Курсовая работа: Анализ предприятия с использованием регрессивного анализа
Для практических вычислений линейный
коэффициент корреляции удобнее исчислять по формуле:
Вывод: Факт
совпадения и несовпадения значений теоретического корреляционного отношения  и линейного
коэффициента корреляции  используется для оценки формы
связи. В нашем случае несовпадение этих величин говорит о том, что связь между
изучаемыми признаками не прямолинейна, а криволинейна. Итак, можно сделать
вывод, что связь между уровнем производительности труда и фондоотдачей по
организациям является весьма тесной криволинейной.
IV.
Заключение
Итак, в
заключение хочется отметить, что понятия «корреляция» и «регрессии» тесно
связаны между собой. В экономических исследованиях корреляционный и
регрессионный анализ нередко объединяют в один – корреляционно-регрессионный
анализ. Подразумевается, что в результате такого анализа будет построена
регрессионная зависимость (т.е. проведен регрессионный анализ) и рассчитаны
коэффициенты ее тесноты и значимости (т.е. проведен корреляционный анализ).
Практическая
реализация корреляционно-регрессионного анализа включает следующие этапы:
1. Постановка задачи –
определяются показатели, зависимость между которыми подлежит оценке,
формулируется экономически осмысленная и приемлемая гипотеза о зависимости
между ними;
2. Формирование перечня
факторов, их логический анализ – выбирается оптимальное число наиболее
существенных переменных факторов, влияющих на зависимый показатель;
3. Спецификация функции
регрессии – дается конкретная формулировка гипотезы о форме зависимости;
4. Оценка функции
регрессии и проверка адекватности модели – определяются числовые значения
параметров регрессии, вычисляется ряд показателей, характеризующих точность
проведенного анализа;
5. Экономическая
интерпретация – результаты анализа сравниваются с гипотезами, сформулированными
на первом этапе исследования, оценивается их правдоподобие с экономической
точки зрения, делаются аналитические выводы.
Следует заметить, что традиционные
методы корреляции и регрессии широко представлены в разного рода статистических
пакетах программ для ЭВМ. Исследователю остается только правильно подготовить
информацию, выбрать удовлетворяющий требованиям анализа пакет программ и быть
готовым к интерпретации полученных результатов. Алгоритмов вычисления
параметров связи существует множество, и в настоящее время вряд ли
целесообразно проводить такой сложный вид анализа вручную. Вычислительные
процедуры представляют самостоятельный интерес, но знание принципов изучения
взаимосвязей, возможностей и ограничений тех или иных методов интерпретации
результатов является обязательным условием исследования.
Анализ отчетности не замыкается на
специфических, разработанных в его рамках приемах, но активно использует самые
разнообразные методики, творчески переработав их применительно к собственным
требованиям. В частности, использование корреляционно-регрессионного анализа
позволяет более эффективно решать задачи прогнозирования доходов организации и
планирования ее будущего финансового состояния, в связи с чем, данный
математический метод рекомендуется использовать более активно.
V.
Список использованной литературы
1.
Бараз В.Р. Корреляционно-регрессионный анализ связи показателей коммерческой
деятельности с использованием программы Exel: Учебное пособие – Екатеринбург:
ГОУ ВПО «УГТУ-УПИ», 2005;
2.
Курс социально-экономической статистики: Учебник для вузов/Под ред. проф. М.Г.
Назарова. — М.: Финстатинформ, ЮНИТИ-ДАНА, 2000;
3.
Алесинская Т.В. Учебное пособие по решению задач по курсу
«Экономико-математические методы и модели» – Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2002
4.
Сергеева С.А. «Применение корреляционно-регрессионного метода в анализе
финансового состояния организации» Белгородский университет потребительской
кооперации. http://www.rusnauka.com/ONG/Economics/
8_sergeeva%20s.a..doc.htm
5.
Грищенко О.В. Анализ и диагностика финансово-хозяйственной деятельности
предприятия: Учебное пособие - Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2000.
6.
Минашкин В.Г., Шмойлова Р.А. и др. Теория статистики/Московская финансово-промышленная
академия, М., – 2004
7.
Микроэкономическая статистика: Учебник/Под ред. С.Д. Ильенковой. – М.: Финансы
и статистика, 2009
8.
Герасимов Б.И. В.В.Дробышева, О.В. Воронкова Статистическое исследование в
маркетинге: введение в экономический анализ: учебное пособие – Тамбов: Изд-во
ТГТУ, 2006
9.
Л.С.Хромцова.
Корреляционно-регрессионный анализ основных показателей нефтедобывающей
промышленности – Журнал "Экономический анализ: теория и практика",
2007, N 7.
10.
Мартьянова М.Н., Сафронова Т.П. Основы статистики промышленности: Учебное
пособие. – М.: Финансы и статистика, 1983
11.
Гусаров В.М. Теория статистики: Учебное пособие для вузов. – М.: Аудит, ЮНИТИ, 2010
|
