa mga linear na modelo noon.
Ang impormasyong nakuha na maaaring matukoy bilang serye ng oras, dahil ito ay nakaimbak sa loob ng isang tagal ng panahon. Sa tiyak na kaso ng kumpanya, sinabi ng impormasyon ay nauugnay sa mga pagsubok na isinagawa ng laboratoryo sa iba't ibang mga kumpanya, at data sa kanilang mga import o pag-export, na nakolekta sa regular (taunang) mga tagal ng oras.
Tulad ng nabanggit dati, ang linear regression ay ang uri ng modelo ng ekonometric na gagamitin sa pag-aaral na ito, at nagtatanghal ng isang pangkalahatang modelo ng linear na sumusunod:
At i = β 1 + β 2 x 2i + β 3 x 3i +… + β k x ki + u i
Sa kasong ito, ang variable Y, ay tinatawag na endogenous, depend variable, at Y t, ay nagpapahiwatig ng halaga nito sa oras t, t = 1, 2, T, kumpara sa mga variable, x 2t, x 3t, x kt Ang mga ito ay tinatawag na mga exogenous variable, habang tinutukoy ang laki ng epekto na ang mga variable x 2t, x 3t, x kt ay nasa Y t. Ang u i tinawag silang mga random na kaguluhan, na kinokolekta ang lahat na wala sa modelo, at sa isang paraan o sa iba pa nakakaapekto sa umaasang variable (Y), ngunit sa isang kadahilanan o iba pa ay hindi maaaring maging modelo.
Pagkatapos ang proseso kung saan makuha ang mga halaga ng mga parameter, batay sa impormasyon ng sample, ay tinawag na Ordinary Least Squares Method, na pinaliit ang pagkakaiba sa pagitan ng bawat halaga ng Y i at ang tinantyang halaga nito, na mga error sa pagtatantya.. Para sa bahagi nito, ang proseso kung saan tinatantya ang equation ng regression ay tinatawag na Curve Fit. Ang statistical package na makikipagtulungan ay ang Eviews VERSION 4.1.
Upang maging wasto ang isang modelo, ang unang bagay na dapat matugunan ay ang posibilidad ng marginal ay mas mababa sa antas ng kahalagahan na ipinapalagay ng taong isinasagawa ang pag-aaral (α), na maliwanag mula sa antas ng pagiging maaasahan kung saan ito gumagana. Halimbawa, kung nagtatrabaho ka sa pagiging maaasahan ng 95%, ang antas ng kabuluhan ay 5%. Ito ay tiyak na antas na ito na gagamitin upang maisagawa ang mga regresyon.
Ang anumang pangkalahatang linear na modelo ay dapat ding matugunan ang ilang mga pagpapalagay na ilalagay sa ibaba.
- Ang isa sa mga pagpapalagay ng klasikong linear regression model ay nagsasaad na "walang eksaktong linear na relasyon sa pagitan ng mga variable ng X", na nagpapahiwatig na walang multicollinearity sa pagitan ng mga variable na paliwanag na kasama sa modelo.
Ang Multicollinearity ay nauunawaan bilang ang epekto na ginawa bilang isang kinahinatnan ng isang malakas na pagkakaugnay sa pagitan ng dalawang malayang variable.Kung ang R 2 ay mataas, at ang mga pagsusuri sa t ay hindi makabuluhan, ang pagkakaroon ng multicollinearity ay pinaghihinalaang, na kung saan ay napagtibay din sa correlation matrix.
- Pag-aakala ng Karaniwan Ui ~ N (0; σi). Ang mga random na kaguluhan ay may posibilidad na isang pamamahagi. Karaniwan ay natagpuan sa istatistika ng pagsubok na tinatawag na Jarque Bera na ibinigay ng Eviews.Pag-aakala ng Autocorrelation. Ang mga random na shocks ay hindi mai-ugnay. Ang Autocorrelation ay maaaring tukuyin bilang ugnayan na umiiral sa pagitan ng mga miyembro ng isang inorder na serye sa oras, o sa kalawakan.Mayroong iba't ibang mga pagsubok upang tuklasin ang mga ito, tulad ng mga Durbin-Watson, at ang Breusch-Godfrey. Dahil ito ay isang mas malakas na pagsubok, magtatrabaho kami sa pangalawa, na susuriin sa pakete ng istatistika. Ang mga gulo ay dapat na homoscedastic, iyon ay, lahat sila ay may parehong pagkakaiba-iba. Ang Heteroskedasticity ay karaniwang sinasabing umiiral kapag ang pagkakaiba-iba ng mga tira ay hindi pare-pareho. Mayroong iba't ibang mga pagsubok upang makita ito, sa kasong ito ang statistical package na gagamitin ay may White test.
Kapag natapos na ang lahat ng mga pagpapalagay, tinatanggap na ang modelo kung saan kami nagtatrabaho ay may bisa para sa paggawa ng mga pagtataya.
Pagtatasa at Pagtataya ng Demand para sa Mga Pagsubok sa Laboratory.
Batay sa katotohanan na ang pag-aaral na ito ay bahagi ng pagsusuri ng isang proyekto sa pamumuhunan na sa unang yugto ng pagkamit nito, iyon ay, isang pangunahing yugto kung saan ang nais ay matukoy ang posibilidad ng pamumuhunan, ito ay kinakailangan ang pagsasakatuparan ng isang nakaraang pagsaliksik na binubuo ng pagsasama-sama ng lahat ng umiiral na impormasyon at mga pagtatantya na kumunsulta sa mga espesyalista sa laboratoryo. Kinakailangan na linawin na walang mga nakaraang pag-aaral upang kumonsulta, dahil hanggang ngayon ang mga katulad na pamumuhunan na ginawa sa laboratoryo ay walang pagtatasa ng naturang kadakilaan, at isinasagawa dahil sa pangangailangan ng bansa na magkaroon ng kagamitan, higit pa sa sinusuportahan ng pamantayan sa pang-ekonomiya-pinansiyal. Nagdulot ito ng lahat ng mga pagtatantya upang magsimula mula sa zero. Syempre,walang pag-aaral sa merkado ng mga espesyalista na maaaring matantya ang demand para sa mga serbisyo sa laboratoryo sa hinaharap, gayunpaman, batay sa data mula sa mga nakaraang taon patungkol sa bilang ng mga pagsubok na isinagawa at ang antas ng mga pag-import at pag-export ng sektor ng pagkain Sa bansa, posible na matukoy kung mayroon o isang ugnayan sa pagitan ng mga ito, at sa pamamagitan ng isang pagtatasa ng regression, upang ma-proyekto ang hinaharap, upang matantya ang hinihingi, na, tulad ng sinabi, ay ang pinakamahalagang pag-aaral ng nakaraang yugto.posible upang matukoy kung mayroon o isang ugnayan sa pagitan ng mga ito, at sa pamamagitan ng isang pagsusuri ng regression, upang ma-proyekto ang hinaharap, upang matantya ang hinihingi, na, tulad ng sinabi, ay ang pinakamahalagang pag-aaral ng nakaraang yugto.posible upang matukoy kung mayroon o isang ugnayan sa pagitan ng mga ito, at sa pamamagitan ng isang pagsusuri ng regression, upang ma-proyekto ang hinaharap, upang matantya ang hinihingi, na, tulad ng sinabi, ay ang pinakamahalagang pag-aaral ng nakaraang yugto.
Para sa pagkalkula ng mga regresyon, dadalhin ang sektor ng pagkain, dahil ang aktibidad ng laboratoryo, sa pagpapasya ng mga eksperto, ay 90% na kabilang sa sektor na ito, sa kadahilanang ito, tulad ng mga kliyente, ang Kriterya ng Pareto. mag-a-apply para sa aktibidad.
Kasunod ng isang lohikal na pagkakasunud-sunod ng pagpapatuloy, ang isang pag-aaral ng makasaysayang background ng hinihiling na katanungan ay dapat na isagawa upang magkaroon ng mga elemento ng kwalitibo na bumubuo ng isang matibay na batayan para sa hinaharap ng aktibidad na kung saan ang demand na projection ay ginagawa. Para sa mga kadahilanan ng espasyo, ang pagsusuri na ito ng makasaysayang pag-uugali ng hinihiling ay hindi naroroon sa gawaing ito, ngunit maaari itong konsulta sa nabanggit na diploma tesis, kaya ang pamamaraan na ginamit ay maipaliwanag nang direkta.
Pag-asa ng demand.
Upang matantya ang mga pagsubok na makukuha ng laboratoryo sa hinaharap, una itong itinuturing na, ang pagkakaroon ng isang database ng higit sa dalawampung taon, dapat itong maging mas maginhawa upang magsagawa ng isang simpleng pagsusuri ng regression ng mga pagsubok laban sa oras (ang huli na kadahilanan bilang isang malayang variable). Simula mula 1984 at hanggang 2006, at gamit ang isang agwat ng tiwala ng 95%, o kung ano ang pareho, isang antas ng kabuluhan ng α = 5%, napatunayan na ang modelo na ginamit ay may bisa, dahil mayroon ito isang mas mababang marginal na posibilidad ng antas ng kabuluhan na ginamit. Gayunpaman, kung ang slope ng independyenteng variable ay sinusunod, napatunayan na negatibo ito, na ginagawang bumababa ang equation demand ng pagsubok at, siyempre, sa hinaharap, sa ibaba ng zero.
Maliwanag na ang anumang pagsusuri na may kaugnayan sa mga pagsubok at oras, para sa buong panahon na nasuri, ay hindi wasto para sa projection ng demand ng laboratory ng Cubacontrol SA, lalo na kung kung ang makasaysayang antecedent ng demand ay nasuri, masuri na mayroong kung ano ang karaniwang kilala bilang isang pagbabago sa istraktura, na sumasalamin sa nakaraan na pag-uugali na magpapakilala ng impormasyon para sa hinaharap.
Samakatuwid, ang pagsusuri ng regresyon na gagamitin upang matantya ang hinihiling ng kumpanya para sa mga pagsubok ay dapat isaalang-alang ng isa pang variable. Sa diwa na ito, na ibinigay na ang pangunahing mga kliyente ng laboratoryo ay nakikibahagi sa pag-export at / o pag-import ng pagkain, makatuwirang isipin na kung ang mga antas ng parehong pag-export at pag-import ng mga ito ay nadagdagan, kung gayon ang demand para sa laboratoryo na nauugnay sa naturang mga antas ng aktibidad, at maaaring samakatuwid ay may isang ugnayan sa pagitan ng mga pagsubok, na kinuha bilang nakasalalay na variable, at pag-export o pag-import at oras, bilang mga malayang variable.
Upang mapatunayan ang pagiging totoo o hindi sa pagpapalagay na ito, isang pagsusuri ng regresyon ng maramihang isinagawa ang pagitan ng nabanggit na mga variable. Upang ma-access ang mga antas ng aktibidad ng tatlong pangunahing kliyente, ALIMPORT, CubaExport at Propes, ang Kagawaran ng Statistics ng Ministry of Foreign Trade ay nakontak, at ang data ay kasunod na nababagay sa konsultasyon sa mga eksperto mula sa mga kumpanya mismo, kung saan nakuha ito ang impormasyon, na, sapagkat ito ay naiuri, ay ibinigay na pinarami ng isang kadahilanan, ngunit kung saan, habang pinapanatili ang takbo nito, ay may bisa para sa pag-aaral na ito. Kinakailangan na linawin na ang mga datos na nakuha sa ministeryo ay para lamang sa panahon ng 2000-2006, at ang mga datos mula sa mga pagsubok na isinagawa sa tatlong pinakamahalagang kliyente ay umiral lamang mula noong 2000,dahil ito ay mula sa sandaling iyon na ang laboratoryo ay nagsimulang ipasok ang mga ito sa isang database.
Ang katotohanang ito ay bumubuo ng isang limitasyon para sa mga projection ng regression. Kapag nagsasagawa ng maramihang pagbabalik para sa Alimport client, pagkuha bilang isang variable na umaasa sa kanyang demand para sa pagsubok, at ang kanyang mga pag-import at oras pati na independiyenteng mga variable, ang modelo ay may-bisa, na may isang mataas na pagpapasiya koepisyent (R 2), at ang ilang mga t pagsubok. hindi makabuluhan, dahilan kung bakit pinaghihinalaang ang pagkakaroon ng multicollinearity na napagtibay din sa correlation matrix. Upang malunasan ang sitwasyong ito, ang isang remedyong panukala ay inilapat, na binubuo ng pagsasagawa ng simpleng mga regla ng pandiwang pantulong para sa bawat independyenteng variable, import at oras.. Kapag isinasagawa ang mga regresyon na ito, napatunayan na ang wastong modelo ay nagreresulta mula sa mga pagsubok sa regresyon laban sa mga pag-import, samakatuwid isang simpleng regression ay isinagawa sa pagitan ng mga import at oras, na naging isang wastong modelo, na may isang mataas na koepisyent ng pagpapasiya, kung saan ang mga import ay forecast.
Gamit ang forecast na ito, ang mga pag-import ay naipasok sa simpleng modelo ng regression, ang mga pagsubok laban sa mga pag - import at ang demand para sa mga pagsusulit sa Alimport para sa laboratoryo ay na-forecast hanggang sa 2016.
Ang isang katulad na pamamaraan ay inilapat para sa kumpanya ng CubaExport, na gumaganap ng maraming regression sa pagitan ng mga pagsubok at pag- export at oras (mga pag-export, dahil ito ay isang kumpanya ng pag-export), na nagreresulta sa isang wastong modelo, na may isang mataas na R 2, ngunit kasama ang di-makabuluhang mga t pagsubok, nag-aaplay ang parehong remedial sukatan, pandiwang pantulong simpleng regressions, at salungat sa kung ano ang nangyari sa Alimport, naka-out na ang modelo pagsusulit laban timeIto ang wastong modelo, kaya ang mga pagsubok ay pagkatapos ay forecast hanggang sa 2016, na gumugol lamang ng oras bilang isang independiyenteng variable, sa isang simpleng regression, na ipinakita din ng isang mataas na R 2.
Sa kaso ng Propes ng kliyente , ang maraming regression ay isinasagawa, ngunit sa kasong ito kinuha ang mga pagsubok muli bilang isang dependant variable at import at oras bilang independiyenteng, bilang isang kumpanya ng pag-import. Ang modelong naka-out na maging wasto at ng isang mataas na R 2, gayunman, ang t pagsusuriMuli silang hindi naging makabuluhan, kaya muli ang pagkakaroon ng multicollinearity ay pinaghihinalaang, ngunit din kapag sinuri kung ang lahat ng iba pang mga pagpapalagay ng modelo ay natagpuan, tulad ng ginawa para sa iba pang dalawang kumpanya, ang pagkakaroon ng autocorrelation ay napansin, samakatuwid, ang pagtatrabaho sa modelong ito ay maaaring overestimating ang halaga ng koepisyent ng pagpapasiya, at samakatuwid ang kabutihan ng akma. Para sa kadahilanang ito, ang mga pantulong na regresyon na katulad sa mga ginanap kasama ang Alimport ay isinasagawa, na ang resulta na ang pagsubok laban sa modelo ng pag-import ay mas sumasalamin sa kalakaran, dahil mayroon itong mas mataas na koepisyent ng pagpapasiya (R 2).
Ang isang simpleng pagbabalik sa pagitan ng mga pag - import at oras ay pagkatapos ay isinasagawa, para sa Propes ng kliyente, na naging isang wastong modelo, na may isang mataas na R 2, kung saan ang mga pag-import ay forecast, na kasunod na ipinakilala sa isa pang modelo ng simpleng mga pagsubok sa regresyon laban sa mga pag-import, na kung saan ang mga pagsubok ay sa wakas na forecast.
Batay sa katotohanan na ang hinulaang mga pagsubok para sa tatlong pangunahing mga kliyente ay magagamit na para sa panahon na masuri, iyon ay, hanggang sa 2016, at isinasaalang-alang na noong 2006, ang tatlong mga kliyente ay magkasama na nagkakaloob ng 73% ng Ang lahat ng mga pagsubok, at ipinapalagay na ang istraktura na ito ay mapanatili sa buong panahon, posible upang matukoy ang kabuuang bilang ng mga pagsubok na makukuha ng laboratoryo hanggang sa 2016. Ang sumusunod na talahanayan ay kumakatawan sa kanila.
Talahanayan No. 1. Humihiling ng inaasahang mga pagsubok
| DEMAND PARA SA mga PROJigned na PAGSASANAY. | ||||||||||
| 2007 | 2008 | 2009 | 2010 | 2011 | 2012 | 2013 | 2014 | 2015 | 2016 | |
| ALIMPORT | 18639 | 21547 | 24457 | 27367 | 30277 | 33187 | 36097 | 39007 | 41917 | 44827 |
| CUBAEXPORT | 895 | 985 | 1076 | 1167 | 1258 | 1349 | 1440 | 1531 | 1622 | 1713 |
| MGA PROPESYON | 837 | 971 | 1105 | 1239 | 1373 | 1507 | 1642 | 1776 | 1910 | 2044 |
| TOTAL | 20371 | 23503 | 26638 | 29773 | 32908 | 36043 | 39179 | 42314 | 45449 | 48584 |
| ARALING PANLIPUNAN | 27813 | 32089 | 36370 | 40650 | 44930 | 49211 | 53492 | 57773 | 62053 | 66333 |
Demand projection isinasaalang-alang ang mga pagbabago sa istruktura.
Tulad ng nabanggit, ang pag-aaral ng projection ng demand na ito ay isang nakaraang yugto ng isang pagsusuri sa pananalapi at panlipunan na isinagawa sa laboratoryo ng control ng Cuba, kaya kinakailangan ding isaalang-alang ang bagong kahilingan na nauugnay sa bago mga pamumuhunan na gagawin doon.
Papayagan ng mga bagong pamumuhunan, bilang karagdagan sa pagpapalit ng mga kagamitan na nagiging lipas na, upang isagawa ang mga bagong uri ng mga pagsusuri, na, bagaman kinakailangan, ay hindi magkaroon ng kinakailangang kagamitan upang maisakatuparan sila, kung bakit kinakailangan na magdagdag sa kahilingan sa kasaysayan na dati nang inaasahan, ang pagtatantya ng mga bagong pagsubok. iyon ay sisingilin sa panahon. Sa opinyon ng mga eksperto, ang pagtaas ng demand ay magkakaroon ng pinakamalaking paglaki nito noong 2008, dahil sa pagsisimula ng isang koponan kung saan alam na ito mula sa karanasan na ang mga pagsubok na ginagawa nito ay magkakaroon ng isang malaking kahilingan.. Hanggang dito, at binigyan ng kakulangan ng mga istatistika, ang paghuhusga ng dalubhasa ay ginamit gamit ang pamamaraan ng Delphi., pagkuha ng mga sumusunod na resulta bilang isang porsyento ng inaasahang data sa kasaysayan.
Talahanayan Blg 2. Inaasahang pagsubok na isinasaalang-alang ang mga pagbabago sa istruktura (sa porsyento, ang pagkuha ng inaasahang pagsubok na pagsubok bilang 100%).
| 2008 | 2009 | 2010 | 2011 | 2012 | 2013 | 2014 | 2015 | 2016 |
| 115.00% | 120.00% | 125.00% | 129.00% | 132.00% | 135.00% | 137.00% | 139.00% | 140.00% |
Samakatuwid, ang kabuuang demand na nababagay para sa mga pagbabago sa istruktura, kung isasaalang-alang ang mga bagong pagsubok ay aabutin sa:
Talahanayan No. 3 14. Inaasahang demand para sa mga pagsubok na isinasaalang-alang ang mga pagbabago sa istruktura (ipinahayag sa bilang ng mga pagsubok).
| 2008 | 2009 | 2010 | 2011 | 2012 | 2013 | 2014 | 2015 | 2016 |
| 36,903 | 43,644 | 50,813 | 57,960 | 64,958 | 72,215 | 79,149 | 86,254 | 92,867 |
Sa ganitong paraan, gamit ang dalawang kasangkapan, dami at husay, magkasama, posible na gumawa ng isang projection ng demand na may isang mas malaking pang-agham na batayan. Ang mga output ng makina na naglalaman ng lahat ng mga equation at hypothesis test at mga graph ay maaaring konsulta sa annexes ng nabanggit na diploma thesis.
FINAL CONSIDERATIONS
- Ang pagtatasa at pagpapahiwatig ng demonyo ay bumubuo ng pinakamahalagang paunang yugto sa isang pagsusuri ng kakayahang kumita ng isang pamumuhunan, yamang tinutukoy nila ang mga kapasidad na mai-install, pati na rin ang assortment ng produksyon at malapit na nauugnay sa pangunahing layunin ng proyekto. Maliwanag na, sa isang malaking lawak, ang kakayahang kumita o hindi sa proyekto ay bibigyan ng isang mahusay na projection ng demand, at ang mga pamamaraan na ginamit ay dapat magkaroon ng isang matibay na pundasyon at magbigay ng minimum na margin ng error.Ang kumpanya ng Cuba na sa pangkalahatan ay naghihirap. ng paggamit ng mga tool at proyekto na ito, sa isang malaking lawak, na may isang subjective na kalikasan, na may higit na margin ng pagkakamali, at kung saan sa mga kondisyon ng kakulangan ng mga mapagkukunan, ang financing ay dapat gamitin sa mga pamumuhunan na may isang solidong demand na humahantong sa mga kapaki-pakinabang na proyekto.Ang paggamit ng isang pamamaraan o iba pa ay depende sa konteksto kung saan matatagpuan ang pag-aaral, ngunit ang pagsasama ng mga pamamaraan sa dami at husay na nagtataguyod ng isang produkto ng pang-agham na tibay, na bumubuo ng isang mahusay na pagsusuri at pagpapalabas ng demand, ay lubos na inirerekomenda.
BIBLIOGRAPHY
- Statistical Yearbook of Cuba, 1980, 1984, 1989, 1994, 1999, 2004, 2006.Baca Urbina, Gabriel. "Pagsusuri sa proyekto". McGraw-Hill Publishing House. Pang-apat na Edisyon. México DF, México, 2004.Bridley, RA; Myers, SC "Mga Batayan ng financing ng negosyo". Pag-publish ng Mc Graw-Hill. Ika-apat na edisyon. Mexico City, Mexico. 1993.Bueno Campos, Eduardo; Cruz Roche, Ignacio; Durán Herrera, Juan José: Ekonomiks sa negosyo. Pagtatasa ng mga pagpapasya sa negosyo. Mga edisyon ng Pyramid. Ikalabindalawa edisyon, Madrid, 1989, pp.281-289.Durán Herrera, Juan José: Pamamahala sa ekonomiya at pinansyal ng kumpanya. Ediciones Pirámide, Madrid, 1992, pp. 418-420.Espallargas Ibarra, Daisy. Econometrics para sa Accounting at Pananalapi. Pagtatanghal ng Power Point, Disyembre, 2004. Rodríguez Mesa, Gonzalo ¨ Pagsusuri at pagpapahiwatig ng demand.Teksto mula sa Faculty of Economics ng University of Havana, digital na format.
Si Rodríguez Mesa, Gonzalo. Ang pagsusuri sa pananalapi at panlipunan ng mga proyekto sa pamumuhunan. Pangatlong Edisyon, Mayo, 2006. Digital na format, Faculty of Economics, University of Havana.
Si Rodas Mesa, Gonzalo ¨ Pagsusuri at pagpapahiwatig ng demand. Teksto mula sa Faculty of Economics ng University of Havana, digital na format.
Para sa karagdagang impormasyon sa mga pamamaraan na ginamit depende sa uri ng pag-aari, kumonsulta sa libro na nabanggit sa talababa # 1.
Para sa karagdagang impormasyon, kumonsulta sa trabaho sa diploma ng Pananalapi at Social Evaluation ng modernisasyon ng Cuba control SA laboratory ng mga may-akda na Damián Echevarria at Iran Miranda, Faculty of Economics, 2007, University of Havana.
Espallargas Ibarra, Daisy. Econometrics para sa Accounting at Pananalapi. Pagtatanghal ng Power Point, Disyembre, 2004.
Upang malaman ang mga kahihinatnan ng hindi pagsunod sa pag-aakalang ito, inirerekomenda na kumonsulta sa mga kumperensya na binanggit sa talababa # 4.
Ang R 2 o koepisyent ng pagpapasiya ay nagpapahiwatig ng lawak kung saan ipinapaliwanag ng independiyenteng variable ang pag-uugali ng nakasalalay. Karaniwang tinatanggap na higit sa 75% ang mataas.
Ditto 5.
Ditto 5.
Ditto 5.
Sariling elaboration. Tandaan na ang kahon ng TOTAL TEST ay kinakalkula sa pamamagitan ng paghati sa TOTAL box, na kung saan ay ang kabuuan ng tatlong kumpanya, sa pamamagitan ng 0.73.
Ang kagamitang ito ay ang spectrophotometer ng atomic pagsipsip, na ginamit upang magsagawa ng mga pagsubok sa mga kontaminadong metal.
Tatlong pag-ikot ang isinagawa sa pamamaraang ito.
Sariling elaboration. 14 Idem. 13.
I-download ang orihinal na file
