Статті

Постійне посилання колекціїhttps://dspace.nuft.edu.ua/handle/123456789/7522

Переглянути

Фільтри

20161

Налаштування

Автор: search.filters.author.Багацька, Катерина ВолодимирівнаКлючове слово: search.filters.subject.regression model

Результати пошуку

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
  • Ескіз
    Документ
    Прогнозування діяльності підприємств харчової промисловості в умовах ризику
    (2016) Багацька, Катерина Володимирівна; Шеремет, Олег Олексійович; Розіна, Яна Едуардівна
    Діяльність підприємств в умовах невизначеності і ризику важко піддається прогнозуванню. Підприємства харчової промисловості, як і інших галузей, відчувають значний вплив зовнішніх макроекономічних факторів, які можуть суттєво вплинути на внутрішні плани і прогнози. Тому кількісна оцінка впливу макроекономічних факторів на галузь сприятиме розробці прогнозів і планів на мікроекономічному рівні. Мета. Розробка моделі впливу макроекономічних факторів на обсяги реалізації підприємств харчової промисловості. Метод. В роботі використані такі методи як: трендовий аналіз, кореляційно-регресійний аналіз і моделювання, використання формалізованих моделей, графічний метод дослідження. Результати. Запропоновано ключові фактори впливу на обсяги реалізації підприємствами харчової промисловості, здійснено їх перевірку на можливість застосування у моделі. Побудовано лінійну регресійну модель впливу макроекономічних факторів на обсяги реалізації продукції харчової промисловості та розроблено прогноз обсягу реалізації галуззю до 2020 року. Introduction. Business activities under uncertainty and risk are complicate for prediction. The Food Industry like other industries are experienced significant macroeconomic impact of external factors. Such factors can greatly affect to internal plans and forecasts. So, quantification of industry’s macroeconomic factors impact will promote the development of forecasts and plans at the microeconomic level. Goal. The purpose of the article is developing a model of the macroeconomic factors impact on sales volumes of the food industry. The Methods. Such techniques as trend analysis, correlation and regression analysis and modeling, formal models application, graphical method of investigation were used in the article. Results. The key impacts on the sales of the food industry were proposed. Verification on their applicability of the model was carried out. We constructed the linear regression model of macroeconomic factors impact on sales of foods. Also forecast of industry sales was made by 2020. Keywords: risk; prognostication; Food Industry; factors; regression model; sales.