Для получения объективной информации о значимости фактора и силе его воздействия на деятельность предприятия применяется количественный анализ, преимущество которого заключается еще и в том, что получаемые количественные оценки позволяют использовать их при прогнозировании и планировании деятельности предприятия [39, c. 640].
Цель данного анализа: выявить наиболее значимые факторы, оказывающие влияние на результаты деятельности ОАО «Гомсельмаш» и на основе этих факторов разрабатывать мероприятия.
В таблице Ф1 представлены данные для корреляционного анализа. В ней указаны 10 различных факторов, влияющих на производство промышленно-технической продукции по годам с 2007 года до 2016 года.
Определим линейный коэффициент корреляции с помощью функции MSExcel «КОРРЕЛ» или пакета АНАЛИЗ ДАННЫХ-корреляция в таблице Ф2.
Данный показатель сравниваем с табличным критическим значением корреляции для уровня значимости а = 0,05 и числа степеней свободы k = n – 2 – 10 – 2 = 8, rкрит= 0,632.
Показатели тесноты связи, исчисленные по данным сравнительно небольшой статистической совокупности, могут искажаться действием случайных причин. Это вызывает необходимость проверки их существенности.
Для оценки значимости коэффициента корреляции применяется t-критерий Стьюдента. Значение tr сравнивается с критическим tk, которое берется из таблицы значений t-Стьюдента с учетом заданного уровня значимости а и числа степеней свободы k = n - 2 либо при помощи функции MSExcel «СТЬЮДРАСПОБР».
Если |tr|>tk, то величина коэффициента корреляции признается существенной.
С учетом принятых в экономико-статистических исследованиях значимостиа =0,05 и числа степеней свободы k = 10 - 2 табличное критическое значение tk =2,306.
Коэффициент детерминации рассчитывается как квадрат коэффициента корреляции. Он показывает, на сколько процентов изменение результата (в нашем случае прибыли) объясняется изменением данного фактора.
Результаты корреляционного анализа представлены в таблице 3.4.
Таблица 3.4. - Результаты корреляционного анализа влияния факторов на деятельность ОАО «Гомсельмаш»
| Показатель | Коэффициент корреляции, г | Показатель t- статистики | Коэффициен т детерминации, R2 | Теснота и направление связи |
| 1.Индекс цен производителей промышленной продукции, % (X1) | 0,33 | 0,99 | 0,11 | Прямая зависимость, умеренная сила связи |
| 2. Индекс потребительских цен, % (Х2) | 0,38 | 1,16 | 0,14 | Прямая зависимость, умеренная сила связи |
| 3.Номинальный ВВП, BYR трлн. (ХЗ) | 0,51 | 1,68 | 0,26 | Прямая зависимость, заметная сила связи |
| 4. Количество произведенных комбайнов, штук (Х4) | 0,24 | 0,70 | 0,06 | Прямая зависимость, слабая сила связи |
| 5.Промышленное производство, % (Х5) | -0,25 | -0,70 | 0,06 | Обратная, слабая сила связи |
| 6. Сельскохозяйственное производство, %. (Х6) | 0,21 | 0,61 | 0,04 | Прямая зависимость, слабая сила связи |
| 7.Объем производства продукции (работ, услуг), BYR млн. (Х7) | 0,89 | 5,52 | 0,79 | Прямая зависимость, высокая сила связи |
| 8.Объем отгруженной инновационной продукции промышленной отрасли, % (Х8) | 0,80 | 3,77 | 0,64 | Прямая зависимость, высокая сила связи |
| 9.Прямые иностранные инвестиции, USD млн. (Х9) | 0,10 | 0,28 | 0,01 | Прямая зависимость, слабая сила связи |
| 10.Внутренний государственный долг, %(Х10) | 0,68 | 2,62 | 0,46 | Прямая зависимость, умеренная сила связи |
Источник: собственная разработка
После проведенного корреляционного анализа, по результатам таблицы можно сказать, что на прибыль предприятия оказывают существенное объем производства продукции (работ, услуг) (Х7), объем отгруженной инновационной продукции промышленной отрасли (Х8) и внутренний государственный долг (X10).
На основе выявленных факторов, оказывающих заметное влияние на величину прибыли при помощи функции MSExcel - АНАЛИЗ ДАННЫХ- Регрессия проведем регрессионный анализ и его результаты представим в таблице 3.5.[20, c. 170]
Исходные данные для проведения регрессионного анализа представлены в таблице Х1. Итоги регрессионного анализа представлены в ПРИЛОЖЕНИИ Х таблице Х2.
Таблица 3.5 - Результаты регрессионного анализа влияния факторов на результативность деятельности ОАО «Гомсельмаш»
| Переменная (фактор) уравнения регрессии | Значимость переменной | t-значение | р-уровень |
| Общая статистика perсессионной модели | |||
| 1.Множественный R: | 0,95 | ||
| 2.Коэффициент детерминации R2 - фактическое значение - нормативное (табличное) значение | 0,91 0,704 | - | - |
| З.F-статистика - фактическое значение (1/F) - нормативное (табличное)значение | 19.44 0,05 4,76 | - | 0,002 0,05 |
| Переменные регрессионной модели | |||
| 4.У-пересечение - фактическое значение - нормативное (табличное) значение | 72.32 - | 2,07 2,44 | 0,08 0,05 |
| 5.Фактор маркетинговой среды | |||
| 5.1. Объем производства продукции (работ, услуг), BYR млн. (Х7) - фактическое значение - нормативное (табличное) значение | 0,27 - | 2,67 2,44 | 0,03 0,05 |
| 5.2. Объем отгруженной инновационной продукции промышленной отрасли, % (Х8) - фактическое значение - нормативное (табличное)значение | 2,05 - | 1,59 2,44 | 0,16 0,05 |
| 5.3. Внутренний государственный долг, % (Х10) - фактическое значение - нормативное (табличное)значение | 3,43 - | 1,18 2,44 | 0,27 0,05 |
Источник: собственная разработка
Как видно из таблицы 3.4 коэффициент детерминации R2 равен 0,91, что составляет 91%. Это говорит о том, что 91% изменения пибыли зависит от выбранных факторов. Этот результат следует толковать так: все исследуемые воздействующие факторы Х7, Х8 и X10 объясняют 9% вариации анализируемой функции (Y). Остальное же остается необъясненным и может быть связано с влиянием других, неучтенных факторов. Исходя из a = 0,05 и количества периодов наблюдения n=10, R2крит=0,704. В нашем примере регрессия выше.
Проведем проверку по F-критерию. Обычно F-тест проводится путем сопоставления вычисленного значения F-критерия с эталонным (табличным) показателем Fтабличное для соответствующего уровня значимости. Если выполняется неравенство Fрасч<Fтабл, то с уверенностью, например на 95 %, можно утверждать, что рассматриваемая зависимость у = Ь0 + Ь1х1+ Ь2х2 +...+ bkxk является статистически значимой.[22, c. 536]
Для анализа уравнения будем пользоваться величиной Fpacч, обратной представленной Excel. Она составит 1 / 19,44 = 0,05. Отыщем по эталонной таблице критическую величину Fкрит при условии, что для числителя степень свободы f1 = k, т.е. составит 3 (число воздействующих факторов равно 3), а для знаменателя f2 = n-k-1=10-3-1=6. Тогда будем иметь следующие значения для Fкрит: 4,76 (для a = 0,05).
Если выполняется соотношение Fpacч<Fкрит, то уверенно можно говорить о высокой степени адекватности анализируемого уравнения.[24, c. 192]
В нашем случае оно адекватно 0,05<4,76.
Теперь выполним проверку с использованием уровня значимости a (Excel этот показатель именует как р). На листе Excel, находим позицию «Значимость F». Там указана величина 0,002. У нас заданноеa = 0,05. Условие Значимость F = 0,002 выполнилось, это говорит о том, что действительно обнаруживается устойчивая зависимость рассматриваемой функции Y от воздействующих факторов Х7, Х8 и Х10.
Использование t-критерия. Необходимые расчеты делает Excel, который выдает соответствующую компьютерную распечатку с обозначением значений показателя t. Анализируемый коэффициент считается значимым, если его t-критерий по абсолютной величине превышает 2,44, что соответствует уровню значимости 0,05. В нашем расчете имеем для коэффициентов Y, Х7, Х8 и X10 следующие показатели критерия Стьюдента: Y = 2,07; Х7 = 2,67, Х8 = 1,59 и Х10 = 1,18. Из всего вышесказанного следует, что практически все коэффициенты нашего уравнения оказываются значимыми.[29, c. 263]
Использование уровня значимости. В этом случае оценка проводится путем анализа показателя р, т.е. уровня значимости a. Коэффициент признается значимым, если рассчитанное для него p-значение (эти данные выдает Excel) меньше (или равно) 0,05 (т.е. для 95 %-ной доверительной вероятности). Показатель р составляет для коэффициентов Y, Х7, Х8 и X10 следующие величины: р Y = 0,08; Х7 = 0,03, Х8 = 0,16 и Х10 = 0,27. По этим результатам выходит, что ошибка по большинству коэффициентов очень большая, поэтому они не значимы для уравнения.[42, c. 237]
Поэтому в окончательном виде наше уравнение регрессии (для уровня значимости 0,05) следует записать так:
у = -72,32 – 0,27x7 + 2,05x8 + 3,43x10.
На основании регрессионно-корреляционного анализа можно сделать вывод, что для повышения прибыли предприятия, целесообразно проводить мероприятия по развитию увеличению инвестиций в основное производства и проводить мероприятия по обновлению продукции.