Воспользуемся методом исключения факторов.
На первом этапе включим в модель все факторы. В качестве программного средства реализации анализа воспользуемся программой «Анализ данных в EXEL», инструмент «Регрессия». Результаты представлены в табл. 7.8, 7.9 и 7.10.
Модель зависимости объема реализации продукции от всех факторов имеет вид
.
Проверку значимости уравнения регрессии осуществим на основе F -критерия Фишера. Расчетное значение (F) равно 9,9335. Табличное значение F -критерия при доверительной вероятности 0,95 и числе степеней свободы составляет 3,24.
Поскольку F расч > F та6л, уравнение регрессии следует признать значимым.
Множественный коэффициент корреляции R, равный 0,807, свидетельствует о тесной связи между признаками.
Множественный коэффициент детерминации , равный 0,651, показывает, что около 65% вариации зависимой переменной (объема реализации продукции) учтено в модели и обусловлено влиянием включенных факторов (ценой единицы товара, расходами на рекламу и наличием отдела маркетинга на предприятии) и на 35% — другими факторами, не включенными в модель.
|
|
Значимость коэффициентов регрессии оценим с помощью t -критерия Стьюдента, расчетные значения которого приведены в столбце “ t – статистика ”. Табличное значение критерия при уровне значимости= 0,05 и числе степеней свободы равно 2,12. В связи с тем, что условие t расч> t та6л, не выполняется для третьей независимой переменной параметр следует признать не значимыми и исключить из модели факторный признак х 3.
На втором шаге построим модель зависимости объема реализации продукции от цены продукции и расходов на рекламу. Расчеты представлены в табл. 7.11,7.12, и 7.13.
Модель зависимости объема реализации продукции от цены продукции и расходов на рекламу имеет вид
Значения множественного коэффициента корреляции и детерминации по сравнению с первой моделью уменьшились незначительно.
Сравним вычисленные значения критериев с табличными. Расчетное значение F -критерия Фишера (F - 15,56) больше табличного значения (F та6л = 3,59) при уровне значимости 0,05 и числе степеней свободы = 2, = 17, следовательно, построенное уравнение регрессии значимо.
Из данных табл. 7.13 следует, что коэффициенты регрессии значимы, а коэффициент - не значим. В связи с этим построим новое уравнение регрессии, в котором значение .
Модель зависимости объема реализации продукции от цены продукции и расходов на рекламу имеет вид
.
Параметр регрессии = —0,003 показывает, что повышение расходов на рекламу на 1,0 тыс. руб. при фиксированном (постоянном) значении цены на продукцию приводит к уменьшению объема реализации продукции на 3,0 тыс. руб. Параметр регрессии = 0,012 свидетельствует о том, что с ростом цены продукта на 1 руб. при фиксированном уровне расходов на рекламу объем реализации продукции увеличивается в среднем на 12,0 тыс. руб.
|
|
Рассчитаем для этого примера коэффициенты эластичности, бета и дельта-коэффициенты и дадим их экономическую интерпретацию.
Для определения коэффициентов эластичности вычислим средние значения признаков: = 1,372 млн руб.; = 134,75 тыс. руб.; = 147,2 руб.
Анализ коэффициентов эластичности показывает, что по абсолютному приросту наибольшее влияние на объем реализации продукции оказывает фактор х2: повышение цены продукции на 1% приводит к росту объема реализации продукции на 1,3%. Снижение расходов на рекламу на 1% вызывает повышение объема реализации продукции только на 0,3%.
Для расчета бета-коэффициентов предварительно исчислим средние квадратические отклонения:
Для расчета дельта-коэффициентов определим парные коэффициенты корреляции, для чего воспользуемся пакетом «Анализ данных» табличного процессора EXEL, инструмент «Корреляция» (табл. 7.17)
Таблица 7.17 | |||
Столбец 1 | Столбец 2 | Столбец 3 | |
Столбец 1 | |||
Столбец 2 | -0,305 | ||
Столбец 3 | 0,727 | 0,052 |
Значение возьмём из табл. 7.14.
Анализ бета и дельта-коэффициентов показывает, что на объем реализации продукции наибольшее влияние из двух исследуемых факторов оказывает фактор х2 — цена продукции, так как фактору соответствуют наибольшие (по абсолютной величине) значения коэффициентов.