Анализ рентабельности с помощью программы Олимп

В зависимости от конкретных задач, решаемых в экономике, каждый из методов факторного анализа, в том числе метод главных компонент, имеют

Анализ рентабельности с помощью программы Олимп

Информация

Математика и статистика

Другие материалы по предмету

Математика и статистика

Сдать работу со 100% гаранией
0.82 │ 6.35 │

│ x9 │ 0.64 │ 2.19 │

│ y2 │ 0.81 │ 6.11 │

└─────┴──────────────────────────────────────────────────┴────────┘

 

Анализируя полученные результаты, при tкр=1,706 с вероятностью 0,95 можно утверждать, что рентабельность имеет наибольшую зависимость от следующих факторов: удельного веса покупных изделий, коэффициента сменности оборудования и от премий и вознаграждений на одного работника в % к заработной плате и меньше всего зависит от удельного веса потерь от брака и от удельного веса рабочих в составе промышленно-производственного персонала.

Потом провели анализ с помощью линейной регрессии. Приведем протокол множественной линейной регрессии.

 

*** Протокол множественной линейной регрессии ***

 

 

 

Зависимая переменная Y - y2

Функция Y = -12.728+12.035*x4+28.237*x5+8.948*x6-8.160*x7+9.757*x8+0.259*x9

Оценки коэффициентов линейной регрессии

 

┌───┬──────────┬───────────┬───────────────┬───────────┬────────┬─────────┐

│ N │ Значение │ Дисперсия │ Средне- │ t - │ Нижняя │ Верхняя │

│ │ │ │ квадатическое │ значение │ оценка │ оценка │

│ │ │ │ отклонение │ │ │ │

├───┼──────────┼───────────┼───────────────┼───────────┼────────┼─────────┤

│ 1 │ -12.73 │ 337.23 │ 18.36 │ -0.69 │ -44.29 │ 18.83 │

│ 2 │ 12.04 │ 285.68 │ 16.90 │ 0.71 │ -17.01 │ 41.08 │

│ 3 │ 28.24 │ 301.19 │ 17.35 │ 1.63 │ -1.59 │ 58.06 │

│ 4 │ 8.95 │ 76.52 │ 8.75 │ 1.02 │ -6.09 │ 23.98 │

│ 5 │ -8.16 │ 88.27 │ 9.39 │ -0.87 │ -24.31 │ 7.99 │

│ 6 │ 9.76 │ 2.95 │ 1.72 │ 5.68 │ 6.80 │ 12.71 │

│ 7 │ 0.26 │ 5.56 │ 2.36 │ 0.11 │ -3.79 │ 4.31 │

└───┴──────────┴───────────┴───────────────┴───────────┴────────┴─────────┘

Кpитические значения t-pаспpеделения

пpи 23 степенях свободы

веpоятность t-значение

0.900 1.323

0.950 1.719

0.990 2.503

 

Т.к. значение t при х9 (самое маленькое из полученных) меньше tкр мы его исключаем. И проводим анализ еще раз.

 

ШАГ 2

 

*** Протокол множественной линейной регрессии ***

 

Зависимая переменная Y - y2

 

Функция Y = -12.473+11.313*x4+28.935*x5+8.418*x6-8.337*x7+9.719*x8

Оценки коэффициентов линейной регрессии

┌───┬──────────┬───────────┬───────────────┬───────────┬────────┬─────────┐

│ N │ Значение │ Дисперсия │ Средне- │ t - │ Нижняя │ Верхняя │

│ │ │ │ квадатическое │ значение │ оценка │ оценка │

│ │ │ │ отклонение │ │ │ │

├───┼──────────┼───────────┼───────────────┼───────────┼────────┼─────────┤

│ 1 │ -12.47 │ 318.15 │ 17.84 │ -0.70 │ -43.07 │ 18.13 │

│ 2 │ 11.31 │ 232.53 │ 15.25 │ 0.74 │ -14.85 │ 37.48 │

│ 3 │ 28.93 │ 250.19 │ 15.82 │ 1.83 │ 1.80 │ 56.07 │

│ 4 │ 8.42 │ 51.07 │ 7.15 │ 1.18 │ -3.84 │ 20.68 │

│ 5 │ -8.34 │ 82.14 │ 9.06 │ -0.92 │ -23.89 │ 7.21 │

│ 6 │ 9.72 │ 2.71 │ 1.65 │ 5.90 │ 6.89 │ 12.54 │

└───┴──────────┴───────────┴───────────────┴───────────┴────────┴─────────┘

Кpитические значения t-pаспpеделения

пpи 24 степенях свободы

веpоятность t-значение

0.900 1.321

0.950 1.716

0.990 2.495

 

Т.к. значение t при х4 (самое маленькое из полученных на втором шаге) меньше tкр мы его исключаем. И проводим анализ еще раз.

 

 

 

 

ШАГ 3

 

*** Протокол множественной линейной регрессии ***

 

Зависимая переменная Y - y2

 

Функция Y = -2.485+30.026*x5+4.567*x6-12.718*x7+9.316*x8

Оценки коэффициентов линейной регрессии

┌───┬──────────┬───────────┬───────────────┬───────────┬────────┬─────────┐

│ N │ Значение │ Дисперсия │ Средне- │ t - │ Нижняя │ Верхняя │

│ │ │ │ квадатическое │ значение │ оценка │ оценка │

│ │ │ │ отклонение │ │ │ │

├───┼──────────┼───────────┼───────────────┼───────────┼────────┼─────────┤

│ 1 │ -2.49 │ 134.48 │ 11.60 │ -0.21 │ -22.35 │ 17.38 │

│ 2 │ 30.03 │ 243.57 │ 15.61 │ 1.92 │ 3.29 │ 56.76 │

│ 3 │ 4.57 │ 23.69 │ 4.87 │ 0.94 │ -3.77 │ 12.90 │

│ 4 │ -12.72 │ 46.42 │ 6.81 │ -1.87 │ -24.39 │ -1.05 │

│ 5 │ 9.32 │ 2.37 │ 1.54 │ 6.05 │ 6.68 │ 11.96 │

└───┴──────────┴───────────┴───────────────┴───────────┴────────┴─────────┘

 

Кpитические значения t-pаспpеделения

пpи 25 степенях свободы

веpоятность t-значение

0.900 1.319

0.950 1.713

0.990 2.488

 

Т.к. значение t при х6 (самое маленькое из полученных на третьем шаге) меньше tкр мы его исключаем. И проводим анализ еще раз.

 

ШАГ 4

 

*** Протокол множественной линейной регрессии ***

 

Зависимая переменная Y - y2

 

Функция Y = -0.990+28.691*x5-12.346*x7+9.610*x8

Оценки коэффициентов линейной регрессии

┌───┬──────────┬───────────┬───────────────┬───────────┬────────┬─────────┐

│ N │ Значение │ Дисперсия │ Средне- │ t - │ Нижняя │ Верхняя │

│ │ │ │ квадатическое │ значение │ оценка │ оценка │

│ │ │ │ отклонение │ │ │ │

├───┼──────────┼───────────┼───────────────┼───────────┼────────┼─────────┤

│ 1 │ -0.99 │ 131.34 │ 11.46 │ -0.09 │ -20.59 │ 18.61 │

│ 2 │ 28.69 │ 240.44 │ 15.51 │ 1.85 │ 2.17 │ 55.21 │

│ 3 │ -12.35 │ 46.05 │ 6.79 │ -1.82 │ -23.95 │ -0.74 │

│ 4 │ 9.61 │ 2.27 │ 1.51 │ 6.38 │ 7.04 │ 12.18 │

└───┴──────────┴───────────┴───────────────┴───────────┴────────┴─────────┘

 

Кpитические значения t-pаспpеделения

пpи 26 степенях свободы

веpоятность t-значение

0.900 1.318

0.950 1.710

0.990 2.482

 

 

Так как все t-значения полученного уравнения регрессии больше tкр= 1,318, то с вероятностью 0,90 можно утверждать что уравнение регрессии значимо, и результатирующий признак (рентабельность) имеет напрямую зависит от следующих факторов: удельный вес рабочих в составе промышленно-производственного персонала, коэффициент сменности оборудования и премии и вознаграждения на одного работника в % к заработной плате, как было отмечено выше и доказано данным уравнением, имеет обратную зависимость с удельным весом потерь от брака, трудоемкостью единицы продукции и удельным весом покупных изделий.

Анализируя полученное уравнение регрессии, можно сделать вывод, что при увеличении удельного веса рабочих в составе промышленно-производственного персонала на 1% рентабельность увеличивается на 28,691%, а при увеличении коэффициента сменности оборудования на 1 рентабельность уменьшается на 12,346%, если же мы увеличим премии и вознаграждения на одного работника на 1%, то рентабельность увеличится на 9,610%.

 

Оценки коэффициентов интерпретации линейной регрессии

 

╔════╤════════╤═════════╤═════════╗

║ N │Коэффиц.│Вета- │Дельта- ║

║ │эластичн│коэффиц. │коэффиц. ║

╠════╪════════╪═════════╪═════════╣

║1 │ +1.575│ +0.237│ +0.090║

║2 │ -1.210│ -0.234│ +0.009║

║3 │ +0.707│ +0.762│ +0.901║

╚════╧════════╧═════════╧═════════╝

 

Таблица остатков

┌────┬──────────────┬───────────┬────────────┬───────────────┐

│ N │ Эмпирическое │ Расчетное │ Ошибка │ Ошибка │

│ │ значение │ значение │ абсолютная │ относительная │

├────┼──────────────┼───────────┼────────────┼───────────────┤

│ 1 │ 13.26 │ 16.29 │ -3.03 │ -0.23 │

│ 2 │ 10.16 │ 12.13 │ -1.97 │ -0.19 │

│ 3 │ 13.72 │ 18.04 │ -4.32 │ -0.31 │

│ 4 │ 12.85 │ 5.69 │ 7.16 │ 0.56 │

│ 5 │ 10.63 │ 8.59 │ 2.04 │ 0.19 │

│ 6 │ 9.12 │ 9.13 │ -0.01 │ -0.00 │

│ 7 │ 25.83 │ 22.16 │ 3.67 │ 0.14 │

│ 8 │ 23.39 │ 20.04 │ 3.35 │ 0.14 │

│ 9 │ 14.68 │ 12.56 │

Похожие работы

<< < 1 2 3 4 5 > >>