Пакет программ Майкрософт, как эффективное средство эконометрического анализа

Диаграммы сравнения исходных данных показателя рентабельности (Y) с рассчитанными с помощью линейной регрессионной модели:

Рис.1

Рис.2

Проанализировав остатки, мы м

ожем прийти к выводу, что предприятия №7,№8,№46 и №49 демонстрируют наибольшую рентабельность. В то же время для предприятий №18 и №25 характерна обратная ситуация – отрицательное отклонение от линии регрессии.

Заключение

Проведенный корреляционный и регрессионный анализ отобранных экономических показателей деятельности 50 предприятий машиностроения позволяет сформулировать следующие выводы.

Множественный коэффициент детерминации, полученный и в корреляционном, и в регрессионном анализе показывает, что полученные модели слабо отражают исследуемый процесс. Т.е.по результатам регрессионного анализа около 31,14% вариации рентабельности (Y) объясняется вариацией фондоотдача (X10) и оборачиваемостью нормируемых оборотных средств (X15), а 68,86% вариации вызвано воздействием неучтенных в модели и случайных факторов. По результатам корреляционного анализа - множественный коэффициент детерминации r2Y/{ }=0,3221344 показывает, что 32,21% доли дисперсии Y – объёма промышленной продукции, обусловлены изменениями факторных признаков.

· Удельный вес рабочих в составе ППП и коэффициент сменности оборудования имеют взаимосвязь: с ростом первого показателя – второй также увеличивается.

· Взаимосвязь рентабельности и фондоотдачи прямая, достаточно тесная и значимая, при этом остальные переменные, включённые в корреляционную модель ослабляют эту взаимосвязь.

Коэффициент регрессии при X10 показывает, что при росте фондоотдачи на единицу рентабельность Y в среднем увеличится на 6,2618 единиц. Построенная выше интервальная оценка показывает, что с вероятностью 0,95 при росте оборачиваемости ненормируемых оборотных средств на единицу увеличение рентабельности будет в пределах от 2,90 до 9,62 единиц.

О связи рентабельности с оборачиваемостью нормируемых оборотных средств говорят следующие показатели: парный коэффициент корреляции значим, взаимосвязи обратные, и их усиливает переменные, включенные в модель.

Также коэффициент при X15 свидетельствует о том, что при росте оборачиваемости нормируемых оборотных средств на единицу рентабельность в среднем уменьшается на 0,0530 единиц, а с вероятностью 0,95 при росте оборачиваемости нормируемых оборотных средств на единицу уменьшение рентабельности будет в пределах от 0,01376 до 0,09232 единиц.

Наиболее сильная обратная связь существует между факторными признаками удельным весом рабочих в составе ППП и оборачиваемостью нормируемых оборотных средств. Воздействие других переменных (рентабельности, коэффициента сменности оборудования и фондоотдачи) усиливают взаимосвязь между указанными признаками, так частный коэффициент корреляции немного меньше парного.

Связь между рентабельностью и оборачиваемостью нормируемых оборотных средств, между удельным весом рабочих в составе ППП и коэффициентом сменности оборудования и между коэффициентом сменности оборудования и оборачиваемостью нормируемых оборотных средств обусловлена лишь влиянием на них остальных переменных.

Анализ остатков показал, что наибольшее положительное отклонение от линии регрессии у предприятий №7,№8,№46 и №49, они демонстрируют высокую рентабельность. Для предприятий №18 и №25 характерна обратная ситуация – отрицательное отклонение от линии регрессии, и следовательно, низкая рентабельность.

Литература

1. Теория вероятностей и математическая статистика. Под ред. В.С. Мхитаряна. – М., Market DS, 2009 г

2. Н.Ш.Кремер. Теория вероятностей и математическая статистика: Учебник для вузов. М.:ЮНИТИ-ДАНА,2010.

3. В.С.Мхитарян, Ю.Н.Миронкина, Е.В.Астафьева. Корреляционный и регрессионный анализ с использованием ППП MICROSOFT EXCEL. Учебное пособие. – М: Издательство МЭСИ, 2008 – с.68.

 Скачать реферат