ІІІ кв. | 607980 | 0,1712 | 0,0927 | 20402,3 | 10,6 | 54 | 0,2662

IV кв. | 639703 | 0,1709 | 0,0979 | 19980,2 | 10,84 | 52 | 0,2924

2007 | I кв. | 567301 | 0,1698 | 0,0974 | 21101,7 | 11,66 | 51 | 0,2743

Для подальшого аналізу розглянемо статистичні характеристики відібраних для аналізу незалежних змінних.

Таблиця 3.2 - Статистична характеристика вихідної інформації |

Y | Х1 | Х2 | Х3 | Х4 | Х5 | Х6

Максимальне значення | 639703 | 0,1734 | 0,1231 | 39087,5 | 13,29 | 69 | 0,3532

Мінімальне значення | 95800 | 0,1664 | 0,0711 | 19980,2 | 10,6 | 51 | 0,1631

Середнє значення | 405388 | 0,1709 | 0,1076 | 28911,75 | 11,8400 | 61,7000 | 0,24263

Відхилення (стандартне) | 135588 | 0,0019 | 0,0319 | 5662,60 | 0,9201 | 7,5470 | 0,59705

Розмах варіації | 57,8 | 0,007 | 0,088 | 59,73 | 2,69 | 18 | 19,01

Для оцінки тісноти зв'язку між значенням обсягів продажу та відібраними для аналізу факторами проведемо обчислення коефіцієнтів парної кореляції. Результати розрахунків заносимо в таблицю.

Таблиця 3.3 - Розрахунок коефіцієнтів парної кореляції |

У | Х1 | Х2 | Х3 | Х4 | Х5 | Х6

Y | 1

Х1 | -0,08516 | 1

Х2 | -0,16891 | 0,475445 | 1

ХЗ | 0,867832 | 0,383758 | 0,174941 | 1

Х4 | 0,47703 | 0,360987 | -0,18624 | 0,812736 | 1

Х5 | 0,357065 | 0,698118 | 0,484988 | 0,892062 | 0,635578 | 1

Х6 | 0,750252 | -0,42694 | -0,16384 | 0,066257 | 0,050662 | -0,16324 | 1

Отримані результати показують, що значення обсягів продажу перебувають у відносно тісному зв'язку з витратами на придбання основних засобів підприємства (Х3) та коефіцієнтом обороту по прийому (Х6). Це означає, що ці фактори увійдуть до двохфакторної економіко-математичної моделі обсягів продажу, для чого скористаємось методом регресійного аналізу. Результати розрахунків заносимо до таблиці.

Таблиця 3.4 - Розрахунок коефіцієнтів рівняння регресії |

Коефіцієнти | Стандартна похибка | t-стати етика | Р-Значення | Нижні 95% | Верхні 95% | Нижні 95,0% | Верхні 95,0%

Y | -64,3790 | 48,6526 | -1,3232 | 0,2033 | -16702,71 | 38269,1 | -16702,71 | 38269,1

Змінна Х3 | 0,0704 | 0,0135 | 5,2314 | 0,0001 | 0,0420 | 0,0988 | 0,0420 | 0,0988

Змінна Х6 | 9,1817 | 1,2761 | 7,1954 | 0,0000 | 6,4895 | 11,8740 | 6,4895 | 11,8740

За результатами розрахунків, будуємо рівняння регресії, яке буде мати наступний вигляд:

Y = -64.38 + 0.07*Х3 + 9.18*Х6

Проводимо перевірку отриманої моделі на адекватність. Для цього обчислюємо значення коефіцієнта детермінації та критерії Фішера. Результати обчислень заносимо до таблиці.

Таблиця 3.5 - Розрахунок коефіцієнта детермінації

Регресійна статистика

Множинний R | 0,91242163

R-квадрат | 0,83251323

Нормований R-квадрат | 0,8128089

Стандартна похибка | 33,1364091

Спостереження | 20

Значення коефіцієнта множинної кореляції (множинний R) в розмірі 0,9124, вказує на тісний зв'язок між факторами (незалежними змінними) та результуючою величиною (функцією).

Значення коефіцієнта детермінації (R-квадрат) в розмірі 0,8325 означає, що 83,25% всіх змін значень результуючої величини пов'язані зі зміною факторів (незалежних змінних) Х3 та Х6.

Розраховуємо значення критерію Фішера для перевірки отриманої моделі на адекватність.

Таблиця 3.6 - Розрахунок критерію Фішера |

df | SS | MS | F | Значимість F

Регресія | 2 | 92783,4327 | 46391,7163 | 42,2502764 | 2.53416Е-07

Залишок | 17 | 18666,3673 | 1098,02161

Разом | 19 | 111449,8

Отримане розрахункове значення критерію Фішера, що становить 42,2502 є більшим відповідного табличного значення 3,24 (12 спостережень, 6 факторів). Це означає, що запропонована модель є адекватною і вибране рівняння регресії можна вважати моделлю економіко-математичною моделлю зміни обсягів продажу.

На основі побудованої регресійної моделі можна визначити як зміниться обсяг продажу під впливом факторів, які входять в рівняння. Оцінимо вплив зміни на функцію зміни факторів на 1%.

Отримані результати заносимо до таблиці.

Таблиця 3.7 - Вплив зміни факторів на результуючу функцію

Фактичне значення Y | Хі | X змінене | Резерви росту | Упл | Зміна

функції,% | Тпр

567301 | 24517 | 24762,07 | 19968,42 | 587269,4 | 103,5199 | 3,5199

567301 | 0,2744 | 0,27714 | 26997,28 | 594298,2 | 104,7589 | 4,7589

Згідно отриманих результатів видно, що у випадку зростання витрат на придбання основних засобів на 1%, відбудеться зростання обсягів товарної продукції в середньому на 3,52%. Аналогічно, при зростанні коефіцієнта обороту по прийому (найманих працівників) на 1%, відбудеться збільшення обсягів товарної продукції на 4,76%.

Для завершення кореляційно-регресійного аналізу проведемо аналіз наближеності значень обсягів збуту, отриманих з економіко-математичної моделі, що розглядається, з фактичними значеннями даної величини.

Таблиця 3.8 - Розрахункові і фактичні значення результуючої функції

№ п/п | Уфакт | Х3 | Х6 | Урозрах

1 | 95800 | 36200,5 | 0,3231 | 98059,6943

2 | 211846 | 39087,5 | 0,3532 | 214724,484

3 | 272772 | 36111 | 0,3505 | 267380,9

4 | 292586 | 34209 | 0,2361 | 284498,561

5 | 334982 | 32918,5 | 0,1711 | 329072,503

6 | 349409 | 31722,6 | 0,1631 | 354156,638

7 | 427030 | 30989,9 | 0,1712 | 442350,226

8 | 469050 | 26115 | 0,1945 | 461351,775

9 | 596202 | 22102,5 | 0,2375 | 591646,279

10 | 607980 | 20402,3 | 0,2662 | 598001,603

11 | 639703 | 19980,2 | 0,2924 | 648395,043

12 |