Проверяемый текст
Бурканов, Константин Михайлович; Формирование системы управления программами развития наукоемкого предприятия (Диссертация 2003)
[стр. 101]

(табл.
11).
Приведенный перечень показателей может быть изменен и дополнен в зависимости от конкретной ситуации.
Для построения адекватной модели требуется указанные показатели рассматривать в динамике.
Причем чем больший период времени будет рассматриваться, тем точнее будет получившаяся модель.
Для
получения приемлемых результатов достаточно взять динамику показателей за пять лет.
Результатом проведенного анализа должны стать уравнения, наилучшим образом описывающие взаимосвязи
параметров.
Таблица 11.
№ п/п Показатель Ед.
изм.
Переменная Значения показателей по периодам
1 2 3 4 5 1 Ставка рефинансирования1 % XI 2 Инфляция2 % Х2 3 Объем реализации продукции по отрасли3 млрд.
руб.
х з 4 Коэффициент износа основных средств отн.
ед.
Х4
5 Уровень эффекта финансового рычага % Х5 6.
Объем чистой прибыли уел.
сто им.ед.
Х6
7 Стоимость чистых активов уел.
сто им.ед.
Х7
8 Объем реальных инвестиций уел.
сто им.ед.
Х8
1Среднегодовые значения; 2 по формуле сложных процентов; 3 по данным Dataquesl В ходе проведения регрессионного анализа желательно рассматривать все возможные статистически значимые модели: семифакторные модели, шести-, пяти-, четырех-, трех-, двухи однофакторные модели.
Из них в соответствии с F-критерием, коэффициентом детерминации,
101
[стр. 92]

реализации инвестиционной стратегии и для возможности управления отдельными параметрами рассматриваемого процесса.
В ходе имитационного моделирования предлагается использовать метод корреляционно-регрессионного анализа, позволяющего посредством определения тесноты связи между анализируемыми показателями сымитировать вариант их оптимального сочетания.
Рассмотрим решение поставленной задачи на примере предприятия микроэлектроники.
В контексте рассматриваемой проблемы изучим взаимосвязи различных показателей, представляющих интерес с точки зрения планирования и реализации программ развития предприятия.
По признаку отношения к деятельности компании, всю совокупность факторов влияющих на ее деятельность можно разделить на внешние ( не контролируемые или слабо контролируемые ) и внутренние (контролируемые).
Учитывая постановку задачи, в качестве внешних факторов предлагается рассматривать основные показатели, характеризующие конъюнктуру инвестиционного рынкаставка рефинансирования и инфляция, а также показатели, отражающие инвестиционную привлекательность отрасли, напримеробъем реализации продукции по отрасли.
В качестве внутренних факторов будем рассматривать показатели, характеризующие состояние основных фондов предприятия износ основных фондов, и описывающие текущее финансовоэкономическое состояние и потенциал развития предприятия уровень финансового рычага, объем чистой прибыли, сумма чистых активов и объем реальных инвестиций.
Приведенный перечень показателей может быть изменен и дополнен в зависимости от конкретной ситуации.
Для построения адекватной модели требуется указанные показатели рассматривать в динамике.
Причем чем больший период времени будет рассматриваться, тем точнее будет получившаяся модель.
Для
гголучения приемлемых результатов достаточно взять динамику показателей за пять лет.
Результатом проведенного анализа должны стать уравнения, наилучшим образом описывающие взаимосвязи
выбранных параметров.
92

[стр.,93]

Динамика выбранных исходных показателей приведена в таблице.
№ пУп Показатель Ед.изм Перем енная Значения показателей по периодам (годы) 1 2 3 4 5 1 Ставка рефинансирования1 % XI 31,40 52,27 57,21 32,81 25 2 Инфляция” % Х2 10,77 84,61 42,85 20,13 18,82 3 Объем реализации продукции по отрасли3 млрд.
долл.
ХЗ 147 138 155 190 235 4 Коэффициент износа основных средств огн.ед.
Х4 0,6245 0,5857 0,5876 0,8199 0,9465 5 Уровень эффекта финансового рычага % Х5 -0,989 -2,075 -3,069 -0,41 -2,19 6 Объем чистой прибыли уел.сто им.ед.
Х6
28,2 15 972 44 787 129 533 70482 7 Стоимость чистых активов уел.сто им.ед.
Х7
251 579 242 818 318 863 422 187 489 472 8 Объем реальных инвестиций уел.сто им.ед.
Х8
25 143 6 333 22 007 73 453 27 681 1Среднегодовые значения; 2по формуле сложных процентов; 3по данным Dataguest Для построения регрессионных моделей использовался программный пакет MS-Excel ( пункт меню «Сервис», подпункт «Анализ данных», опция «Регрессия).
В ходе проведенного регрессионного анализа были рассмотрены все возможные статистически значимые модели: семифакторные модели,шести-,пяти-, четырех-, трех-, двухи однофакторные модели.
Из них в соответствии с F-критерием, коэффициентом детерминации,
величиной стандартного отклонения остатков и анализируя значимость факторов модели с помощью t-критерия, выбираем модели наиболее адекватно описывающие имеющиеся данные.
В результате проведенного анализа получены следующие результаты: зависимость объема реальных инвестиций (Y1) от значимых параметров Yl= 8421,69+0,43*Х6 зависимость стоимости чистых активов (Y2) от объема реализации продукции по отрасли Y2= -110650,66+2633,72*ХЗ.
Результаты анализа представлены также в Приложении.
Приведенные модели имеют коэффициент корреляции г=0,873 и 0,972 соответственно и в значительной степени отражают взаимосвязи параметров.
Следует отметить, что при использовании специализированных математических и статистических пакетов точность построения моделей может быть существенно увеличена.
93

[стр.,135]

Приложение 5 Результаты анализа деятельности предприятия с использованием регрессионных моделей Исходные данные № п/п Показатель Ед.изм.
Переменная Значения показателей по периодам
(годы) 1 2 3 4 5 1 Ставка рефинансирования1 % Х1 31,40 52,27 57,21 32,81 25 2 Инфляция2 % Х2 10,77 84,61 42,85 20,13 18,82 3 Объем реализации продукции по ' отрасли3 млрд.
долл.
ХЗ 147 138 155 190 235 4 Коэффициент износа основных средств отн.ед.
Х4
0,6245 0,5857 0,5876 0,8199 0,9465 5 Уровень эффекта финансового рычага % Х5 -0,989 -2,075 -3,069 -0,41 -2,19 6 Объем чистой прибыли уел.сто им.ед.
Х6
28,2 15 972 44 787 129 533 70 482 7 Стоимость чистых активов, уел.сто им.ед.
Х7
251 579 242 818 318 863 422 187 489 472 8 Объем реальных инвестиций уел.сто им.ед.
Х8
25143 6 333 22 007 73 453 27 681 Матрица коэффициентов парных корреляций 1.00000 0.76973 -0.69647 -0.78768 -0.61139 -0.33119 -0.59383 -0.46598 0.76973 1.00000 -0.52390 -0.54001 -0.45851 -0.33322 -0.50168 -0.57305 -0.69647 -0.52390 1.00000 0.97619 0.06466 0.64010 0.97198 0.42165 -0.78768 -0.54001 0.97619 1.00000 0.26342 0.68431 0.94719 0.52206 -0.61139 -0.45851 0.06466 0.26342 1.00000 0.36135 0.08031 0.69716 -0.33119 -0.33322 0.64010 0.68431 0.36135 1.00000 0.78863 0.87362 -0.59383 -0.50168 0.97198 0.94719 0.08031 0.78863 1.00000 0.56054 -0.46598 -0.57305 0.42165 0.52206 0.69716 0.87362 0.56054 1.00000 Однофакторная регрессионная модель зависимости объема реальных инвестиций (Y1) от значимых параметров У1=В(0)+В(6ГХ6 Регрессионная статистика Множественный R 0,873620502 R-квадрат 0,763212782 Нормированный 0,684283709 R-квадрат Стандартная ошибка 14150,40014 1-критическое 2,776 Наблюдения 5 Дисперсионный анализ df SS MS F Значимость F Регрессия 1 1936181547 1936181547 9,669602798 0,052898062 Остаток 3 600701472,6 200233824,2 Итого 4 2536883019 136

[Back]