Встановлено лічильників, шт. | 4200 | 5201 | 6640 | 7303 | 7943

Автотранспорт, шт. | 20 | 20 | 19 | 18 | 16

Приладний метод контролю км газопроводів | 115,4 | 120,1 | 130,8 | 133 | 69,5

З даної таблиці спостерігається ріст у всіх показників, окрім автотранспорту. Спад йде тільки по автотранспорту, що має негативне значення для розрахунків у газопостачанні. Кількість встановлених лічильників збільшується, що є позитивним в газопостачанні і має вплив на ефективність розрахунків.

Рис. 3.5 – Динаміка техніко-економічного показника – капремонт

Як видно з рисунка 3.5 капремонт постійно зростає, що характеризує Галицьке УЕГГ з позитивного боку.

Рис. 3.6 – Динаміка техніко-економічного показника –

поліетиленові газопроводи

Даний показник теж зростає.

Рис. 3.7 – Динаміка техніко-економічного показника –

встановлено лічильників

Кількість встановлених лічильників зростає, що є позитивним і має вплив на ефективність розрахунків за спожитий газ.

Рис. 3.8 – Динаміка техніко-економічного показника – автотранспорт

Спад йде по автотранспорту, що має негативний вплив на розрахунки у газопостачанні.

Рис. 3.9 – Динаміка техніко-економічного показника –

приладний метод контролю

3.5 Кореляційно-регресійний аналіз рівня

розрахунків за спожитий газ

З метою виявлення тісноти взаємозв’язку між величиною розрахунків за природний газ та відібраними факторами використовується метод кореляційно-регресивного аналізу. Логічний аналіз особливостей газової галузі, який включає використання техніки, технології, засобів праці, людських та природних ресурсів, а також того, що між функцією та незалежними змінними не повинно існувати функціональної залежності, дозволити підібрати наступні показники для введення в модель:

Y – загальна проплата за спожитий газ, тис.грн;

X1 – загальна заборгованість за спожитий газ, тис.грн;

X2 – кількість споживачів природного газу, шт;

X3 – середньомісячне споживання газу, тис.м.куб;

X4 – загальна кількість лічильників по Галицькому УЕГГ, шт.;

X5 – загальна кількість газифікованих квартир з нормативним обчисленням споживання газу, шт.

Застосування економіко-математичних методів для аналізу рівня розрахунків за спожитий газ

Таблиця 3.11 – Вихідні дані для кореляційно-регресійного аналізу

№ п/п | Y | X1 | Х2 | Х3 | Х4 | Х5

1 | 15256,00 | 13386,00 | 12550,00 | 7048,50 | 6041,00 | 919,00

2 | 14221,00 | 4677,00 | 15233,10 | 6890,50 | 6238,00 | 908,00

3 | 14250,00 | 5194,00 | 16547,00 | 9650,40 | 6445,00 | 896,00

4 | 17565,00 | 15519,00 | 12456,00 | 12850,60 | 6640,00 | 879,00

5 | 18980,00 | 13576,00 | 13250,00 | 7965,20 | 6805,00 | 864,00

6 | 17260,00 | 4596,00 | 15620,00 | 8650,30 | 6923,00 | 850,00

7 | 15110,00 | 29988,00 | 14250,00 | 8795,00 | 7128,00 | 838,00

8 | 16230,00 | 19139,00 | 12640,00 | 9632,40 | 7303,00 | 823,00

9 | 17250,00 | 12863,00 | 14854,00 | 8562,10 | 7516,00 | 807,00

10 | 18310,00 | 4537,00 | 12850,00 | 4582,20 | 7706,00 | 787,00

11 | 19120,00 | 3259,00 | 14263,00 | 7852,60 | 7856,00 | 775,00

12 | 1900,00 | 17181,00 | 18112,00 | 9524,10 | 7943,00 | 757,00

n = 12

Проведемо графічний аналіз вихідних даних на візуальну наявність зв’язку між функцією Y та вибраними факторами X1–Х5. |

Y | X1 | Х2 | Х3 | Х4 | Х5

Y | 1

X1 | -0,262011632 | 1

Х2 | -0,721692636 | -0,152023775 | 1

Х3 | -0,180099858 | 0,393729383 | 0,10560849 | 1

Х4 | -0,195798266 | 0,072668946 | 0,221323438 | -0,103193718 | 1

Х5 | 0,252091138 | -0,068029454 | -0,25021225 | 0,121011892 | -0,996546568 | 1

№

п/п | Y | X1 | Х2 | Х5

1 | 15256,00 | 13386,00 | 12550,00 | 919,00

2 | 14221,00 | 4677,00 | 15233,10 | 908,00

3 | 14250,00 | 5194,00 | 16547,00 | 896,00

4 | 17565,00 | 15519,00 | 12456,00 | 879,00

5 | 18980,00 | 13576,00 | 13250,00 | 864,00

6 | 17260,00 | 4596,00 | 15620,00 | 850,00

7 | 15110,00 | 29988,00 | 14250,00 | 838,00

8 | 16230,00 | 19139,00 | 12640,00 | 823,00

9 | 17250,00 | 12863,00 | 14854,00 | 807,00

10 | 18310,00 | 4537,00 | 12850,00 | 787,00

11 | 19120,00 | 3259,00 | 14263,00 | 775,00

12 | 1900,00 | 17181,00 | 18112,00 | 757,00

Підведення підсумків

Регресивна статистика

Множинний R –

R-квадрат нормований –

R-квадрат –

Стандартна помилка –

Спостереження | 0,814455564

0,663337866

0,537089566

3127,392731

12

Дисперсійний аналіз

df | SS | МS | F | Значимость F

Регресия Залишок Всього | 3 8 11 | 154168394,3 78244682,37 232413076,7 | 51389464,77 9780585,296 | 5,25423205 | 0,027004821

Козфіцієнти | Стандартна

помилка | t-статис-тика | Р-Значення | Нижнє 95% | Верхнє 95 %

Y-пересечение | 44243,17572 | 19466,77773 | 2,272752909 | 0,05266366 | 647,3232597 | 89133,67

Переменная X1 Переменная X2 Переменная X5 | -0,216264161 -1,990218153 2,892126664 | 0,119842369 0,555822693 18,32457107 | -1,8045718 -3,58067092 0,157827796 | 0,10879002

0,00718125

0,87850348 | 0,492621339 -3,27194841 39,36443733 | 0,060093 0,70848 45,14869

а0=44243,17; а1=-0,2162; а2=-1,9902; а5=2,8921

Yфакт | Yрозр

15256,00 | 19029,9467

14221,00 | 15541,1138

14250,00 | 12779,7094

17565,00 | 18640,1869

18980,00 | 17436,6632

17260,00 | 14620,8758

15110,00 | 11822,9942

16230,00 | 17329,3885

17250,00 | 14233,6833

18310,00 | 19964,2833

19120,00 | 17393,7291

1900,00 | 6671,4551

Рис. 3.10 – Графічне порівняння розрахованих величин

із статистичними даними

Висновок: отже, проведений кореляційно-регресійний аналіз рівня розрахунків за спожитий газ Галицькому УЕГГ дозволив встановити залежність між величиною загальної проплати за спожитий газ та наступними чинниками: загальна заборгованість за спожитий газ;