А.Е. Ермолович, отмечает, что корреляционная связь - это связь, где воздействие отдельных факторов проявляется только как тенденция (в среднем) при массовом наблюдении фактических данных. Примерами корреляционной зависимости могут быть зависимости между размерами активов банка и суммой прибыли банка, ростом производительности труда и стажем работы сотрудников. Содержание теории корреляции составляет изучение зависимости вариации признака от окружающих условий [1].
При изучении конкретных зависимостей выявляют факторные и результативные признаки. В корреляционных связях между изменениями факторного и результативного признака нет полного соответствия, воздействие отдельных факторов проявляется лишь в среднем при массовом наблюдении фактических данных. Кроме того, сам признак-фактор в свою очередь может зависеть от изменения ряда обстоятельств. В сложном взаимодействии находится результативный признак - в более общем виде он выступает как фактор изменения других признаков. Отсюда результаты корреляционного анализа имеют значение в данной связи, а интерпретация этих результатов в более общем виде требует построения системы корреляционных связей.
Цель регрессионного анализа – установить конкретную аналитическую зависимость одного или нескольких результативных показателей от одного или нескольких факторных признаков. Полученное при этом уравнение регрессии используется для содержательного описания изучаемого процесса, прогнозирования, выбора оптимального варианта.
На рентабельность предприятия оказывает влияние такие факторы как фондообеспеченность и материалоемкость.
Влияние этих факторов на рентабельность предприятия можно проследить при помощи корреляционно-регрессионного метода анализа. Данные для анализа представлены в таблице 13.
Таблица 13 – Данные для корреляционно-регрессионного анализа
| № | Рентабельность,% У | фондообеспеченность, тыс.р. Х1 | Материалоемкость,р. Х2 |
| 7,11 | 50,11 | ||
| 22,73 | 459,81 | 0,99 | |
| 13,64 | 503,91 | 1,24 | |
| 15,46 | 508,19 | 1,02 | |
| 14,5 | 504,22 | 1,1 | |
| 18,13 | 809,03 | 1,09 | |
| 7,24 | 860,1 | 0,97 | |
| 32,67 | 562,2 | 1,31 | |
| 13,94 | 1,24 | ||
| 20,59 | 961,45 | 0,65 | |
| 11,1 | 934,36 | 0,62 | |
| 12,32 | 927,54 | 0,73 | |
| 13,56 | 857,81 | 1,2 | |
| 13,78 | 832,33 | 1,13 | |
| 11,39 | 414,42 | 0,97 | |
| 5,24 | 1303,33 | 1,19 | |
| 5,15 | 1,15 | ||
| 1,17 | 472,02 | 1,22 | |
| 87,99 | 975,13 | 0,94 | |
| 89,15 | 932,14 | 0,99 |
Проведем интерпретацию показателей корреляционно-регрессионного анализа.
1. Коэффициент корреляции Multiplе R оценивает тесноту связи между факторными (х1, х2) и результативным (у) признаками.
2. Коэффициент детерминации Multiple R-Square показывает, на сколько процентов изменение результативного признака зависит от изменения факторных признаков.
3. Проверка модели на адекватность – для этого необходимо выдвинуть нулевую гипотезу (Н0) о неадекватности модели. Если вероятность ошибочно отвергнутой верной гипотезы меньше 5%, нулевая гипотеза отвергается – модель адекватна.
4. Составление уравнения регрессии.
5. Описание коэффициентов уравнения
| Регрессионная статистика | ||||||||
| Множественный R | 0,198757 | |||||||
| R-квадрат | 0,039504 | |||||||
| Нормированный R-квадрат | -0,0735 | |||||||
| Стандартная ошибка | 25,04789 | |||||||
| Наблюдения | ||||||||
| Дисперсионный анализ | ||||||||
| df | SS | MS | F | Значимость F | ||||
| Регрессия | 438,6726 | 219,3363 | 0,349597 | 0,709923 | ||||
| Остаток | 10665,74 | 627,3967 | ||||||
| Итого | 11104,42 | |||||||
| Коэффициенты | Стандартная ошибка | t-статистика | P-Значение | Нижние 95% | Верхние 95% | Нижние 95,0% | Верхние 95,0% | |
| Y-пересечение | 23,13501 | 37,1327 | 0,623036 | 0,54153 | -55,2082 | 101,4782 | -55,2082 | 101,4782 |
| Переменная X 1 | 0,012439 | 0,018673 | 0,666179 | 0,514236 | -0,02696 | 0,051836 | -0,02696 | 0,051836 |
| Переменная X 2 | -10,9972 | 30,31132 | -0,36281 | 0,72122 | -74,9485 | 52,95412 | -74,9485 | 52,95412 |
Multiple R:,198664963
Multiple R-Square:,039467768
Adjusted R-Square: -,073536024
Number of cases: 20
F (2, 17) =,3492606 p <,710152
Standard Error of Estimate: 25,048364856
Intercept: 23,149144835
Std.Error: 37,12982 t(17) =,62347 p <,541254
На основании коэффициента корреляции равного 0,1987 можно сделать, что связь между фондообеспеченностью и материалоемкостью умеренная.
Судя по коэффициенту детерминации, можно сказать, что фондообеспеченность на 39,47% зависит материалоемкости. Для проверки модели на адекватность необходимо выдвинуть нулевую гипотезу о неадекватности модели. Вероятность ошибочно верной гипотезы меньше 5%, а в нашем случае она равна 7,1%, модель считается адекватной.
Составляем уравнение регрессии: Y= 66,6х1 - 36,3х2 + 23,1
Из уравнения видно, что при увеличении фондообеспеченности на одну единицу, рентабельность увеличится на 66,6 процентов. При снижении материалоемкости снизиться и фондообеспеченность на 36,3 тыс.р.
Расчеты показали, что связь между рентабельностью, фондообеспеченностью и материалоемкостью прямая и умеренная.
ВЫВОДЫИ ПРЕДЛОЖЕНИЯ
Проведенный анализ финансовых результатов деятельности ОАО «Пригородное» позволяет сделать следующие выводы:
¾ за анализируемый период объем производства на предприятии, а также такие показатели, как среднегодовая выработка одного работника и среднегодовая заработная плата, значительно возросли;
¾ предприятие специализируется на выпуске продукции растениеводства, что показывает расчет уровня товарности отдельных видов, из которых наибольший уровень занимает зерно;
¾ обобщающие показатели оценки уровня производительности труда увеличились более чем на 50%;
¾ результативность и эффективность труда в организации повышаются, наблюдается тенденция роста среднегодовой выработки;
¾ выпуск продукции увеличился на 58,77%, что в значительной степени объясняется ростом производительности труда;
¾ наибольшую часть в структуре фонда заработной платы занимает оплата за отработанное время;
¾ уровень рентабельности на предприятии в отчетном году увеличился по сравнению с базисным.
¾ валовая прибыль предприятии составляет 2023 тыс.р. в отчетном году, что на 2579 тыс.р. выше чем в базовом году.
Обобщая все выше сказанное, можно сказать, что предприятие находится в устойчивом финансовом состоянии, способно приносить прибыль при внедрении новых технологий, усовершенствования процессов производства продукции и эффективной политики в сфере ценообразования и политики в сфере торговли.
Список использованной литературы
1. Анализ финансово-экономической деятельности предприятия: Учеб.пособие для вузов/ под ред. Н.П.Любушина. - М.: ЮНИТИ – ДАНА, 2002.-471с.
2. Анализ хозяйственной деятельности предприятия/ под ред. Л.Л. Ермолович. – Минск: Экоперспектива, 2001. – 576 с.
3. Анализа хозяйственной деятельности предприятия: учебное пособие/ Г.В. Савицкая – 6-е изд. перераб.и доп.- Мн.: Новое знание, 2001. – 704с.
4. Годин А.М. Статистика.- М.: Дашков и К, 2003. – 472 с.
5. Гусаров В. М. Статистика. – М.: Юнити-Дана, 2001. – 463 с.
6. Статистика финансов: учебник.-2-е изд., под ред. В.Н. Салина.-М.:Финансы и статистика, 2003.-816с.
7. Толстик Н.В., Матегорина Н.М. Статистика. – Ростов н/Д: Феникс, 2000. – 480 с.
8. Финансовый анализ: учебник/Л.С.Васильев, М.В.Петровская.-М.: КНОРУС, 2006.-544с.
9. Экономика и статистика фирм: Учебник/В.Е. Адамов, С.Д. Ильенкова, Т.П. Сиротина, С.А. Смирнов; Под ред. д-ра экон. наук, проф. С.Д. Ильенковой. – 3-е изд., перераб. и доп. – М.: Финансы и статистика, 2001. – 288 с.: ил.
10. Экономика предприятия: Учебник/Под ред. А.Е. Карлика, М.Л. Шухгальтер. – М.:ИНФРА-М, 2001. – 432 с. – (Серия «Высшее образование»).