Корреляционно-регрессионный исследование деятельности предприятия

Корреляционно-регрессионный исследование деятельности предприятия

Содержание

Введение

Глава I. Анализ систем управления компании ОАО «Татнефть»

.1     Направление деятельности компании и основные показатели работы

1.2     Система управления компанией

.3       Рекомендации по улучшению работы компании

Глава II. Анализ и прогнозирование показателей деятельности предприятия

2.1 Постановка проблемы по анализу и выбор исходных данных

.2 Исследование зависимости прибыли от совокупных активов компании методом корреляционно-регрессионного анализа

.3 Рекомендации по использованию корреляционно - регрессионного анализа

Заключение

Список литературы

Введение

«Татнефть» - российская <#"511238.files/image001.gif">

Рис. 1.1.

В целях обеспечения координации взаимодействия Совета директоров с исполнительными органами Компании и содействия улучшению практики корпоративного управления, при Совете директоров действуют четыре комитета[1]:

- Комитет по аудиту <#"511238.files/image002.gif">

Рис.2.1.

Определим общий вид функциональной зависимости, с помощью которого можно описать точки.

После анализа графика изменений прибыли по отношению к совокупным активам, мы решили использовать линейную функцию, имеющую вид:

y = a0 + a1x

3.       Найдем коэффициенты регрессионного уравнения, используя метод наименьших квадратов. Для этого решим систему уравнений:

na0 + a1∑x = ∑y∑x + a1∑x2 = ∑xy

a0 + 1349,5a1 = 240,1

,5 a1 +243850,5a1 = 42966,5

После, методом Крамера определим a0 и a1:

∆ = 129653,8

∆ a0 = 565213,3

∆ a1 = 19717,05

a0 =  = 4,36=  = 0,15

В результате получили регрессионное уравнение, которое имеет следующий вид:= 4,36 + 0,15x

4.       Определим остатки по формуле e = yэ + ŷ (Таблица 2.2.)

Таблица 2.2.

Для анализа правильности выбора функциональной зависимости построим график остатков. График покажет отклонение теоретической функции от практической (Рис.2.2.)

Рис.2.2.

Мы можем сделать вывод, что функция была выбрана нами правильно, т.к. наблюдаем случайный характер графика, определяющейся двумя показателями:

)        Чередование знаков

)        Постоянство полосы разброса остатков (не должны расширяться или сужаться)

У нас эти два фактора выполняются.

.        Проанализируем остатки на наличие автокорреляции. Автокорреляцию определяем по формуле Дарбина - Уотса (DW)

Полученные расчетные значения DW наносим на график оценки корреляции.

Определим dl и du с помощью статистической таблицы DW (Таблица 2.3.)

Таблица 2.3

DW = 1,64

По таблице Дарбина - Уотса при уровне значимости 5%:

n = 8

du = 1,32 = 1,04

.        Проведем проверку статистической значимости коэффициентов регрессии по t - статистике.

t_a =  =

Sa1 - средняя квадратичная ошибка коэффициента регрессии a1- число факторов

b22 - диагональный элемент матрицы

a0 + 1349,5a1 = 240,1

,5 a1 +243850,5a1 = 42966,5

a11 =( -1 )1+1 * M11=( -1 )1+2 * M12=( -1 )1+3 * M21=( -1 )1+4 * M22

Aалд =

∆ = 129653,8= =  = 0,0391=  = 3,84

Чтобы определить значимость, сравним полученное значение ta1 с табличным по таблицам t - статистики, для α = 0,05 и n - k - 1

t - табличное - 2,44

,84 > 2,44 из этого следует, что коэффициент регрессии a1 статистически значим.

7.       Проведем дисперсионный анализ и проверку адекватности модели.

Адекватность модели проверим по f - статистике Фишера.

∆ = 129653,8

b₂₂ =

S_a1 =  = 0,0391

t_a1 =  = 3,84

Таблица 2.4

Тогда R2 =  = 0,72

Таким образом 72 % изменений вариаций «x» определяет изменения «y».

Fp =  =  = 15,43

Fт (0,05; 6; 1) = 15,98

Fт > Fp

Из этого следует, что выбранный нами метод не адекватен, т.е. мы не можем с уверенностью полагаться на проделанные нами расчеты и в итоге утверждать о прямой зависимости между чистой прибылью и совокупными активами компании.

Для адекватного анализа взаимосвязи необходимо в дальнейших расчетах использовать кусочно-линейный вид функциональной зависимости.

2.3 Рекомендации по использованию корреляционно - регрессионного анализа

Поскольку корреляционная связь является статистической, то должно соблюдаться общее условие всякого статистического исследования: наличие данных по достаточно большой совокупности явлений. По отдельным явлениям можно получить совершенно превратное представление о связи признаков, ибо в каждом отдельном явлении значения признаков кроме закономерной составляющей имеют случайное отклонение (вариацию)[5].

Какое именно число явлений достаточно для анализа корреляционной и вообще статистической связи, зависит от цели анализа, требуемой точности и надежности параметров связи, от числа факторов, корреляция с которыми изучается. Обычно считают, что число наблюдений должно быть не менее чем в 5-6, а лучше - не менее чем в 10 раз больше числа факторов. Еще лучше, если число наблюдений в несколько десятков или в сотни раз больше числа факторов, тогда закон больших чисел, действуя в полную силу, обеспечивает эффективное взаимопогашение случайных отклонений от закономерного характера связи признаков[5].

Вторым условием закономерного проявления корреляционной связи служит условие, обеспечивающее надежное выражение закономерности в средней величине. Кроме уже указанного большого числа единиц совокупности для этого необходима достаточная качественная однородность совокупности. Нарушение этого условия может извратить параметры корреляции[5].

Иногда как условие корреляционного анализа выдвигают необходимость подчинения распределения совокупности по результативному и факторным признакам нормальному закону распределения вероятностей. Это условие связано с применением метода наименьших квадратов при расчете параметров корреляции: только при нормальном распределении метод наименьших квадратов дает оценку параметров, отвечающую принципам максимального правдоподобия. На практике эта предпосылка чаще всего выполняется приближенно, но и тогда метод наименьших квадратов дает неплохие результаты[5].

Однако при значительном отклонении распределений признаков от нормального закона нельзя оценивать надежность выборочного коэффициента корреляции, используя параметры нормального распределения вероятностей или распределения Стьюдента[5].

Корреляционно-регрессионный анализ учитывает межфакторные связи, следовательно, дает нам более полное измерение роли каждого фактора: прямое, непосредственное его влияние на результативный признак; косвенное влияние фактора через его влияние на другие факторы; влияние всех факторов на результативный признак. Если связь между факторами несущественна, индексным анализом можно ограничиться. В противном случае его полезно дополнить корреляционно-регрессионным измерением влияния факторов, даже если они функционально связаны с результативным признаком[5].

Заключение

«Татнефть» - крупнейшая отечественная нефтяная компания. Разведка и добыча нефти происходит как на территории республики Татарстан, так и на территории РФ. Компания «Татнефть» обеспечивает устойчивую восполняемость запасов. Тем самым активно развивает свою ресурсную базу.

Наряду с укреплением ресурсной базы и повышением объемов добычи, к приоритетным задачам компании относятся:

развитие нефтегазоперерабатывающих мощностей;

расширение рынков сбыта нефти, газа и нефтехимической продукции;

Деятельность компании осуществляется в статусе вертикально интегрированной группы. Она имеет как массу положительных качеств (лучшая координация производственных потоков и передача ноу-хау от звена к звену, специализация в технологии, внутренний контроль над всеми операциями, большая экономия на масштабах, приближение производства к продажам и рынку), так и минусы (увеличение инвестиций, повышенные риски, более сложное и замедленное обновление технологий, меньшая гибкость при внесении изменений в товар).

У компании ОАО «Татнефть» есть два пути для улучшения своей работы, а именно: рассмотреть минусы вертикально интегрированных групп и провести меры по их решению, либо постепенно перейти к стратегии вертикальной дезинтеграции.

Используя показатели финансовой отчетности за период с 2001 по 2008 года и выбрав метод корреляционно - регрессионного анализа, мы попытались проследить взаимосвязь между прибылью и совокупными активами компании. В результате выбранная нами модель оказалась не адекватной. Следовательно, прогноз показателей компании на будущий год не может быть произведен.

Список литературы

1.       Официальный сайт ОАО «Татнефть» - www.tatneft.ru <http://www.tatneft.ru> [1]

.        Сайт рейтингового информационного агентства «Эксперт» - www.raexpert.ru [2]

.        Информационное агентство "Росбизнесконсалтинг" <http://www.rbc.ru/> - www.rbc.ru <http://www.rbc.ru> [3]

.        Экономическая библиотека «Koefficienta» - www.koefficienta.ru <http://www.koefficienta.ru> [4]

.        Сайт «Статистическая помощь» - www.stathelp.ru <http://www.stathelp.ru> [5]