Архитектура Аудит Военная наука Иностранные языки Медицина Металлургия Метрология Образование Политология Производство Психология Стандартизация Технологии |
Применение экономико-математических методов и моделей в финансово-экономической деятельности СПК «Будча» ⇐ ПредыдущаяСтр 7 из 7
Анализируя организацию производства и реализацию продукции в СПК «Будча», можно сделать вывод, что выручка от реализации продукции является определяющим фактором. В данном случае основным фактором, влияющим на выручку от реализации продукции в СПК «Будча», является себестоимость реализованной продукции. На основании вышеизложенного проведём анализ зависимости выручки от реализации продукции (у) от себестоимости произведенной продукции (х). Корреляционно-регрессионный анализ учитывает межфакторные связи, следовательно, дает нам более полное измерение роли каждого фактора: – прямое, непосредственное его влияние на результативный признак; – косвенное влияние фактора через его влияние на другие факторы; – влияние всех факторов на результативный признак. Если связь между факторами несущественна, индексным анализом можно ограничиться. В противном случае его полезно дополнить корреляционно-регрессионным измерением влияния факторов, даже если они функционально связаны с результативным признаком.
Таблица 3.1 – Исходные данные для нахождения взаимосвязи между выручкой от реализации продукции и себестоимостью произведенной продукции в СПК «Будча», млн. руб.
1. Примечание. Источник: данные таблицы 2.8. 2. Примечание. Источник: собственная разработка.
На основании приведенных в таблице 3.1 данных необходимо: а) построить математическую модель, определяющую зависимость между выручкой от реализации продукции и себестоимостью реализованной продукцией; б) определить уравнение связи этих показателей; в) спрогнозировать, как измениться себестоимость реализованной продукции в 2015 и 2016 году. Задачи проведения корреляционно-регрессионного анализа по предложенной модели (таблица 3.1) следующие: а) определить уравнение связи между себестоимостью реализованной продукции (x) и выручкой от реализации продукции (y); б) вычислить коэффициент корреляции и проанализировать тесноту связи между ними; г) дать экономическую интерпретацию полученных результатов; д) определить точечные интервальные прогнозные оценки факторов модели на 2 года вперед. Чтобы определить, как повлияет изменение фактора x на изменение величины y, необходимо вычислить матрицу коэффициентов парной корреляции (таблица 3.2) Таблица 3.2 – Матрица коэффициентов парной корреляции 1. Примечание. Источник: данные расчетов. 2. Примечание. Источник: собственная разработка.
По данным таблицы 3.2, рассчитав коэффициент корреляции можно сказать, что связь между выручкой от реализации продукции и себестоимостью реализованной продукции высокая (коэффициент корреляции равен 0, 989414083 – высокая корреляция). Это показывает, что изменение величины выручки от реализации продукции значительно повлияет на изменение величины себестоимости реализованной продукции. Для отображения линейной зависимости переменных используется уравнение регрессии:
y = a0 + a1× x1, (3.1)
где а0 и а1 – коэффициенты регрессии.
Необходимо рассчитать такие значения коэффициентов а0 и а1, при которых сумма квадратов отклонений расчетных значений y от фактических была бы минимальной. Применяя команду «Данные / Анализ данных / Регрессия», можно найти все неизвестные параметры (рисунок 3.1), характеризующие уравнение регрессии и зависимость между параметрами. Рисунок 3.1 – Регрессионная статистика Примечание. Источник: собственная разработка.
В результате произведенных расчетов а0 = 2728, 021 и а1 = 0, 94212. Значит уравнение регрессии примет вид (формула 1.4)
у=2728, 021+0, 94212× х(3.2)
При анализе временных рядов широко применяются графические методы. Визуальный анализ графика временного ряда позволяет сделать выводы о наличии тренда и его характере. В Excel для анализа временных рядов можно использовать «Мастер диаграмм». Модель для фактора себестоимость реализованной продукции х определяется с помощью метода наименьших квадратов. Аппроксимирующей функцией выступает линейная функция. Построив график временного ряда и линию тренда, можно получить прогноз на два года вперед. Рисунок 3.2 – График временного ряда себестоимости реализованной продукции и их линия тренда. Примечание. Источник: собственная разработка.
Получаем следующую модель (уравнение линии тренда): x = 4730, 4× t – 5275, 8, где t – период наблюдения.
Для временного ряда себестоимость реализованной продукции х, рассчитываются следующие прогнозные значения: при t = 6 х = 23106, 6; при t = 7 х = 27837 Для получения прогнозных оценок предприятия в себестоимости реализованной продукции на 2 года вперед необходимо в модель у=2728, 021+0, 94212*х подставить найденные прогнозные значения х:
при х = 23106, 6 у = 24497, 2; при х = 27837 у = 28953, 8
Таким образом, проведя корреляционно-регрессионный анализ, были получены следующие выводы: а) величина выручки от реализации продукции тесно связана с величиной себестоимости реализованной продукции, коэффициент корреляции между этими величинами равен rуx = 0, 989414083 (высокая корреляция); б) уравнение регрессии имеет вид: у=2728, 021+0, 94212× х; в) уравнение линии тренда имеет вид: x = 4730, 4× t – 5275, 8; г) при прогнозировании на 2015 и 2016 года были найдены исследуемые величины: так величина выручки от реализации продукции в будущем будет возрастать и составит в 2015 г. – 24497, 2 млн. руб., в 2016 г. – 28953, 8 млн. руб., а величина себестоимости реализованной продукции СПК «Будча» в 2015г. составит 23106, 6 млн. руб., в 2016 г. – 27837 млн. руб.
Популярное:
|
Последнее изменение этой страницы: 2016-07-13; Просмотров: 696; Нарушение авторского права страницы