Исследование итогов производственной деятельности предприятия
Дипломная работа - Экономика
Другие дипломы по предмету Экономика
?ли меньше табличного по абсолютной величине, то в остаточном ряду существенной автокорреляции не обнаружено.
Т - критерий корреляционного отношения (критерий Стьюдента , где r - коэффициент корреляции, m - его ошибка) позволяет оценить степень влияния фактора на результат. Если Трасч>Ттабл, то с принятой степенью вероятности, например, 0,95, можно утверждать о достоверном влиянии фактора на результат не только в данной выборке, но и в генеральной совокупности. В противном случае данной формой зависимости можно пользоваться только для описания зависимости в принятой выборке.
F - критерий Фишера) - отношений дисперсий факториальной к остаточной . Если , то с принятым уровнем вероятности можно утверждать о существенном влиянии фактора на результат не только в данной выборке, но и в генеральной совокупности. Чем выше F-критерий тем предпочтительнее форма зависимости.
По комплексу статистических характеристик по числу наибольших подчеркиваний в столбце определяется форма зависимости, которая наиболее четко и адекватно описывает фактическую зависимость.
По приведенным в Приложении 5 характеристикам выбираем наилучшую модель по следующим показателям:
По среднему коэффициенту аппроксимации выбираем параболу II порядка, т.к. у этой модели он наименьший: А = 0,167.
Корреляционное отношение наибольшее у параболы III порядка, и оно равно: 0,827.
Наименьшее среднеквадратическое отклонение остатков имеет парабола III порядка (3,616).
По показателю нормальности распределения отклонений выбираем уравнение параболы III порядка, т.к. у этой модели он наиболее близок к единице (0,970).
Коэффициенты автокорреляции для всех моделей статистически достоверны. Но наилучший у линейной модели (0,049).
Судя по показателю Т - критерия достоверности Стьюдента, все модели достоверны, т.к. Трасч>Ттабл. Но наибольшее значение имеет парабола III порядка. Трасч = 5,312.
По значению F - критерия Фишера выбираем уравнение модифицированной экспоненты, т.к. для этой модели значение F - критерия Фишера равно 34,257 и является наибольшим.
Итак, можно сделать вывод, что более всего по всем параметрам подходит уравнение параболы III порядка, которая наиболее четко и адекватно описывает фактическую зависимость.
Ее уравнение имеет вид:
Построим график зависимости табличных данных и полученной параболы III порядка.
График 1
Прогнозное значение результативного признака (урожайности) при t=17 составит:
ц/га.
Если определить относительное отклонение теоретических значений от фактических в % по каждому предприятию, можно определить какое предприятие работает лучше, а какое хуже. Для этого приводятся табличные отклонения фактических от расчетных, где все предприятия сгруппированы по отклонениям. Наибольшее положительное значение характеризует предприятие наилучшее.
Анализируя отклонения фактических значений от расчетных по модели III порядка, представленные в Приложении 5, можно заметить, что наибольшее положительное отклонение имеет год № 7, и оно составляет 6,554 ц/га. Это значит, что в этот период предприятие работало лучше, чем во все остальные годы.
Аналогичным образом определим год, в котором предприятие работало хуже всего - это год № 12. За это год разница теоретического и расчетного значений составляет - 6,730 ц/га и является наибольшим по модулю из всех отрицательных значений.
3.2 Обоснование нормативов затрат ресурсов
На основании статистических данных о производственном потенциале предприятий выборки с помощью многофакторных уравнений регрессии определить зависимость выручки от реализации продукции от производственных факторов:
) плодородия почвы, x1 (балла бонитета);
) фондообеспеченности, x2, тыс. руб.;
) количества работников на 100 га сельхозугодий, x3, чел.
Используя полученное уравнение зависимости проанализировать использование производственного потенциала (факторов) всеми предприятиями выборки.
В экономике сельского хозяйства результаты производства зависят от множества факторов. Кроме качества угодий на урожайность оказывают влияние множество других факторов: обеспеченность рабочей силой, затраты труда на 1 га, уровень денежно-материальных затрат на 1 га площади пашни, дозы внесения удобрений и др.
Для их учета используются многофакторные экономико-статистические модели. Поэтому использование однофакторных регрессионных моделей правомерно в тех случаях, когда результативный показатель и фактор являются сложными.
Наиболее эффективно использовать многофакторные экономико-статистические модели вида:
Xi - значение i-гo фактора,
Е - ошибка.
Для оценки близости той или иной формы зависимости к фактической используются те же характеристики, что и в однофакторных моделях: средние значения, средние квадратические отклонения и коэффициенты вариации переменных, средний коэффициент аппроксимации, корреляционное отношение, среднеквадратическое отклонение остатков, коэффициент автокорреляции, нормальность распределения, Т-критерий корреляционного отношения, F-критерий модели. Все характеристики имеют такое же значение, что и в однофакторных уравнениях регрессии (Приложение 3).
Необходимо выбрать такую модель, чтобы ошибка Е была наименьшей. Исключение субъективных факторов из модели позволяет использовать ее для стимулирования производства.<