Читайте также:
|
|
Проверенное по всем параметрам уравнение регрессии можно использовать:
* для оценки результатов хозяйственной деятельности;
• расчета влияния факторов на прирост результативного по
казателя:
i * подсчета резервов повышения уровня исследуемого показа-
\ теля;
\ • планирования и прогнозирования его величины.
Оценка результатов хозяйственной деятельности предприятия
по использованию имеющихся возможностей проводится сравнением фактической величины результативного показателя с теоретической (расчетной), которая определяется на основе уравнения множественной регрессии. В нашем примере (см. табл. 6.5) на предприятии № 1 материалоотдача (л:,) составляет 2,4 руб., фондоотдача (х2) — 80 коп., производительность труда (х3) — 8 тыс. руб., продолжительность оборота оборотных средств (х4) — 25 дней, удельный вес продукции высшей категории качества (х5) — 25%. Отсюда расчетный уровень рентабельности для данного предприятия составит
Ух= 0,49 + 3,65 ■ 2,4 + 0,09 ■ 80 + 1,02 ■ 8 - 0,122 ■ 25 + + 0,052-25 = 22,86%.
Он превышает фактический на 0,36%. Это свидетельствует о том, что данное предприятие использует свои возможности несколько хуже, чем в среднем предприятия исследуемой выборки.
Влияние каждого фактора на прирост (отклонение от плана) результативного показателя рассчитывается следующим образом:
ΔYx1=b*Δx1 (6.21)
где bj— коэффициент регрессии в уравнении связи;
Ах-— изменение факторного показателя в отчетном периоде.
В связи с тем что план был недовыполнен по всем факторным показателям (табл. 6.11), уровень рентабельности не достиг запланированного на 2,09%.
Таблица 6.11 Расчет влияния факторов на прирост уровня рентабельности
Факторный показатель | Уровень показателя в отчетном периоде | Ах, | Ь, | ДУ*. | |
план | факт | ||||
*i | 2,5 | 2,4 | -0,1 | 3,65 | -0,365 |
х2 | -10 | 0,09 | -0,900 | ||
хз | 8,2 | 8,0 | ^0,2 | 1,02 | -0,204 |
ХА | 22,0 | 25,0 | +3,0 | -0,122 | -0,260 |
*5 | -5,0 | +0,052 | -0.260 | ||
У | 25,0 | 22,5 | -2,5 | - | -2,095 |
145
Подсчет резервов повышения уровня рентабельности (табл. 6.12) проводится аналогичным способом: планируемый прирост каждого факторного показателя умножается на величину соответствующего коэффициента регрессии:
Р↑Y = P↑x1*bi (6.22)
Таблица 6.12 Подсчет резервов повышения уровня рентабельности
Факторный показатель | Уровень показателя | Plx, | ь, | рту. | |
фактический | прогнозный | ||||
*i | 2,4 | 2,7 | +0,3 | 3,65 | + 1,09 |
х2 | 85,0 | +5,0 | 0,09 | +0,45 | |
*з | 8,0 | 8,5 | +0,5 | 1,02 | +0,51 |
*4 | 25,0 | 20,0 | -5,0 | -0,122 | +0,61 |
*5 | 33,0 | +8,0 | +0,052 | +0,42 | |
Итого | - | - | - | - | +3,08 |
Если предприятие достигнет запланированного уровня факторных показателей, то рентабельность повысится на 3,08%, в том числе за счет роста материалоотдачи на 1,09%, фондоотдачи — на 0,45% и т.д.
Так определяют резервы при условии прямолинейной зависимости, когда она отражается уравнением прямой. При криволинейных зависимостях между исследуемыми показателями, которые описываются уравнением параболы, гиперболы и другими функциями, для определения величины резерва роста (снижения) результативного показателя необходимо подставить в полученное уравнение связи сначала фактический уровень факторного показателя, а затем возможный (прогнозный) и сравнить полученные результаты.
Например, нужно определить резерв увеличения среднечасовой выработки рабочих, если их средний возраст снизится с 45 до 40 лет. Используя рассчитанное нами уравнение параболы, сначала рассчитаем фактическую среднюю выработку
Уф = -2,67 + 4,424 ■ 4,5 - 0,561 ■ 4,52 = 5,87 тыс. руб.,
а затем прогнозируемую выработку
Ye = -2,67 + 4,424 ■ 4,0 - 0,561 ■ 4,02 = 6,05 тыс. руб.
Сопоставив полученные величины, узнаем резерв роста среднечасовой выработки
Р↑ У= Ув-Уф = 6,05 -5,87 -+0,18 тыс. руб. Результаты многофакторного регрессионного анализа могут быть также использованы для планирования и прогнозирования уровня результативного показателя. С этой целью необходимо в полученное уравнение связи подставить плановый (прогнозный) уровень факторных показателей, приведенных в табл. 6.12:
ут = 0,49 + 3,65 ■ 2,7 + 0,09 ■ 85 + 1,02 ■ 8,5 - 0,122 ■ 20 + + 0,052-33 = 25,95%.
Таким образом, многофакторный корреляционный анализ имеет большую научную и практическую значимость. Он позволяет изучить закономерности изменения результативного показателя в зависимости от поведения разных факторов, определить их влияние на величину результативного показателя, установить, какие из них являются основными, а какие второстепенными. Этим достигаются более объективная оценка деятельности предприятия, более точное и полное определение внутрихозяйственных резервов и прогнозного уровня показателей.
Вопросы для контроля знаний
1. Для чего и в каких случаях используются приемы корреляционного анализа? Каковы его задачи?
2. Как решается уравнение связи при прямолинейной и криволинейной зависимости? Как интерпретируются его коэффициенты?
3. Для чего и как рассчитывается коэффициент корреляции при прямолинейной и криволинейной зависимости? Что показывает величина коэффициентов корреляции и детерминации?
4. Как проводится многофакторный корреляционный анализ?
5. С помощью каких критериев производится оценка результатов корреляционного анализа?
6. Для каких целей и каким образом используют результаты корреляционного анализа?
Дата добавления: 2015-10-21; просмотров: 164 | Нарушение авторских прав
<== предыдущая страница | | | следующая страница ==> |
Методика оценки результатов корреляционного анализа | | | Задания для закрепления материала |