Статистико-экономический анализ эффективности производства подсолнечника на примере СХА "Заря" и других предприятий Павловского, Петропавловского, Воробьевского и Аннинского районов Воронежской области
Курсовой проект - Экономика
Другие курсовые по предмету Экономика
? диалоговой статистики и по программе Statgraph построена модель множественной регрессии.
Таблица 11 - Экономико-математическая модель уровня окупаемости подсолнечника по предприятиям Павловского, Петропавловского, Воробьевского и Аннинского районов Воронежской области
УсловноеКоэффициентСтандартная ошибкаt-статистикаУровеньобозначениерегрессиизначимостиCONSTANT480,969178184,8901052,60140,0209x1-2,4372,896,334282-0,38480,7062x2-48,58534533,102449-1,46770,1643x30,0667240,224050,29780,7702x40,0093090,0131080,71020,4892x52,1924690,8790872,49400,0258x6-6,3706573,957274-1,60990,1297х70,0674320,051424-1,31130,2190х8-57,5546646,691083-1,23270,2380R-SQ (ADJ)=0,1777 SE 95,63241
Previous: 0,1245 99,85412
Коэффициент детерминации в данной полученной модели = 17,77%, следовательно, на долю неучтенных факторов, которые влияют на уровень окупаемости подсолнечника приходится 82,23%. Это говорит о том, что статистическая оценка характеристик данной модели показывает, что некоторые факторы количественно мало изменяют результат, а влияние некоторых факторов не поддается логико-экономическому осмыслению Множественный коэффициент корреляции =4,21%, следовательно, связь между уровнем окупаемости и заложенными в модель факторами
На наш взгляд, данную экономико-математическую модель можно улучшить, так как уровень значимости некоторых факторов больше 0,05 и, как сказано выше, связь между некоторыми факторам и результативным признаком (уровень окупаемости) не поддается логико-экономическому осмыслению.
Из данной модели мы исключаем некоторые факторы, а именно х1, х3, х4, х7 и х8.
Компьютерная программа позволяет просчитать ряд вариантов и выбрать наиболее значимую модель.
Таблица 12 - Улучшенная экономико-математическая модель уровня окупаемости подсолнечника по предприятиям Павловского, Петропавловского, Воробьевского и Аннинского районов Воронежской области
УсловноеКоэффициентСтандарт-ная ошибкаt-статистикаУровеньобозначениерегрессиизначимостиCONSTANT271,17686646,9920455,11070,0000Х2-23,088117118,111291-1,31860,2030Х51,9914390,7534572,64310,0160Х6-3,0924632,193704-1,40970,1748R-SQ (ADJ)=0,2844 SE 108,821689
Previous: 0,2491 111,475199
Данная экономико-математическая модель улучшилась, так как коэффициент детерминации = 28,44%, а коэффициент корреляции =5,33%, следовательно, на долю неучтенных факторов приходится 71,6%, а теснота связи между факторами и результативным признаком
Полученная модель количественно измеряет исследуемую связь и можно представить в виде уравнения регрессии:
Ух2,х5,х6 = 271,177-23,088х2+1,991х5-3,092х6;
Коэффициент регрессии а1 = -23,088 говорит о том, что с увеличением трудоемкости подсолнечника на 1 ц, чел.-час. Уровень окупаемости подсолнечника снижается на 23,088 %; коэффициент регрессии а2 = 1,991 говорит о том, что с повышением уровня специализации уровень окупаемости увеличивается на 1,991%; коэффициент регрессии а3 = 3,092 говорит о том, что с увеличением удельного веса затрат на подсолнечник в растениеводстве, уровень окупаемости подсолнечника повышается 3,092 % .
Таким образом, путем исключения нескольких факторов из модели, мы выявили определенное влияние отдельных факторов.
На ряду с количественным измерением факторов важное значение имеет измерение тесноты изучаемой связи, коэффициента множественной регрессии R=0,17.
Связь между трудоемкостью 1 ц подсолнечника и факторами заложенными в модель - тесная. А коэффициент детерминации R2 = 0,2844=28,44% говорит о том, что уровень окупаемости подсолнечника в изучаемой совокупности предприятий на 28,44% зависит от факторов заложенной в модели и 28,44% от других факторов. Следовательно, при изучении окупаемости подсолнечника в дальнейшем нужно обратить внимание на показатели, которые не вошли в модель.
С целью оценки существенности влияния изучаемых факторов на урожайность построим многофакторный дисперсионный комплекс.
Таблица 13 - Дисперсионный анализ вариации для всей модели
Источник вариацииВеличина вариацииЧисло степеней свободыДисперсияФактическое значение критерия ФишераУровень ошибки исследованияФакторная139067346355,63,914450,0248Остаточная2250011911842,2--Общая36406822---
Так как фактическое значение критерия Фишера больше теоретического, то влияние заложенных факторов в модель существенно.
Определенную информацию об адекватности уравнения регрессии даёт исследование регрессионных остатков. Если выборочная регрессия удовлетворительно описывает истинную регрессионную зависимость, то остатки должны быть независимыми нормально распределенными случайными величинами с нулевым средним, и в их значениях должен отсутствовать тренд. Для проверки независимости остатков используется статистика Дарбина-Уотсона.
Критерий Дарбина-Уотсона=1,18603 говорит о том, что автокорреляция факторов несущественно влияет на результат.
Оценить существенность влияния факторов по всей модели в целом, интересно знать, как влияет каждый фактор на результат:
Таблица 14 - Дисперсионный анализ вариации в порядке влияния отдельных факторов на результат
Источник вариацииВеличина вариацииЧисло степеней свободыДисперсияФактическое значение критерия ФишераУровень ошибки исследованияХ152742,4691152742,4694,450,0483Х262790,8303162790,8305,300,0328Х323533,3573123533,3571,990,1748Model139066,6533---
Данные таблицы свидетельствуют о том, что наибольшее существенное влияние на уровень окупаемости подсолнечника оказали: трудоемкость 1 ц подсолнечника, уровень специализации и повышение удельного веса затрат на подсолнечник в затратах растениеводства. Разработанная экономико-математическая модель отражает условия производства подсолнечника, поэтому может быть использована для оцен