Анализ производственно-хозяйственной деятельности предприятия Учебно-методическое пособие (стр. 11 )

Изучая матрицы парных и частных коэффициентов корреляции, можно сделать вывод о тесноте связи между изучаемыми явлениями. Коэффициенты парной корреляции характеризуют тесноту связи между двумя показателями, оказывающих воздействие на результативный показатель.

Чтобы абстрагироваться от их влияния и получить количественную характеристику связи между результативным и факторными показателями, рассчитываются частные коэффициенты корреляции.

При изучении тесноты связи надо иметь в виду, что величина коэффициентов корреляции является случайной, зависящей от объема выборки. Известно, что с уменьшением количества наблюдений надежность коэффициентов корреляции падает, и наоборот. Значимость коэффициентов корреляции проверяем по критерию Стьюдента:

       ,        

где уr	– среднеквадратическая  ошибка  коэффициента  корреляции,  которая
определяется по формуле

       .        

Следующий этап корреляционного анализа – работа с моделью. Сначала в расчет принимается один фактор, который оказывает наибольшее влияние на результативный показатель, потом второй, третий и т. д. На каждом шаге рассчитываются: значение результативного показателя по полученному уравнению связи, множественный коэффициент корреляции и детерминации, F-отношение (критерий Фишера), стандартная ошибка и другие показатели, с помощью которых оценивается надежность уравнения связи. Величина их на каждом шаге сравнивается с предыдущей. Чем выше величина коэффициентов множественной корреляции, детерминации и критерия Фишера и чем ниже величина стандартной ошибки, тем точнее уравнение связи описывает зависимости, сложившиеся между исследуемыми показателями. Если добавление следующих факторов не улучшает оценочных показателей связи, то надо их отбросить, т. е. остановиться на том уравнении, где эти показатели наиболее оптимальны.

Коэффициенты регрессии в уравнении связи имеют разные единицы измерения, что делает их несопоставимыми, если возникает вопрос о сравнительной силе воздействия факторов на результативный показатель. Чтобы привести их в сопоставимый вид, все переменные уравнения регрессии выражают в долях среднеквадратического отклонения, другими словами, рассчитывают стандартизированные коэффициенты регрессии. Их называют бета-коэффициентами.

Бета-коэффициенты и коэффициенты регрессии связаны следующим отношением:

       .        

Бета-коэффициенты показывают, что если величина фактора увеличится на одно среднеквадратическое отклонение, то соответствующая зависимая переменная увеличится или уменьшится на долю своего среднеквадратического отклонения. Сопоставление бета-коэффициентов позволяет сделать вывод о сравнительной степени воздействия каждого фактора на величину результативного показателя. По аналогии можно сопоставить и коэффициенты эластичности, которые рассчитываются по формуле

       .        

Коэффициенты эластичности показывают, на сколько процентов в среднем изменяется функция с изменением аргумента на 1 %.

2.6 Методика оценки и практического применения результатов

корреляционного анализа

Для того чтобы убедиться в надежности уравнения связи и правомерности его использования для практической цели, необходимо дать статистическую оценку надежности показателей связи. Для этого используются критерий Фишера (F-отношение), средняя ошибка аппроксимации (е), коэффициенты множественной корреляции (R) и детерминации (D).

Критерий Фишера рассчитывается следующим образом:

       ;        

       ;                ,        

где	– значения результативного показателя, рассчитанные по уравнению;
	– среднее  значение  результативного  показателя,  рассчитанное  по
уравнению;
Yi	– фактические значения результативного показателя;
m	– количество  параметров  в  уравнении  связи,  учитывая  свободный
член уравнения;
n	– количество наблюдений (объем выборки).

Фактическая величина F-отношения сопоставляется с табличной и делается заключение о надежности связи. Если Fфакт > Fтабл, то гипотеза об отсутствии связи между исследуемыми факторами отклоняется.

Для статистической оценки точности соответствия уравнения связи фактическим значениям используется средняя ошибка аппроксимации

       .        

Чем меньше теоретическая линия регрессии (рассчитанная по уравнению) отклоняется от фактической (эмпиричной), тем меньше средняя ошибка аппроксимации.

О тесноте связи можно судить по величине множественных коэффициентов корреляции и детерминации.

Например, если на последнем шаге расчётов R = 0,92, a D = 0,85, это значит, что вариация рентабельности (исследуемый показатель) на 85 % зависит от изменения исследуемых факторов, а на долю других факторов приходится 15 % вариации результативного показателя, значит, в корреляционную модель рентабельности удалось включить наиболее существенные факторы. Следовательно, данное уравнение можно использовать для практических целей. Производить: а) оценку результатов хозяйственной деятельности; б) рассчитывать влияние факторов на прирост результативного показателя; в) подсчитывать резервы повышения уровня исследуемого показателя; г) планировать и прогнозировать его величины.

Оценка деятельности предприятия по использованию имеющихся возможностей проводится сравнением фактической величины результативного показателя с теоретической (расчетной), которая определяется на основе уравнения множественной регрессии.

Влияние каждого фактора на прирост (отклонение от плана) результативного показателя рассчитывается следующим образом:

       .        

Подсчет резервов повышения уровня рентабельности проводится аналогичным способом: резерв прироста каждого факторного показателя умножается на величину соответствующего коэффициента регрессии:

       .        

При криволинейных зависимостях между исследуемыми показателями, которые описываются уравнением параболы, гиперболы и другими функциями, для определения величины резерва роста (снижения) результативного показателя необходимо в полученное уравнение связи подставить сначала фактический уровень факторного показателя, а затем возможный (прогнозный) и сравнить полученные результаты.

Результаты многофакторного регрессионного анализа могут быть использованы для планирования и прогнозирования уровня результативного показателя. С этой целью необходимо в полученное уравнение связи подставить плановый (прогнозный) уровень факторных показателей.

3 ОРГАНИЗАЦИЯ АНАЛИТИЧЕСКОЙ РАБОТЫ.
ОБЩАЯ СХЕМА АНАЛИЗА ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ЭФФЕКТИВНОСТИ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ПРЕДПРИЯТИЙ  И ОБЪЕДИНЕНИЙ

3.1 Организация экономического анализа

Экономический анализ – это комплексное изучение состояния хозяйства, оценка результатов выполнения плана производства и реализации продукции, резервов и возможностей дальнейшего повышения эффективности производства и качества работы.

Организация экономического анализа полностью находится в компетенции руководства предприятия, его экономических и бухгалтерских служб. Качество анализа, его роль в управлении производством является следствием действия нескольких факторов. Важнейшие из них: объемы производства, научная обоснованность применяемых методик анализа, степень автоматизации аналитических расчетов, уровень квалификации исполнителей анализа и пользователей его результатов.

Известно, что чем больше объемы производства продукции (работ, услуг), тем детальнее нужно отслеживать причины изменений основных показателей эффективности хозяйственной деятельности. Дело в том, что при значительных объемах производства даже небольшая экономия в затратах на единицу продукции трудовых, материальных, энергетических или финансовых ресурсов может привести к существенному росту прибыли и укреплению финансового состояния организации. Поэтому важно организовать систематическое наблюдение за причинами изменений показателей эффективности производства, анализируя итоги хозяйственной деятельности организации за декаду, месяц, квартал, год. Раннее выявление нежелательных тенденций в хозяйственной деятельности организации позволит своевременно принять меры для их исправления.

Чтобы анализ мог выполнять присущие ему функции, нужно обеспечить методическое руководство аналитической работой на предприятии и в отрасли. Результативность экономического анализа в значительной степени зависит от научной обоснованности и глубины применяемых методик предпланового анализа; анализа выполнения плана, динамики показателей; сравнительного анализа родственных предприятий. Методологические погрешности в построении аналитического исследования могут быть причиной принятия ошибочных управленческих решений. Поэтому научная обоснованность применяемых методик анализа – одно из главных условий обеспечения действенности анализа.