|
101 -оплата труда, определяющая уровень стимулирования работников производственного цикла (х4); количество работников занятых в отрасли (х$), В качестве модели взаимосвязи выбранных показателей использовано уравнение линейной регрессии: у а0 + а{хх + а2х2 + а3х3 + а4хл + а5х5. В этой модели коэффициенты аь а2, а3, а4, а5 характеризуют эффективность влияния соответствующих показателей на результат, а именно, на сколько рублей изменится прибыль при увеличении показателей на 1 единицу (в соответствии с единицей измерения показателя). Вычисленные в М8 Ехсс1 уравнения регрессии с 2003 по 2007 гг. представлены в виде таблицы регрессионной статистики, дисперсного анализа, коэффициента статистики и статистических характеристик этих коэффициентов (1 статистики коэффициентов и доверительных интервалов). В таблице 19 представлена статистика, которая определяет качество выбранной модели. Коэффициент корреляции характеризует степень тесноты связи между результативным показателем с одной стороны и факторными показателями, с другой стороны. Таблица 19 Показатели регрессионной статистики и дисперсионного анализа модели у а0 + аххх + а2х2 + а3х3 4 а4х4 + а5х5 Критерии 2003 2004 2005 2006 2007 Коэффициент множественной корреляции К. 0,86 0,72 0,69 0,75 0,71 К квадрат 0,74 0,15 0,48 0,55 0,5 Критерий Р 18,8 7,2 6,1 8,0 6,3 Источник: составлено автором по результатам рассчетов В среднем, коэффициент корреляции здесь достаточно высокий и колеблется от 0,7 до 0,86 (о < \К\ < 1). К квадрат показывает на сколько процентов изменения результата (прибыли) объясняется влияние выбранных показателей. В 2003 году это влияние составляло 73,4%, в последующие годы, в |
103 4 лизировав парные коэффициенты корреляции, мы остановили свой выбор на нескольких показателях, которые использовались для построения уравнения регрессии между ними. В качестве результативного показателя рассмотрим показатель прибыли, как характеризующего конечный финансовый результат предпринимательской деятельности предприятия. В качестве факторов, влияющих на формирование прибыли выбраны показатели: площадь плодоносящих виноградников, которая по нашему мнению, характеризует факторы экстенсивного развития и концентрации производства (*/); урожайность виноградников, которая характеризует интенсивный характер развития отрасли (х2); затраты на производство винограда, тыс. руб. (хз); оплата труда, определяющая уровень стимулирования работников производственного цикла (х4)\ количество работников занятых в отрасли (Х5). В качестве модели взаимосвязи выбранных показателей использовано уравнение линейной регрессии: у = ао + а\Х\ + а&2 + + <*4*4 +а&5 В этой модели коэффициенты а/, а2, а3, а4, а5 характеризуют эффективность влияния соответствующих показателей на результат, а именно, на сколько рублей изменится прибыль при увеличении показателей на 1 единицу (в соответствии с единицей измерения показателя). Вычисленные в М$ Ехсе1 уравнения регрессии с 2000 по 20004 гг. представлены в виде таблицы регрессионной статистики, дисперсного анализа, коэффициента статистики и статистических характеристик этих коэффициентов (I статистики коэффициентов и доверительных интервалов). В таблице 20 представлена статистика, которая определяет качество выбранной модели. Коэффициент корреляции характеризует степень тесноты связи между результативным показателем с одной стороны и факторными показателями, с другой стороны. Таблица 20 Показатели регрессионной статистики и дисперсионного анализа модели у = ао + а]Х] + а2X2 + а ух2 + аух4 + аус5 Критерии 2000 г. 2001 г. 2002 г. 2003 г. 2004 г. Коэффициент множественной корреляции К. 0,86 0,72 0,69 0,75 0,71 К. квадрат 0,74 0,15 0,48 0,55 0,5 Критерий Р 18,8 7,2 6,1 8,0 6,3 В среднем, коэффициент корреляции здесь достаточно высокий и колеблется от 0,7 до 0,86 (0 <Я< 1). Я квадрат показывает на сколько процентов изменения результата (прибыли) объясняется влияние выбранных показателей. В 2000 году это влияние составляло 73,4%, в последующие годы, в среднем, влияние пяти показателей на размер прибыли составили более 50%. Критерий Р характеризует качество и существенность выбранной линейной формы связи. Анализируя значение коэффициента корреляции и статистики (таб. 21) можно утверждать, что изменение площадей плодоносящих виноградников на 1 га позволило бы увеличить общую прибыль на 7,95 тыс. руб. в 2000 г. и на 12,41 тыс. руб. в 2001 г. Однако такое увеличение площадей плодоносящих виноградников в последующие годы приводит к меньшим размерам прибыли. Например, в 2004 г. этот показатель составил 2,45 тыс. руб. Динамика изменения значений полученных коэффициентов представлена в таб. 21 по показателям: а{ плодоносящая площадь виноградников, всего; а2 урожайность виноградников, ц с га; а3 затраты на виноградники, тыс. руб.; а4 оплата труда работникам, тыс. руб.; а$ количество работников занятых в отрасли, чел. В 2000 по 2004 гг. влияние фактора площади плодоносящих виноградников (ау) является положительным и колеблется от 5 до 12, то есть увеличение площади плодоносящих виноградников на 1 га в среднем увеличило бы |