Финансы коммерческих организаций - особенности организации и функционирования
Курсовой проект - Экономика
Другие курсовые по предмету Экономика
?лученного уравнения. Проверку значимости уравнения регрессии произведем на основе вычисления F-критерия Фишера:
= 60,44
, при доверительной вероятности 0,95.
Табличное значение F-критерия можно найти с помощью функции FРАСПОБР.
=2,49
>,
следовательно, уравнение регрессии следует признать адекватным.
Оценим с помощью t-критерия Стьюдента факторы, значимо воздействующие на формирование выручки торговых точек в этой модели.
Табличное значение t-критерия при 5% уровне значимости и степенях свободы 79 находим с помощью функции СТЬЮДРАСПОБР.
= 1,99
= 7,88
= 1,2
= 2,8
= 3,8
Сравним расчетные и табличные значения, если то коэффициент значимый.
>, >, >
Значит факторы: объем поставок товара в руб., количество поставок за месяц, сумма сделанных скидок за месяц существенны (значимы).
Построим модель формирования выручки за счет значимых факторов. Исходные данные для построения модели формирования выручки за счет значимых факторов представим в таблице 2.
Таблица 2. Исходные данные для построения модели формирования выручки за счет значимых факторов.
YX1X3X410236459995,5143,52096962,778911,51762087256892521261986905,584063178,5197581268034411885596117478,519019100519,5108500,112421114734,2140057,516821103026,4105884,1224921100653,2691133,51672183384,0476010,5721899026,5111349,5126,5208905755669,535,5188243488863,05461874858,572948,812,51864077,55209314,518694947160457,51875031,588906301761601,550377271574741,585839,561,5127682465233,568,51292750,572263,5312206779191202,578187083657714441957861504383817577476093317,51755003,9574784117600547925425178500085685,898,51882698,495282,679,5188146713313656,51868792,553921,516,517126211149622,5216209357389051,31142206850979041,51401771628,5669941631862164,552024,8230,51863127724081121750887,543826,5641760248,575014223,51870628,572757,41761775539,56905587,5187649441219,4811860059,568353,552186788152353211847391,548506,516,51740226,3938553,543,51743166,651911121761619,577464521864755,671349,224,51863976,66667547,5185703552513,56517614885360986,51890669104683,9115207964071950,535,51864474,558566481863966,2598673218521895945714,51745985,755080131751698,543661,5241748724,547630,2511657866,156107,546,5165779362673,5181612329396632,121020120650,5114954,52352095073,579664,898,51985194,592681,51271984061,583853,591,51984225,177924861898471,4158445,313418119031,2133980,58220115663,4313385611220110282,51358531372088586,5382337218140180,515014419620105312,58141412120105082,978878,811120107499,72119432,171252088912,9781495,692198402192039,0564,518986319207713418102983111521,35256,519113964,6133875,613717112715,510918810020
Воспользуемся пакетом Анализ данных "Регрессия" MS Excel, результаты представим на рис.4.
Рис.4 Регрессионная статистика.
Составим линейное уравнение регрессии по формуле (1),
-
уравнение регрессии, характеризующее зависимость выручки от значимых факторов.
Дадим экономическую интерпретацию коэффициентов модели регрессии. Коэффициент регрессии при факторе "объем поставок за месяц" составляет 0,427 и обозначает, что при увеличении фактора "объем поставок за месяц" на 1руб., выручка увеличивается на 0,43 руб.
Для непосредственной оценки влияния факторов на зависимую переменную вычислим коэффициент эластичности для фактора "объем поставок за месяц".
Рассчитаем среднее значение и с помощью функции "СРЗНАЧ" MS Excel.
=81043,3
=80569,225
(%)
Следовательно, при изменении фактора объем поставок товара на 1%, выручка меняется на 0,433%.
Коэффициент регрессии при факторе "сумма скидок за месяц" составляет 61, 36 и обозначает, что при увеличении фактора "сумма скидок за месяц" на 1руб., выручка увеличивается на 61, 36 руб.
Для непосредственной оценки влияния факторов на зависимую переменную вычислим коэффициент эластичности для фактора "сумма скидок за месяц".
Рассчитаем среднее значение и с помощью функции "СРЗНАЧ" MS Excel.
=81043,3
=80569,225
(%)
Следовательно, при изменении фактора скидок на 1%, выручка меняется на 0,073%.
Коэффициент регрессии при факторе "количество поставок за месяц" составляет 3776,40 и обозначает, что при увеличении фактора "количество поставок за месяц" на 1, выручка увеличивается на 3776,40 руб.
=18, 19
=80569,225
(%)
Значит, при изменении фактора "количество поставок за месяц" на 1%, выручка меняется на 0,85%.
Для оценки качества модели рассмотрим коэффициент детерминации. Коэффициент . Следовательно, 73% вариации зависимой переменной учтено в модели и обусловлено влиянием включенных факторов. Чем ближе значение коэффициента детерминации к 1, тем лучше качество модели.
Проверку значимости уравнения регрессии проведем с помощью критерия Фишера. = 79,65.
,
при доверительной вероятности 0,95.
Табличное значение F-критерия можно найти с помощью функции FРАСПОБР
= 2,78
>,
следовательно, уравнение регрессии следует признать адекватным.
2.2 Анализ полученных результатов и предложения по увеличению выручки на торговых точках
Итак, на основании проведенного анализа можно сделать следующие выводы: на объем выручки торговых точек значимо влияют факторы (из тех, что мы брали к рассмотрению): объем поставок товара, количество поставок, а также сумма скидок. Объем выручек на торговых точках, как показало исследование, не зависит от их месторасположения. Возможно, это связано с тем, что они расположены в спальных районах города, находятся примерно в одинаковых условиях и количество посетителей на них примерно одинаковое. Таким образом, существующая разница в выручке не объясняется их месторасположением, а образуется за счет других факторов.
Объем поставок товара, безусловно, влияет на выручку, но количество поставок является наиболее значимым фактором. И это, действительно, объяснимо на практике. Так как розничные отделы находятся, повторюсь, в спальных районах