Корреляционно-регрессионный анализ взаимосвязи производственных показателей предприятия (организации)

    Данные  подставим в систему уравнений (21) и решим:

    Итак, получилось, что а₀= -388,45, а а₁=580,92. Нас интересует именно параметр а₁, показывающий изменение результативного признака при изменении факторного признака на единицу. Коэффициент регрессии показывает, что при увеличении фондоотдачи на единицу значение уровня производительности труда увеличивается в среднем на 580,92 тыс.руб./чел

    Итак, уравнение корреляционной связи  между фондоотдачей и производительностью труда выглядит так:

     В моей работе графически корреляционная связь выглядит так  

График 2. Графическое изображение  корреляционной связи 
 
 

    2. Решение:

    Теперь  вычислим линейный коэффициент корреляции, который называется линейным коэффициентом детерминации. Из определения коэффициента детерминации очевидно, что его числовое значение всегда заключено в пределах от 0 до 1, т.е. . Степень тесноты связи полностью соответствует теоретическому корреляционному отношению, которое является более универсальным показателем тесноты связи по сравнению с линейным коэффициентом корреляции.

    Составим  расчетную таблицу 14, которая будет иметь вид: 

    Для практических вычислений  линейный коэффициент корреляции удобнее исчислять по формуле:

               (22)

    Вывод: Факт совпадения и несовпадения значений теоретического корреляционного отношения и линейного коэффициента корреляции используется для оценки формы связи. В нашем случае несовпадение этих величин говорит о том, что связь между изучаемыми признаками не прямолинейна, а криволинейна. Итак, можно сделать вывод, что связь между уровнем производительности труда и фондоотдачей по организациям является весьма тесной криволинейной. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

3. Заключение

    Итак, в заключение хочется отметить, что понятия «корреляция» и «регрессии» тесно связаны между собой. В экономических исследованиях корреляционный и регрессионный анализ нередко объединяют в один – корреляционно-регрессионный анализ. Подразумевается, что в результате такого анализа будет построена регрессионная зависимость и рассчитаны коэффициенты ее тесноты и значимости (т.е. проведен корреляционный анализ).

    Практическая  реализация корреляционно-регрессионного анализа включает следующие этапы:

    1. Постановка задачи – определяются показатели, зависимость между которыми подлежит оценке, формулируется экономически осмысленная и приемлемая гипотеза о зависимости между ними;

    2. Формирование перечня факторов, их логический анализ – выбирается оптимальное число наиболее существенных переменных факторов, влияющих на зависимый показатель;

    3. Спецификация функции регрессии  – дается конкретная формулировка гипотезы о форме зависимости;

    4. Оценка функции регрессии и  проверка адекватности модели – определяются числовые значения параметров регрессии, вычисляется ряд показателей, характеризующих точность проведенного анализа;

    5. Экономическая интерпретация –  результаты анализа сравниваются с гипотезами, сформулированными на первом этапе исследования, оценивается их правдоподобие с экономической точки зрения, делаются аналитические выводы.

    Следует заметить, что традиционные методы корреляции и регрессии широко представлены в виде разного рода статистических пакетах программ для ЭВМ. Исследователю остается только правильно подготовить информацию, выбрать удовлетворяющий требованиям анализа пакет программ и быть готовым к интерпретации полученных результатов. Алгоритмов вычисления параметров связи существует множество, и в настоящее время вряд ли целесообразно проводить такой сложный вид анализа вручную. Вычислительные процедуры представляют самостоятельный интерес, но знание принципов изучения взаимосвязей, возможностей и ограничений тех или иных методов интерпретации результатов является обязательным условием исследования.

    Анализ  отчетности не замыкается на специфических, разработанных в его рамках приемах, но активно использует самые разнообразные методики, творчески переработав их применительно к собственным требованиям. В частности, использование корреляционно-регрессионного анализа позволяет более эффективно решать задачи прогнозирования доходов организации и планирования ее будущего финансового состояния, в связи с чем, данный математический метод рекомендуется использовать более активно. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

4. Список  использованной литературы

    1. Бараз В.Р. Корреляционно-регрессионный анализ связи показателей коммерческой деятельности с использованием программы Exel: Учебное пособие – Екатеринбург: ГОУ ВПО «УГТУ-УПИ», 2005;

    2. Курс социально-экономической статистики: Учебник для вузов/Под ред.  проф. М.Г. Назарова. — М.: Финстатинформ, ЮНИТИ-ДАНА, 2000;

    3. Сергеева С.А. «Применение корреляционно-регрессионного метода в анализе финансового состояния организации» Белгородский университет потребительской кооперации. http://www.rusnauka.com/ONG/Economics/ 8_sergeeva%20s.a..doc.htm

    4. Минашкин В.Г., Шмойлова Р.А. и др. Теория статистики/Московская финансово-промышленная академия, М., – 2004

    5. Микроэкономическая статистика: Учебник/Под ред. С.Д. Ильенковой. – М.: Финансы и статистика, 2004

    6. Герасимов Б.И. В.В.Дробышева, О.В. Воронкова Статистическое исследование в маркетинге: введение в экономический анализ: учебное пособие – Тамбов: Изд-во ТГТУ, 2006

    7. Л.С.Хромцова. Корреляционно-регрессионный анализ основных показателей нефтедобывающей промышленности – Журнал "Экономический анализ: теория и практика", 2007, N 7.

    8. Мартьянова М.Н., Сафронова Т.П. Основы статистики промышленности: Учебное пособие. – М.: Финансы и статистика, 1983

    9. Гусаров В.М. Теория статистики: Учебное пособие для вузов. – М.: Аудит, ЮНИТИ, 1998