Мы вычисляем соотношения, путем оценки затрат по отношению к их соответствующим параметрам, используя пакеты прикладных программ для регрессионного анализа или калькулятор. Для получения более подробной информации относительно статистики и регрессионных методов, смотрите, например, Inman и Conover [1983]. Результаты регрессии состоят в уравнении между стоимостью и параметром или параметрами, так же как и в статистике, показывающем, насколько хорошо соотношение соответствует данным. Двумя основными статистическими показателями являются коэффициент смешанной корреляции (coefficient of determination), R2, и стандартная ошибка (standard error), SE. R2 – показатель критерия адекватности, лежащий между 0 и 1, где 1 представляет собой идеальное соответствие. Как правило, мы стремимся к R2, равному 0.7 или больше. Однако, показатели R2 меньшей величины, не обязательно должны быть ликвидированы, а могут применяться с предостережением и пониманием стандартной ошибки. Показатель SE измеряет изменение стоимости относительно уравнения регресса. Регресс предполагает нормальное распределение относительно уравнения регресса, а показатель SE является одним среднеквадратическим отклонением. Чем меньше SE, как процент математического ожидания выборки данных по стоимости, тем регрессия более пригодна. Показатели SE для уравнений CЕR включены в этой главе в соответствующие таблицы. Эти показатели SE важны при анализе неопределенности в оценках, рассмотренных в разделе 20.4. Анализ неопределенности особенно желателен, когда показатели R2 принимают крайние значения. Мы получаем уравнения CER из статистических данных, таким образом, эта методология может не отражать прогресс, обычно рассматриваемый при поиске фантастических решений. Я выполнил корректировки по новым технологиям в табл. 20-7 раздела 20.3, основываясь на детальных оценках ожидаемого влияния специфики технологии на уравнение CER.
Для соблюдения логической последовательности относительно издержек и, во избежание путаницы при рассмотрении результатов анализа затрат, при анализе затрат должны использоваться доллары базового года. Для рассмотрения примеров в этой главе, базовые доллары приняты на1992 год. Инфляция принята на нулевом уровне на протяжении всего оцениваемого период. Это упрощает вычисления и интерпретацию результатов особенно во время сравнения альтернатив. Если требуется финансирование проекта по годам, то затраты должны быть рассмотрены сначала по годам в постоянных долларах, а затем преобразованы в реальные (real) доллары или доллары последующих лет (then-year), путем умножения каждого годового значения финансирования на соответствующий коэффициент инфляции. Табл. 20-1 представляет собой таблицу коэффициентов инфляции на период с1992 по 2005 гг. основанной на оценках Департамента Секретаря Обороны (OSD – Office of the Secretary of Defense). Для обновленного прогноза следует связываться с OSD. Альтернативная коммерческая оценка коэффициентов инфляции - это прогнозные оценки системы “PRICE” компании «Дженерал Электрик» (General Electric PRICE system).
Проектные издержки в базовых долларах на 1992 год обособлены от концепции современной стоимости проекта на 1992. Концепция Современной стоимости (Present Value) основана на стоимости денег во времени. Один доллар в 1992 стоит больше, чем доллар в 1995, так как доллар 1992 года мог бы быть вложен и принес бы прибыль так, что его стоимость в 1995 году была больше чем один доллар (в базовых долларах 1992 года). Возросшая стоимость не основывается на инфляции, это повышение цены могло бы произойти даже без инфляции.
Уважаемый посетитель!
Чтобы распечатать файл, скачайте его (в формате Word).
Ссылка на скачивание - внизу страницы.