Статистический анализ факторов повышения эффективности использования основных средств в ООО «Саитовка» Починковского района Нижегородс

 

На основании полученных данных методом аналитической группировки в совокупности хозяйств, состоящей из 21 хозяйства наблюдения установили, что с ростом обеспеченности основными средствами повышается фондоотдача. Например, при обеспеченности основными средствами на 100 га. сельскохозяйственных угодий на 1315,36тыс.руб. в 1 группе фондоотдача составила 31,57 руб., но при повышении во 2 группе обеспеченности основными средствами на 100 га сельскохозяйственных угодий на 52,42 тыс. руб. (1367,78 тыс. руб.) фондоотдача повысилась на 15,72 руб . (47,29 руб..),По поводу 3 группы можно сказать следующее, что несмотря на снижение обеспеченности основными фондами на 100 га с./х. угодий фондоотдача на 100 руб. основных фондов растёт и составляет 66,94 руб.

В среднем по совокупности обеспеченности основными средствами на 100 га. сельскохозяйственных угодий составил 1303,95 тыс. руб., а фондоотдача составила 45.15 руб

Корреляция и регрессия тесно связаны между собой: первая оценивает силу (тесноту) связи, вторая исследует ее форму. Связи между признаками бывают слабыми и сильными. Их критерии показаны в таблице 3.3.

Таблица 3.3.

Количественные критерии оценки тесноты связи (шкала Чеддока)

Величина коэффициента корреляции	0,1-0,3	0,3 - 0,5	0,5 - 0,7	0,7 - 0,9	0,9 - 1,0
Характеристика силы связи	слабая	умеренная	заметная	высокая	Весьма высокая

 

С целью выявления количественной характеристики взаимосвязи между изучаемыми показателями применяем корреляционно-регрессионный метод (Приложения  - цифровая информация, решение производилось на ПЭВМ с использование программы Microsoft Excel.

Полученное уравнение вида У = 2Е-09х3-5Ех2-0,019х+81,63,(Приложение№2 )где «У» - фондоотдача, а «Х» - обеспеченность основными средствами. Из этого следует, что с увеличением фондообеспеченности на 1 тыс. руб. фондоотдача изменяется на -0,019х-5Ех2+2Е-09х3.Рассчитанный коэффициент корреляции “R” = 0,494, означает, что связь между изучаемыми показателями не только прямая, потому, что перед коэффициентом стоит знак «+»., но и умеренная. Если коэффициент корреляции возвести в квадрат и выразить в процентах, то получится коэффициент детерминации, который означает, что вариации результативного признака зависит от факториального на 24 %.

Таким же образом рассмотрим взаимосвязь фондоотдачи и удельного веса активной части основных средств в ООО «Саитовка» за последние три года,на примере таблицы 3.4.

Таблица 3.4.

Взаимосвязь фондоотдачи с удельным весом активной части основных средств, ед. в ООО «Саитовка» за последние три года.

Показатели	2009г.	2010г.	2011г.	2011г./2009г.%
Фондоотдача на 100 руб.  ОС, руб.	74,53	35,11	48,26	64,76
Удельный вес активной части,%	95,77	95,34	92,54	96,63

 

Исследовав данные таблицы 3.4. мы наблюдаем уменьшение фондоотдачи на 100 руб. основных средств, потому, что прослеживается снижение удельного веса активной части основных средств, % то есть за последние 3 года фондоотдача на 100 руб. ОС снизилась на 35,24 % иудельный вес активной част сократился на 3,37 %

Рассмотрим на примере таблицы 3.5. как эта взаимосвязь прослеживается в совокупности хозяйств.

 

Таблица 3.5

Взаимосвязь фондоотдачи с удельным весом активной части основных средств в совокупности 21 хозяйств.

 

Показатели	Группы хозяйств по фондоотдаче на 100 руб. основных средств			в среднем по совокупности
	1 группа	2 группа	3 группа
Число хозяйств в группах	7	7	7	7
Фондоотдача на 100 руб. основных фондов	31,57	47,29	66,94	45,15
Эффективность использования земли на 100 га с./х угодий, тыс. руб	415,24	646,87	800,64	588,76

 

На основании полученных данных методом аналитической группировки в совокупности хозяйств, состоящей из 21 хозяйства наблюдения установили, что с ростом удельного веса активной части основных средств повышается фондоотдача. Например в 2 группе при удельном весе активной части основных средств 73 % фондоотдача составила 47,29 руб., но при повышении в 3 группе удельного веса активной части основных средств на 3 %. (76%.) фондоотдача повысилась на 19,65 руб.. (66,94 руб..), В среднем по совокупности удельный вес активной части основных средств составил 76,59%, а фондоотдача составила 45,15 руб..

Наглядно влияние роста удельного веса активной части основных средств на фондоотдачу мы можем увидеть на рис. 3.1.

Полученное уравнение вида (смотри в приложении №3 рис. 3.2.)          У =-1Е-05х4+0,002х3-0,135х2+1,598х+57,17 , где «У» - фондоотдача, а «Х» - удельный вес активной части основных средств, %. Из этого следует, что с увеличением удельного веса активной части на 1 %, фондоотдача изменяется на 1,598х-0,135х2+0,002х3-1Е-05х4. Рассчитанный коэффициент корреляции “R” = 0,356, означает, что связь между изучаемыми показателями не только прямая, потому, что перед коэффициентом стоит знак «+»., но и заметная. Если коэффициент корреляции возвести в квадрат и выразить в процентах, то получится коэффициент детерминации, который означает, что вариации результативного признака зависит от факториального на 13%.

 

Рис.3.1Взаимосвязь удельного веса активной части и фондоотдаяи

Для более полного представления о том как разные показатели влияют на фондоотдачу необходимо провести анализ третьей пары таким же образом, как и две предыдущие. В третьей паре мы будем изучать влияние эффективности использования земли на фондоотдачу.

Рассмотрим данные таблицы 3.6.

Таблица 3.6.

Взаимосвязь фондоотдачи с обеспеченностью основными фондами вООО «Саитовка», за последние три года

 

Показатели	2009г.	2010г.	2011г.	2011г./2009г.%
Фондоотдача на 100 руб ОС, руб	74,53	35,11	48,26	64,76
Эффективность использования земли на 100 га с./х угодий, тыс. руб	481,70	298,21	806,72	167,47

 

Исследовав данные таблицы 3.6. мы видим, что в ООО «Саитовка» прослеживается повышение фондоотдачи на 100 руб основных фондов на 13,15 руб. при повышении эффективности использования земли 508,51 т. руб. с 2010г. по 2011г.

Рассмотрим на примере таблицы 3.7. как эта взаимосвязь прослеживается в совокупности хозяйств.

 

 

Таблица 3.7

Взаимосвязь фондоотдачи с эффективностью использования земли в совокупности 21 хозяйств.

 

Показатели	Группы хозяйств по фондоотдаче на 100 руб. основных средств			в среднем по совокупности
	1 группа	2 группа	3 группа
Число хозяйств в группах	7	7	7	7
Фондоотдача на 100 руб. основных фондов	31,57	47,29	66,94	45,15
Эффективность использования земли на 100 га с./х угодий, тыс. руб	415,24	646,87	800,64	588,76

 

На основании полученных данных методом аналитической группировки в совокупности хозяйств, состоящей из 21 хозяйств наблюдения установили, что с ростом эффективности использования земли повышается фондоотдача. Например, при эффективности использования земли 415,24тыс.руб. в 1 группе фондоотдача составила 31,57., при повышении во 2 группе эффективности использования земли на 231,63 тыс. руб. (646,87 тыс. руб.) фондоотдача повысилась на 15,72 руб.. (47,29 руб.), то же самое можно сказать и по поводу 3 группы.

В среднем по совокупности эффективности использования земли составила 588,76 тыс. руб., а фондоотдача составила 45,15 руб.

Полученное уравнение вида (смотри в приложении №4 рис. 3.3.)

У = -2Е-08х3+5Е-05х2-0,009х+44,30 , где «У» - фондоотдача, а «Х» - эффективность использования земли, тыс. руб. С увеличением эффективного использования земли на 1 тыс. руб. фондоотдача изменяется на

-0,009х+5Е-05х2-2Е-08х3Рассчитанный коэффициент корреляции “R” = 0,202, означает, что связь между изучаемыми показателями не только прямая, потому, что перед коэффициентом стоит знак «+»., но и слаюая. Если коэффициент корреляции возвести в квадрат и выразить в процентах, то получится коэффициент детерминации, который означает, что вариации результативного признака зависит от факториального на 4%.

Для решения задач моделирования показателей в операциях с производными инструментами, наряду с расчетами парной корреляции и регрессионного анализа, целесообразны расчеты множественных корреляции и регрессии, и особо выделяются поиски соответствующих измерителей в рядах динамики.

Многофакторный регрессионный анализ может быть использован для выявления резервов производства для краткосрочного прогнозирования.

Многофакторный регрессионный анализ позволяет оценить меру влияния на исследуемый результат каждого включенного в уравнение фактора при фиксированном положении остальных факторов. Изучить связи между 3-х и более признаков называется многофакторной или множественной регрессией. Уравнение множественной регрессии характеризует среднее изменение результативного признака «У» в зависимости от факторных признаков Х1,Х2,Х3...

Основное значение имеют линейные регрессии в силу в силу простоты и логической их интерпритации.

Важным этапом построения уравнений множественной регрессии является отбор факторных признаков.

Качество модели зависит от от степени достоверности и надежности исходных данных и объема выбранной совокупности, чем больше объем, тем точнее уравнение. Чаще всего в исследовании используют линейное уравнение множественной регрессии.

В общем случае чем выше значение коэффициента множественной корреляции, тем лучше подобрано уравнение. Обычно при интерпретации расчетов используется величина R-квадрат (R2, коэффициент детерминации).

При предположении криволинейной зависимости следует выбрать (как и при парной корреляции) определенный тип кривой линии и представить ее в виде алгебраического выражения. Последующие расчеты связаны с выявлением показателей по формулам прямолинейной зависимости в множественной корреляции (регрессии). Часто в этих расчетах прибегают к помощи логарифмов.

Общепринято суждение, что введение в анализ широкого круга факторов и попытка найти такое их сочетание, которое бы почти полностью определяло поведение изучаемого признака, нецелесообразно. Эффективнее произвести отбор сравнительно небольшого числа основных факторов.

При поиске достоверных результатов могут быть применены методы частной регрессии и чистой регрессии. Частный коэффициент корреляции в отличие от коэффициента (полного) парной корреляции между явлениями показывает тесноту связи после устранения изменений, обусловленных влиянием третьего явления на оба коррелируемых признака (из значений корреляционных признаков вычитаются линейные оценки в связи с третьим признаком). Точно так же понимается и определяется частная регрессия. При этом число факторов-явлений, влияние которых исследователь стремится исключить, может быть сколь угодно велико (естественно, в пределах разумного).

Чистая регрессия появляется, если в уравнение множественной регрессии вводится среднее значение тех признаков, влияние которых предполагается исключить. При таком решении уравнения принятая на среднем уровне величина исключаемого признака присоединяется к свободному параметру (к влиянию всех прочих неучтенных связей), т.е. меняет положение начальной точки линии регрессии в системе координат. Показатель тесноты корреляционной связи, рассчитанной по чистой регрессии, отличается от частного коэффициента корреляции.

Значимое место в методах расчета корреляции и регрессии занимают способы нахождения меры корреляции в рядах динамики, составляющие специальный раздел математической статистики. Для нахождения меры "прежде всего необходимо иметь в виду общую тенденцию в изменениях показателей ряда, или тренд... Тренд, выражая общее направление изменения явления во времени, вместе с тем определяет и зависимость между членами динамического ряда, которая может, вплетаясь в корреляцию кратковременных колебаний, вносить в нее систематический, искажающий элемент. Эта зависимость... может быть представлена в виде так называемой автокорреляции, которая выражается в корреляционной связи между соседними членами ряда"1.