Данные о функционировании предприятий

Данные о функционировании предприятий

Общественного питания г. Воронежа

№	Тип предприятия	Место расположения	Тип кухни	Уровень дохода посетителей	Максимальное число одновременное обслуживаемых клиентов
-1-	-2-	-3-	-4-	-5-	-6-
1.	ресторан	центр	традиционная	высокий
-1-	-2-	-3-	-4-	-5-	-6-
2.	ресторан	район города	национальная	высокий
3.	кафе	центр	смешанная	средний
4.	бистро	автотрасса	национальная	ниже среднего
5.	кафе	автотрасса	национальная	высокий
6.	кафе	район города	традиционная	средний
7.	ресторан	район города	традиционная	высокий
8.	кафе	центр	традиционная	ниже среднего
9.	ресторан	автотрасса	национальная	высокий
10.	кафе	район города	традиционная	высокий
11.	кафе	район города	смешанная	средний
12.	ресторан	центр	смешанная	средний
13.	ресторан	автотрасса	традиционная	высокий
14.	кафе	автотрасса	смешанная	высокий
15.	бистро	автотрасса	смешанная	ниже среднего
16.	ресторан	центр	национальная	средний
17.	бистро	район города	национальная	средний
18.	кафе	район города	национальная	высокий
19.	ресторан	район города	традиционная	высокий
20.	бистро	автотрасса	традиционная	средний
21.	бистро	центр	смешанная	ниже среднего

Задача состоит в выборе варианта для каждого отведенного под строительство места, обладающего наименьшим риском получения отрицательного результата. Для решения поставленной задачи можно использовать модель множественного выбора.

Для числового представления исходных данных введем коды, представленные в табл. 3.14.

Т а б л и ц а 3.14

Таблица условных кодов

Тип предприятия общественного питания: 0 – ресторан; 1 – кафе; 2 – бистро.	Тип кухни: 1 – смешанная; 2 – традиционная; 3 – национальная.
Место расположения: 1 – центр города; 2 – городской район, удаленный от центра 3 – автотрасса.	Уровень дохода потенциальных потребителей: 1 – высокий; 2 – средний; 3– ниже среднего.

Используя введенные коды, сформируем таблицу данных для построения модели (см. табл. 3.15).

В результате выполнения необходимых действий в пакете STATISTICA были получены расчетные характеристики мультиномиальной логит-модели. модели, которые отражены в табл. 3.15 – 3.17.

Т а б л и ц а 3.15

Числовое представление исходных данных

№						№
1.						12.
2.						13.
3.						14.
4.						15.
5.						16.
6.						17.
7.						18.
8.						19.
9.						20.
10.						21.
11.

Т а б л и ц а 3.15

Предсказанные значения вероятностей

№		Предсказанные вероятности	№		Предсказанные вероятности
1.		0,9929	0,0071	0,0000	12.		0,7541	0,2459	0,0000
2.		0,8699	0,1300	0,0000	13.		0,4490	0,5504	0,0005
3.		0,0601	0,9395	0,0003	14.		0,0785	0,9207	0,0008
4.		0,0000	0,0000	1,0000	15.		0,0000	0,0013	0,9987
5.		0,2395	0,6896	0,0709	16.		0,7287	0,2709	0,0004
6.		0,9413	0,0587	0,0000	17.		0,0517	0,3703	0,5779
7.		0,5951	0,3748	0,0302	18.		0,2279	0,7653	0,0069
8.		0,0088	0,3158	0,6754	19.		0,9716	0,0284	0,0000
9.		0,7813	0,2180	0,0007	20.		0,0002	0,0197	0,9802
10.		0,2431	0,7567	0,0002	21.		0,0039	0,6204	0,3757
11.		0,0024	0,7163	0,2813

Данные табл. 3.17 позволили оценить пригодность модели в целом с помощью индекса отношения правдоподобия Макфаддена

.

Рассчитанное таким образом значение индекса свидетельствует об адекватности построенной логит-модели, хотя может показаться и не очень высоким. Однако нужно помнить, что нас интересует не точность аппроксимации распределения, а предсказание возможности появления самого события (возможность появления события считается предсказанной, если расчетная вероятность данного события выше остальных).

Т а б л и ц а 3.17

Районов Воронежской области

№	Район Воронежской области	П р о г н о з н ы е в е р о я т н о с т и	Ожидаемый рейтинг района
1.	Богучарский	0,6534	0,2674	0,0672	0,0120
2.	Кантемировский	0,3323	0,4220	0,2019	0,0438
3.	Павловский

Для анализа потенциальных возможностей районов необходимо рассчитать предельные эффекты факторов. Прежде, чем приступить к этим расчетам, сделаем небольшие пояснения, так как компьютерное построение модели несколько отличается от той схемы, которая приведена в параграфе 3.5.3.

Пусть , , , – вектора коэффициентов модели, отличающиеся только свободным членом (см. табл. 3.20). Тогда вероятности рейтингов могут быть записаны следующим образом:

;

;

;

;

.

Дифференцируя эти выражения по любой из переменных, например, по , получим предельные эффекты

;

;

;

;

.

Помня, что для логистического распределения плотность вероятности равна , рассчитаем соответствующие плотности для нашего случая.

Используя полученные формулы, определим значения предельных эффектов. Результаты расчетов по изучаемым трем районам Воронежской области представлены в табл. 3.24.

Т а б л и ц а 3.24

Предельные эффекты факторов

Показатели	Б о г у ч а р с к и й р а й о н
Накопленные вероятности
0,65336	0,92080	0,98804	1,00000	0,00000
Плотности вероятности
0,22648	0,07292	0,01181	0,00000	0,00000
	0,00012	-0,00008	-0,00003	-0,00001	0,00000
	0,00208	-0,00141	-0,00056	-0,00011	0,00000
	0,00198	-0,00135	-0,00054	-0,00010	0,00000
	0,00149	-0,00101	-0,00040	-0,00008	0,00000
Показатели	К а н т е м и р о в с к и й р а й о н
Накопленные вероятности
0,33226	0,75427	0,95618	1,00000	0,00000
Плотности вероятности
0,22186	0,18535	0,04190	0,00000	0,00000
	0,00012	-0,00002	-0,00008	-0,00002	0,00000
	0,00204	-0,00034	-0,00132	-0,00038	0,00000
	0,00194	-0,00032	-0,00126	-0,00037	0,00000
	0,00146	-0,00024	-0,00094	-0,00028	0,00000

Показатели	П а в л о в с к и й р а й о н
Накопленные вероятности
0,99997	1,00000	1,00000	1,00000	0,00000
Плотности вероятности
0,00003	0,00000	0,00000	0,00000	0,00000
	0,00000	0,00000	0,00000	0,00000	0,00000
	0,00000	0,00000	0,00000	0,00000	0,00000
	0,00000	0,00000	0,00000	0,00000	0,00000
	0,00000	0,00000	0,00000	0,00000	0,00000

Результаты предельного анализа показывают, что потенциальные возможности для повышения степени своей привлекательности имеют два района – Богучарский и Кантемировский. Что касается Павловского района, то он уверенно (с вероятностью, близкой к единице) входит в рейтинговую группу самой высокой привлекательности. Фактором, оказывающим наиболее существенное влияние на рост степени инвестиционной привлекательности, является стоимость валовой продукции АПК, что вполне естественно для сельскохозяйственных районов, которыми и являются рассматриваемые районы Воронежской области. Далее по убыванию степени значимости факторы расположились следующим образом: оборот розничной торговли, средняя заработная плата и, наконец, объем промышленной продукции (работ, услуг). Сделанные выводы находятся в соответствии с представлениями аналитиков о закономерностях, действующих в экономике сельских районов.

Данные о функционировании предприятий