|
коэффициентов чистой регрессии осуществляется на основании двух последних столбцов данной таблицы 3.5. Значимые коэффициенты уравнения регрессии выделены. Таблица 3.5. Коэффициенты уравнения регрессии выделены Beta Std.Err.of Beta В Std.Err.of В t(41) p-level 0,55825 0,932273 0,5988 0,552599 1 -0,357632 0,057230 -0,21868 0,034994 -6,2491 0.000000 2 0,268131 0,054770 0,25193 0,051461 4,8956 0,000016 3 -0,819392 0,050289 -0,48697 0,029887 -16,2938 0,000000 4 0,040262 0.043794 0,60968 0,663162 0,9193 0,363290 5 -0,262470 0,054074 -1,39298 0,286985 -4,8539 0,000018 6 -0,050946 0,047476 -3,23068 3,010623 -1,0731 0,289505 Оценка влияния четвертого и шестого признаков по значениям t критерия Стыодента показала, что они могут быть выведены из модели, без ухудшения ее критериальных оценок надежности. На основании этих результатов можно построить уравнение множественной рефессии в нормализованном масштабе, где УФП интегральный показатель уровня оценки состояния ФП, Xi показатель ликвидности и ее структуры; Х2 — показатель эффективности использования производственных ресурсов; Xj — показатель рентабельности продаж; Х4 показатель экономической независимости. В результате получена линейная регрессионная модель, отражающая влияние наиболее значимых факторов уровень состоятельности ФП: Y0n = 0,69 0,34*х ,+ 0,23*х20,84*х3 (3.6) Анализ адекватности основывается на анализе остатков. Остатки представляют собой разности между наблюдаемыми значениями и модельными, то есть значениями, подсчитанными но модели с оцененными параметрами. Адекватность и достоверность полученной регрессионной модели показывает возможность использования полученных результатов можно уверенно использовать для диагностики уровня финансового потенциала. Количественная характеристика показателя вероятности наступления банкротства (УФП): У ф п < 2 вероятность банкротства предприятия очень велика; 2 < УфП< 3 вероятность банкротства предприятия существенна; У ф п > 3 вероятность банкротства предприятия низкая. 144 |
118 Таблица 29 Коэффициенты уравнения регрессии выделены. Beta Std.Err.of Beta В Std.Err.of В 1(41) p-level 0,55825 0,932273 0,5988 0,552599 1 1 -0,357632 0,057230 -0,21868 0,034994 -6,2491 0,000000 2 0,268131 0,054770 0,25193 0,051461 4,8956 0,000016 3 1 -0,819392 0,050289 -0,48697 0,029887 -16,2938 0,000000 4 0.040262 0.043794 0,60968 0,663162 0,9193 0,363290 5 -0,262470 0,054074 -1,39298 0,286985 -4,8539 0,000018 6 -0,050946 0.047476 -3,23068 3,010623 -1,0731 0.289505 На основании этих результатов можно построить уравнение множественной регрессии в нормализованном масштабе: Y = 0.56-0.22K,+0.25K2-0.48K3+0.61K4-1.39K5-3.23K6 (17) Оценка влияния четвертого и шестого признаков по значениям t критерия Стьюдента показала, что они могут быть выведены из модели, без ухудI шения ее критериальных оценок надежности. Построим новую линейную регрессионную модель: Y коэффициент вероятности наступления банкротства; К показатель ликвидности и ее структуры; К2 показатель эффективности использования производственных ресурсов; Кз показатель рентабельности продаж; К5 показатель экономической независимости. В результате получена линейная регрессионная модель, отражающая влияние наиболее значимых факторов на коэффициент вероятности наступления банкротства: Y = 0.56-0.22К,+0.25К2-0.48К3-1.39К5 (18) Анализ адекватности основывается на анализе остатков. Остатки представляют собой разности между наблюдаемыми значениями и модельными, то есть значениями, подсчитанными по модели с оцененными параме трами. * 119 Рис. 15. График нормального распределения * Из гистограммы представленной на рисунке 15 видно, что она близка к графику нормального распределения. График зависимости регрессионных остатков от экспериментальных значений исходных переменных (Приложение 15) позволил проверить предположение об однородности и независимости ошибок и локализовать выбросы, что доказывает адекватность модели. После того как доказана адекватность модели, полученные результаты можно уверенно использовать для дальнейших действий. Количественная характеристика показателя вероятности наступления банкротства (Y): Y < 2 вероятность банкротства предприятия очень велика; 2 Сравнительная оценка показателей вероятности банкротства, поведенная на примере четырех предприятий (Приложение 8), с использованием трех 4Г разных методик, показала, что в результате были получены идентичные выводы о вероятности наступления банкротства. Это доказывает, что модель, |