Многофакторный корреляционно-регрессионный анализ рентабельности производства (на материалах ООО МТУ Кристалл.)

Корреляционно-регрессионной моделью системы взаимосвязанных признаков является такое уравнение регрессии, которое включает основные факторы, влияющие на вариацию результативного признака [1].

Корреляционно-регрессионное моделирование основывается на корреляционно-регрессионном анализе, который представляет собой совокупность статистико-математических методов, используемых для количественного анализа связей между социально-экономическими явлениями и процессами.

Рентабельность производства показывает отношение общей суммы прибыли к среднегодовой стоимости основных и нормируемых оборотных средств [3].

Для проведения многофакторного корреляционно-регрессионного анализа используем следующие показатели: рентабельность производства (Y); коэффициент оборачиваемости оборотных средств (х1); коэффициент обновления основных фондов (х2); среднегодовая величина оборотных средств (х3).

Корреляционно-регрессионный анализ был проведен с использованием стандартной программы Excel.

Корреляционный анализ выявил: парный коэффициент корреляции r yx1 =0,338 показывает, что связь между рентабельностью производства и коэффициентом оборачиваемости оборотных средств прямая и умеренная;

ryx2=0,887 связь между рентабельностью производства и коэффициентом обновления основных фондов прямая и сильная; ryx3=0,19 связь между рентабельностью производства и среднегодовой величиной оборотных средств слабая.

В результате регрессии получены показатели тесноты связи между всеми признаками, представленные в таблице1.

Таблица 1 Расчет показателей тесноты связи

Множественный R- множественный коэффициент корреляции равен 0,884, так как значение находится в пределах 0,7-0,9, то между рентабельностью, дееспособностью и показателем соотношения высоколиквидных активов и привлеченных средств наблюдается тесная взаимосвязь[2].

Таблице 2 Исходные данные для уравнения регрессии

В результате решения было получено уравнение множественной регрессии: Υ у,х =1,47012+0,23X1+0,009X2+0,0008X3.

Таким образом, если рассматривать зависимость рентабельности производства от коэффициентов обновления основных фондов, оборачиваемости оборотных средств и использования среднегодовой величины оборотных средств, то рентабельность производства в среднем изменится:

• 1.    На 0,23% при условии, что коэффициент обновления основных фондов возрастет на 1% при исключении влияния коэффициентов оборачиваемости оборотных средств.

• 2.    На 0,009% при условии, что коэффициент оборачиваемости оборотных средств возрастет на единицу собственного измерения при исключении влияния коэффициентов обновления основных фондов и использования среднегодовой величины оборотных средств.

• 3.    На 0,0008% при условии, что использования среднегодовой величины оборотных средств возрастет на 1% при исключении влияния коэффициентов обновления основных фондов и оборачиваемости оборотных средств.

На основе проведенного исследования уравнения множественной регрессии можно сделать следующий вывод. По данным имеющейся выборки, все включенные в модель объясняющие переменные (коэффициент обновления основных фондов , коэффициент оборачиваемости оборотных средств, среднегодовая величина оборотных средств оказывают существенное влияние на величину объема производства.

Наибольшее влияние на данный показатель оказывает коэффициент оборачиваемости оборотных средств.