Статья:

ПРИМЕНЕНИЕ КОРРЕЛЯЦИОННО-РЕГРЕССИОННОГО АНАЛИЗА ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ЭКОНОМИЧЕСКОГО РАЗВИТИЯ ПРЕДПРИЯТИЯ (НА ПРИМЕРЕ ОАО «НОВОРОССИЙСКИЙ КОМБИНАТ ХЛЕБОПРОДУКТОВ»)

Конференция: VII Студенческая международная заочная научно-практическая конференция «Молодежный научный форум: общественные и экономические науки»

Секция: 11. Экономика

Выходные данные
Константинова А.О. ПРИМЕНЕНИЕ КОРРЕЛЯЦИОННО-РЕГРЕССИОННОГО АНАЛИЗА ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ЭКОНОМИЧЕСКОГО РАЗВИТИЯ ПРЕДПРИЯТИЯ (НА ПРИМЕРЕ ОАО «НОВОРОССИЙСКИЙ КОМБИНАТ ХЛЕБОПРОДУКТОВ») // Молодежный научный форум: Общественные и экономические науки: электр. сб. ст. по мат. VII междунар. студ. науч.-практ. конф. № 7(7). URL: https://nauchforum.ru/archive/MNF_social/7(7).pdf (дата обращения: 13.12.2018)
Лауреаты определены. Конференция завершена
Эта статья набрала 7 голосов
Мне нравится
Дипломы
лауреатов
Сертификаты
участников
Дипломы
лауреатов
Сертификаты
участников
на печатьскачать .pdfподелиться

ПРИМЕНЕНИЕ КОРРЕЛЯЦИОННО-РЕГРЕССИОННОГО АНАЛИЗА ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ЭКОНОМИЧЕСКОГО РАЗВИТИЯ ПРЕДПРИЯТИЯ (НА ПРИМЕРЕ ОАО «НОВОРОССИЙСКИЙ КОМБИНАТ ХЛЕБОПРОДУКТОВ»)

Константинова Анастасия Олеговна
студент Новороссийского филиала Московского гуманитарно-экономического института, РФ, г. Новороссийск
Королева Надежда Вартановна
научный руководитель, научный руководитель, канд. экон. наук, заведующий кафедрой экономики и управления Новороссийского филиала Московского гуманитарно-экономического института, РФ, г. Новороссийск

 

 

Для целей анализа и планирования хозяйственно-экономической деятельности предприятия широко применяется корреляционно-регрессионный анализ.

Корреляционно-регрессионный анализ — классический метод стохастического моделирования хозяйственной деятельности. Он изучает взаимосвязи показателей хозяйственной деятельности, когда зависимость между ними не является строго функциональной и искажена влиянием посторонних, случайных факторов. При проведении корреляционно-регрессионного анализа строят различные корреляционные и регрессионные модели хозяйственной деятельности. В этих моделях выделяют факторные и результативные показатели (признаки) [5].

Корреляционный анализ ставит задачу измерить тесноту связи между варьирующими переменными и оценить факторы, оказывающие наибольшее влияние на результативный признак.

Регрессионный анализ предназначен для выбора формы связи и типа модели для определения расчетных значений зависимой переменной (результативного признака).

Методы корреляционного и регрессионного анализа используются в комплексе. Наиболее разработанной в теории и широко применяемой на практике является парная корреляция, когда исследуются соотношения результативного признака и одного факторного признака. Это — однофакторный корреляционный и регрессионный анализ [2].

Покажем применение корреляционно-регрессионного анализа на примере ОАО «Новороссийский комбинат хлебопродуктов».

ОАО «Новороссийский комбинат хлебопродуктов» осуществляет следующие основные виды деятельности: деятельность по хранению зерна и продуктов его переработки;      реализация работ и услуг по перевалке зерновых и масличных культур, как на территории Российской Федерации, так и за ее пределы и т. д.

ОАО «НКХП» — старейшее предприятие по хранению и переработке зерна. Он основан как хозяйство по экспорту зерна с постройкой в 1893 году портового элеватора емкостью 3 млн. пудов. В настоящее время комбинат является одним из крупнейших переработчиков зерна в Краснодарском крае, оснащен новейшим, высокотехнологичным импортным оборудованием. В комплекс комбината хлебопродуктов входят: элеватор № 1 портовый емкостью 100 тыс. т; элеватор № 2 перевалочный емкостью 50 тыс. т; устройства по приему и отгрузке зерна в морские суда; мельница сортового помола производительностью 150 т/сутки переработки зерна; мельница односортного помола производительностью 100 т/сутки переработки зерна; 3 склада для готовой продукции в таре; 2 склада для бестарного хранения муки общей емкостью 1000 т.

Проведем корреляционно-регрессионный анализ взаимосвязи выручки и величины оборотных средств ОАО «Новороссийский комбинат хлебопродуктов». Исходные данные для анализа представлены в следующей таблице 1:

Таблица 1.

Данные о выручке и величине оборотных средств ОАО «Новороссийский комбинат хлебопродуктов»


Период


Выручка, тыс. руб. (X)


Оборотные средства, тыс. руб. (Y)


2005


480


254


2006


440


358


2007


571


396


2008


708


449


2009


1258


731


2010


1206


579


2011


2288


788


2012


3088


780

 

С помощью табличного процессора Microsoft Excel построим график зависимости результативного признака Y от фактора X (Рисунок 1) [1].

 

Рисунок 1. График зависимости величины оборотных средств от суммы выручки

 

Далее были построены линии тренда — графическое представление направления изменения ряда данных.

Нами было исследовано пять видов функций, характеризующих зависимость величины Y от величины X: экспоненциальная, линейная, логарифмическая, полиномиальная и степенная.

В результате анализа индексов детерминации каждой функции было установлено, что наилучшим образом тенденцию зависимости величины оборотных средств от суммы выручки описывает полиноминальная функция, т. к. в данном случае индекс детерминации R2 наибольший — 0,934, т. е. 93,4 % исходных данных подчиняются выбранной тенденции.

Полиномиальную зависимость Y от X характеризует парабола, в данном случае, парабола второго порядка, уравнение которой имеет следующий вид:

(1)

В соответствии с требованиями метода наименьших квадратов значения параметров a, b и c находятся путем решения следующей системы уравнений:

 (2)

 

 

где: n — количество наблюдений.

Подставив полученные значения в систему уравнений, имеем:

Параметры уравнения регрессии были найдены нами способом определителей:

Таким образом, уравнение параболы имеет следующий вид:

Подставив в данное уравнение соответствующие значения X, получим выровненные значения величины оборотных средств в зависимости от суммы выручки (Yx). Результаты представлены в таблице 2:

Таблица 2.

Выравненные значения результативного признака Y


n


X, тыс. руб.


Y, тыс. руб.


Yx, тыс. руб.


2005


480


254


333,068


2006


440


358


312,652


2007


571


396


377,9647


2008


708


449


441,4957


2009


1258


731


647,4267


2010


1206


579


631,3233


2011


2288


788


821,5173


2012


3088


780


766,4133

 

Для измерения тесноты связи между факторным и результативным показателем при нелинейной зависимости исчисляется корреляционное отношение, формула которого имеет следующий вид:

                                                           (3)

где                                                        (4)

                                                 (5)

Корреляционное отношение может принимать значение от 0 до 1. Чем ближе его величина к единице, тем более тесная связь существует между изучаемыми явлениями [4].

Корреляционное отношение показывает, на сколько процентов в среднем изменяется результативный признак Y при изменении факторного признака X на 1 %.

Нами было получено значение корреляционного отношения, равное 0,96668 (≈0,97). Это означает, что связь между факторным и результативным признаком сильная и при изменении выручки на 1 % величина оборотных средств предприятия изменится на 0,97 %.

Достаточно высокий уровень корреляционного отношения позволяет сделать вывод о возможности и целесообразности прогнозирования и планирования величины оборотных средств ОАО «Новороссийский комбинат хлебопродуктов» с использованием методов регрессионного анализа [3].

Для оценки качества связи при нелинейной зависимости, определяют индекс детерминации, равный квадрату корреляционного отношения:

                                                               (6)

 (≈0,934)

Следовательно, на 93,4 % изменение величины оборотных средств обусловлено изменением выручки и только на 6,6  % связано с влиянием прочих факторов, не исследуемых в данной модели.

Таким образом, величина индекса детерминации, вычисленная с помощью формул, совпала со значением данного показателя, рассчитанного в табличном процессоре Microsoft Excel.

Для оценки качества построенной модели рассчитывают среднюю ошибку аппроксимации (А), которая показывает, на сколько процентов в среднем отличаются фактические значения результативного показателя (Y) от значений, рассчитанных по построенной модели.

Модель регрессии считается хорошо подобранной и достаточно точно описывающей связь между фактором и результативным показателем, если величина средней ошибки аппроксимации не превышает 10 %.

Средняя ошибка аппроксимации определяется по формуле:

                                         (7)

где:  — отклонение выравненных значений Y от фактических, взятое по модулю.

Таким образом, полученное значение средней ошибки аппроксимации не превышает 10 %, следовательно, можно говорить о хорошем качестве построенной модели. Это означает, что полученную модель можно использовать для прогнозирования величины оборотных средств ОАО «Новороссийский комбинат хлебопродуктов».

Рассчитаем прогнозные значения величины оборотных средств на 2013 и 2014 гг.

Предположим, что предприятие планирует каждый год увеличивать выручку на 10 % по сравнению с предыдущим годом. Тогда в 2013 и 2014 гг. сумма выручки будет составлять:

3088 + 0,1·3088 = 3396,8 (тыс. руб.) — 2013 г.

3396,8 + 0,1·3396,8 = 3736,48 (тыс. руб.) — 2014 г.

Подставив рассчитанные значения в уравнение регрессии, получим прогнозные значения величины оборотных средств:

60,625 + 0,63·3396,8 — 0,00013·3396,82 = 700,6 (тыс. руб.) — 2013 г.

60,625 + 0,63·3736,48 — 0,00013·3736,482 = 599,6 (тыс. руб.) — 2014 г.

Таким образом, построив регрессионную модель зависимости величины оборотных средств ОАО «Новороссийский комбинат хлебопродуктов» от суммы выручки и рассчитав по ней прогнозные значения оборотных средств, мы установили, что для увеличения выручки по итогам двух планируемых лет на 10 % сумма необходимых предприятию оборотных средств составит 700,6 тыс. руб. и 599,6 тыс. руб. в 2013 и 2014 гг. соответственно.

 

Список литературы:

  1. Ванин Ю.П. Практикум по эконометрике: Учебное пособие. Новороссийск, НФ МГЭИ, 2011. — 119 с.
  2. Гиляровская Л.Т. Экономический анализ: Учебник для вузов. — М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2011. — 415 с.
  3. Графов А.В. Методы регрессионного анализа при планировании и прогнозировании потребности в оборотных средствах / А.В. Графов // Аудитор. — 2013. — № 1.
  4. Савицкая Г.В. Анализ хозяйственной деятельности предприятия. — М.: ИНФРА-М, 2012.
  5. Управленческий учет: учебник / под peд. А.ДШеремета. 4-е изд. — М.: ИНФРА-М, 2009. — 428 с.