|
и поэтому можно утверждать, что связь между показателями не коллинеарна. Поэтому можно эти показатели использовать для построения корреляционнорегрессионных моделей. Применение парного корреляционно-регрессионного анализа для прибыли (У) и объема реализации продукции (Xi) позволило получить следующее уравнение регрессии: у = 1020,93 +0,063 X, Коэффициент корреляции полученного уравнения регрессии равен 0,611, а F-отношение Фишера 4,76. Оценочные показатели говорят о значимости уравнения. Уравнение регрессии для прибыли (У) и численности работающих (Х2) имеет следующий вид: у = 2235, 6+56,96 Х2 Коэффициент корреляции полученного уравнения г = 0,225, a Fкритерий Фишера 0. Уравнение незначимо: оценочные показатели очень низкие. Уравнение парной корреляции для прибыли (У) и затрат на производство (Хз) имеет следующий вид: У = 554,03 + 0,096 Хз Оценочные показатели уравнения таковы: коэффициент парной корреляции 0,703, а F-отношение 7,82. Значимость коэффициентов уравнения подтверждена этими показателями. Уравнение парной корреляции для прибыли (У) и фонда оплаты труда (Х4) имеет следующий вид: У “ 2067,88 + 0,07 Х4 Оценочные показатели полученного уравнения регрессии очень низкие (коэффициент парной корреляции г 0,297, а F-отношение Фишера 1), поэтому можно заключить, что уравнение незначимо. Уравнение парной корреляции для прибыли (У) и платежей в бюджет (Х5) имеет следующий вид: |
71 Таблица 15 Парные коэффициенты корреляций У *1 *2 Х3 х4 Х5 У 1,0 0.768 -0.756 -0.614 -0.118 -0.473 *1 0,768 1,0 -0, 823 -0.757 -0,172 -0,621 Х2 -0,756 -0, 823 1,0 0,609 -0,146 0,509 х3 -0,614 -0, 757 0,609 1,0 -0,143 -0,023 х4 -0,118 -0,172 -0,146 -0,143 1,0 0,325 Х5 -0,473 -0, 621 0,509 -0,023 0,325 1,0 (х5) 0.473. Между показателями существует следующая связь, оцененная по коэффициентам парной корреляции: между хх и х 0.823, между xt и х3 г = 0.757, между х4 и х4 г = 0.172, между х4 и х ■5 г = 0.621, между х2 и х3 г = 0.609, между х2 и х4 г = 0.146, между х2 и х5 г = 0.509, между х3 и х4 г = 0.143, между х3 и х5 0. 023, между х4 и х 0.325. г 2 Г з 1 4 1 I 5 г Абсолютная величина парных коэффициентов корреляции ниже можно утверж, что связь между показателями не коллинеарна. Поэтому можно эти показатели использовать для построения корреляционно-регрессионных моделей. Применение парного корреляционно-регрессионного анализа для прибыли (у) и объема реализации продукции (Xj) позволило получить следующее уравнение регрессии: I У 1020,93 + 0.063X! Коэффициент корреляции полученного уравнения регрессии равен 0.611, а F-отношение Фишера 4,76. Оценочные показатели говорят о значимости уравнения. Уравнение регрессии для прибыли (у) и численности работающих (х2) имеет следующий вид: у = 2235,6 + 56,96х2 Коэффициент корреляции полученного уравнения г = 0,225, а F-критерий Фишера 0. Уравнение незначимо: оценочные показатели очень низкие. Уравнение парной корреляции для прибыли производство (х3) имеет следующий вид: (У) и затрат на у = 554,03 + 0,096х з Оценочные показатели уравнения таковы: коэффициент парной корреляции 0.703, а F-отношение 7,82. Значимость коэффициен тов уравнения подтверждена этими показателями. Уравнение парной корреляции для прибыли (у) и фонда оплаты труда (х4) имеет следующий вид: У 2067,88 + 0, 07х4 Оценочные показатели полученного уравнения регрессии очень низкие (коэффициент парной корреляции г = 0.297, а F-отношение 1 73 Фишера 1, поэтому можно заключить, что уравнение незначимо. Уравнение парной корреляции для прибыли (у) и платежей в бюджет (х5) имеет следующий вид: у = 855, 8 + 0, 348х5 Оценочные показатели полученного уравнения парной корреляции говорят о его значимости: коэффициент корреляции равен 0,641, а F-отношение равно 5,57. Применение множественного корреляционно-регресионного анализа позволило получить уравнение множественной регрессии, которое выглядит следующим образом: у = -111,0 0,325Х! + 83, 86х2 + 0,771х3 0,188х4 0,796х5 Полученные оценочные показатели уравнения множественной регрессии (коэффициент детерминации 0.910 и F-критерий Фишера 19,41) характеризуют значимость полученного уравнения, так как табличное его значение равно FT= 6,26 при 5 и 4 степенях свободы для дисперсии. Уравнение множественной регрессии может быть использовано для получения прогнозных расчетов прибыли в последующие годы. |