XII Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2020

К данному моменту математический аппарат корреляционно-регрессионного анализа находится на хорошем уровне, процесс построения моделей упрощен и не вызывает особых трудностей. Наибольшей проблемой остается правильное толкование полученных результатов и представление их бизнесу на понятном языке.

Из этого следует, что исследование факторов, которые могу определять рыночную стоимость компании и ее положение на нем, важны для выявление запасов, которые могут повысить рыночную стоимость конкретной компании в условия конкуренции и жестких социально-экономических рамках.

В качестве объекта исследования возьмем среднестатистическое предприятие центральной России и проведем моделирование с помощью эконометрических инструментов влияния бизнес процессов на эффективность его деятельности.

Так, следуя из отчетности за период с 2009 по 2018 г. на анализируемом предприятии существовала стабильность в прогрессировании коэффициента рентабельности продаж, применим методику корреляционно-регрессионного анализа и выявим зависимость между внутренними факторами предприятия и движением рентабельности продаж.

В качестве факторов влияющим на коэффициент рентабельности продаж возьмем следующие показатели:

, где - фондоотдача (рублей); - валовой доход; - среднегодовую стоимость основных средств. Показывает, сколько рублей с продукции было получено с одного рубля основных фондов;

, где - материалоотдача (рублей); - валовой доход; - материальные затраты. Показывает, сколько рублей дохода приходится на 1 рубль затрат;

, где - производительность труда (рублей/чел.) - валовой доход; - численность работников предприятия.

Надо отметить, что анализируемые показатели представлены временными рядами, необходимо ввести в рассмотрение параметр .

Далее мы должны оценить значения парных коэффициентов корреляции. Полученные результаты для удобства представим в виде матрицы парных коэффициентов корреляции.

Представляется важным дать оценку, значений парных коэффициентов корреляции, в виде матрицы парных коэффициентов корреляции. Таблица 1. Матрица парных коэффициентов корреляции для зависимости коэффициента рентабельности продаж от внутренних факторов.

Таблица 1. - Матрица парных коэффициентов

	1.000
	0,755	1.000
	-0,772	-0,675	1,000
	0,820	0.783	-0.680	1,000
	0.957	0.704	-0.816	0,723	1,000

Согласно данным, приведенным в таблице 1, получаем, что наибольшее влияние на зависимую переменную оказывает показатель - производительность труда (трудоотдача).

Однако не наблюдается взаимосвязь между данным фактором и параметром времени, соответственно присутствует проблема «ложной корреляции», т.е. взаимосвязь не между уровнями рассматриваемых динамических рядов, а между трендами присутствующими в них. Для устранения данной проблемы необходимо перейти к абсолютным приростам и пересчитать коэффициенты. Таблица 2. Матрица парных коэффициентов корреляции для зависимости коэффициента рентабельности продаж от внутренних факторов (переход от уровней к абсолютным приростам).

Таблица 2. - Матрица парных коэффициентов

	1,000
	0,869	1,000
	0,224	0,273	1.000
	0,872	0,891	0.195	1.000
	-0,491	-0,417	-0,298	-0,233	1,000

Получается, что в анализируемой ситуации был исключен тренд, т.к. взаимосвязь между абсолютными приростами и параметром времени t не прослеживается.

Наряду с этим наблюдается сильная взаимосвязь между факторами и , поэтому в модель включим лишь фактор который оказывает наибольше влияние на .

Таблица 3. - Результаты проведения корреляционно-регрессионного анализа

Показатели	Значения
Множественный R	0.872
R-квадрат	0.760
Нормированный R –квадрат	0.730
Стандартная ошибка	0.058
Фактическое значение F-критерия Фишера	25.286
Табличное значение F-критерия Фишера	5.318

Коэффициент корреляции получен равным 0,872, что свидетельствует о значимой связи между рассматриваемыми показателями.

Коэффициент детерминации получен равным 0,76, т.е. 76% колеблемости коэффициента рентабельности продаж описывается включенным в модель фактором.

Фактическое значение F-критерия Фишера больше табличного значения, отсюда можно сделать вывод о статистической значимости модели. В результате получаем следующую модель (1), и её значения , .

(1)

Коэффициенты при показывает, что при увеличении трудоотдачи на 1 тыс. рублей на 1 человека в год рентабельность продаж увеличится на 0,0001 в год.

Так как регрессионная модель зависимости коэффициента рентабельности от фондоотдачи статистически значима, то проведем прогнозирование по полученной модели. При этом в качестве возможного значения выберем значение соответствующее 2017 г. (2).

(2)

Прогнозируемые значения коэффициента рентабельности при заданном значении производительности труда в 2018 г. будет находиться в интервале: 9,226 ≤17,019≤24,812.

Вывод. В результате проведенного корреляционно-регрессионного анализа на базе получено модели было установлено, что наибольшее влияние на коэффициент рентабельности продаж оказывает трудоотдача.

Список литературы

Орлов А.И. Эконометрика: учебник для вузов / А.И. Орлов. – Ростов-на-Дону: Феникс, 2009. – 412 с.

Компьютерный практикум по эконометрике / (Григорьева С.В.) – Чебоксары: ГТУ, 2011. – 72 с.

Код для цитирования: Скопировать