Использование информационных технологий в анализе, прогнозировании временных рядов и принятии управленческих решений, страница 22

Определим наиболее значимые факторы. Для этого проведем корреляционно-регрессионный анализ.

Матрица коэффициентов корреляции представлена в таблице 2.

Наибольшее влияние на коэффициент обновления внеоборотных активов оказывают такие факторы, как объем реализации продукции (Х1) и доля единиц оборудования, выведенного из эксплуатации  в общем объеме оборудования (Х3). Коэффициент корреляции в обеих  случаях равен 0,8.

Таблица 2.

Матрица парных коэффициентов корреляции

Для определения вида модели регрессионной зависимости воспользуемся пакетом «Анализ данных». В результате получим следующее уравнение:

Y=3,32141*10^(-5)X1+5,730735543X2-0,093131106, где

Х1 - объем реализации продукции;

Х2 - доля единиц оборудования, выведенного из эксплуатации  в общем объеме оборудования.

Для определения степени влияния  объема реализации продукции (Х1) и доли единиц оборудования, выведенного из эксплуатации  в общем объеме оборудования (Х3) на коэффициент обновления внеоборотных активов (У) определим следующие показатели: коэффициент эластичности (Э1), -коэффициент и ∆ - коэффициент.

Коэффициент эластичности показывает, на сколько процентов изменится зависимая переменная, при изменении фактора на 1%.

В нашем случае коэффициент эластичности для объема реализации продукции (Х1) равен 3,79, что говорит об увеличении коэффициента обновления внеоборотных активов на 3,79% при увеличении объема реализации на 1%. Для доли единиц оборудования, выведенного из эксплуатации  в общем объеме оборудования (Х3) этот коэффициент равен 0,88, что говорит об увеличении коэффициента обновления внеоборотных активов на 0,88% при увеличении доли единиц оборудования, выведенного из эксплуатации  в общем объеме оборудования на 1%.

-коэффициент показывает, на какую часть величина среднеквадратического отклонения изменится зависимая переменная Y с изменением соответствующей независимой переменной на величину своего среднеквадратического отклонения.

В нашем случае -коэффициент показывает, что увеличение объема реализации продукции (Х1) на 434,89млн.руб. приводит к увеличению коэффициента обновления внеоборотных активов (У) на 0,014 , а увеличение доли единиц оборудования, выведенного из эксплуатации  в общем объеме оборудования (Х3) на 0,003 приводит к увеличению коэффициента обновления внеоборотных активов (У) на 0,018. 

∆ - коэффициент определяет долю влияния фактора в суммарном влиянии всех имеющихся факторов.

В нашем случае ∆ - коэффициент для объема реализации продукции (Х1) равен 0,44, а для доли единиц оборудования, выведенного из эксплуатации  в общем объеме оборудования (Х3)  – 0,56. Это говорит о том, что самая большая доля влияния принадлежит доли единиц оборудования, выведенного из эксплуатации  в общем объеме оборудования (Х3).

В результате оценки влияния факторов можно сделать вывод о том, что наибольшее влияние на коэффициент обновления внеоборотных активов оказывает такой фактор, как доля единиц оборудования, выведенного из эксплуатации  в общем объеме оборудования (Х3).

Далее произведем прогноз на следующий год по показателям: коэффициент обновления внеоборотных активов; объем реализации продукции и доля единиц оборудования, выведенного из эксплуатации  в общем объеме оборудования. Для этого воспользуемся 9 функциями MS Excel: линейной, логарифмической, полиномиальной функции 2,3,4,5 и 6 степени, степенной и экспоненциальной функции.