Рентабельность предприятия

 

Из двух факторов xi и xj может быть исключен тот фактор, который имеет меньшее значение коэффициента . Следовательно, исключить необходимо фактор X1. После исключения факторных признаков x2, х3 и x1 таблица исходных данных преобразована следующим образом:

 

Таблица 5- Исходные данные 2

№ наблюдения	Переменные
	Объясняющие переменные		Зависимая переменная
	X4	X5	Y
1	64	1191	5,68
2	94	1392	7,24
3	95	1398	7,29
4	75	1284	6,2
5	81	1271	6,81
6	81	1268	6,82
7	90	1295	7,47
8	83	1211	7,36
9	45	1106	4,24
10	95	1216	8,47
11	78	1060	7,94
12	72	1098	7,02
13	65	1023	6,78
14	89	1617	5,82
15	105	1520	7,42
16	97	1603	6,44
17	62	1560	4,14
18	115	1480	8,42
19	84	1095	8,31
20	57	1260	4,74
21	58	1423	4,25
22	83	1600	5,47
23	81	2260	3,72
24	126	2160	6,19
25	140	2063	7,28
26	143	2187	6,88
27	146	2318	6,49
28	149	2457	6,13
29	152	2604	5,79
30	155	2761	5,47

 

В связи с исключением трех факторов следует преобразовать таблицы корреляции и регрессии.

Исследование целесообразности исключения факторов из модели с помощью коэффициента детерминации.

Прежде чем вынести окончательное решение об исключении переменных из анализа силы их незначимого влияния на зависимую переменную, производят исследование совместного влияния факторов.

 

Рисунок 2- Фрагмент листа «Регрессии 2».

 

Таблица 6- Корреляционная матрица-2.

	X4	X5	Y
X4	1
X5	0,839646	1
Y	0,261271	-0,28403	1

 

Для этого используется статистика, которая имеет F- распределение со степенями свободы f1=m-m1=m2 и f2=n-m-1;

 

F= ,

 

Где Дm-означает коэффициент детерминации регрессии с m объясняющими переменными,

Дm1- коэффициент детерминации регрессии с m1- факторами,

m-число переменных в первой регрессии;

m1- число переменных во второй регрессии.

Расчетное значение необходимо сравнить с критериями значения Ff1f2, найденным по специальным таблицам при заданном уровне значимости а и степенях свободы f1 и f2.

Если F расч. Ff1f2 , то исключенные объясняющих переменных совместно оказывают существенное влияние на вариацию переменной и, следовательно, в том случае все переменные нельзя исключать из модели.

Вычислим Fрасч.

 

  .

 

Определим критическое значение статистики F при f1=5-2=3 и f2= 30-5-1=24, и уровни значимости =0,05: .

Так как 1,32 3,40, следовательно, раннее исключенные факторы и совместно не оказывают статистически значимого влияния на переменную y. Построение многофакторной модели включает в себя проверку адекватности модели.

Данный этап анализа включает:

А) оценку значимости коэффициента детерминации, т.е. оценивается влияние выбранных факторов на зависимую переменную, она производится с помощью статистики:

 

F = ,

 

Где Д - коэффициент множественный детерминации ( второй регрессии).

Расчётное значение статистики F , вычисленное по эмпирическим данным, при заданном уровне значимости и степенях свободы : f 1 = m и f2 = n -m-1.

В нашем случае имеем

 

F расч = = 324.

 

Табличное значение F - статистики равно : = 2,975 при f 1 = 3 и f2 = 26 и = 0,05 .

 

Таблица 7-Результаты расчета средней ошибки аппроксимации.

Наблюдение	Предсказанное Y	Остатки	Фактическое Y	Составляющие для ошибки
1	5,980534237	-0,300534237	5,68	5,291095718
2	7,19071369	0,04928631	7,24	0,680750134
3	7,234101587	0,055898413	7,29	0,766782075
4	6,340212961	-0,140212961	6,2	2,261499372
5	6,813941032	-0,003941032	6,81	0,057871246
6	6,82700638	-0,00700638	6,82	0,10273285
7	7,335085585	0,134914415	7,47	1,806083202
8	7,214285189	0,145714811	7,36	1,979820804
9	5,029865836	-0,789865836	4,24	18,62891122
10	8,026732729	0,443267271	8,47	5,233379819
11	7,524314763	0,415685237	7,94	5,235330441
12	6,941708788	0,078291212	7,02	1,115259431
13	6,781712346	-0,001712346	6,78	0,025255847
14	5,863219585	-0,043219585	5,82	0,742604559
15	7,397963349	0,022036651	7,42	0,29698991
16	6,480339959	-0,040339959	6,44	0,626396882
17	4,234459184	-0,094459184	4,14	2,281622801
18	8,26735393	0,15264607	8,42	1,812898696
19	7,788997258	0,521002742	8,31	6,269587753
20	5,193401067	-0,453401067	4,74	9,565423357
21	4,553035725	-0,303035725	4,25	7,130252358
22	5,520145	-0,050145	5,47	0,916727596
23	2,506731142	1,213268858	3,72	32,61475425
24	6,070579463	0,119420537	6,19	1,929249378
25	7,46628604	-0,18628604	7,28	2,558874175
26	7,134807415	-0,254807415	6,88	3,703596155
27	6,772842978	-0,282842978	6,49	4,358135251
28	6,376037611	-0,246037611	6,13	4,013664124
29	5,944391314	-0,154391314	5,79	2,666516657
30	5,469193856	0,000806144	5,47	0,014737543
			Средняя ошибка	4,156226787

 

 

Так как F расч , то вычисленный коэффициент детерминации значимо отличается от 0 и , следовательно, включённое в регрессию переменные достаточно объясняет зависимую переменную, что позволяет говорить о значимости самой регрессии.

В) проверку качества подбора теоретического уравнения с использованием средней ошибки аппроксимации .

В нашем примере ошибка аппроксимации незначительно превышает допустимое значение (8-10%) . Следовательно, полученное уравнение регрессии можно использовать только для текущего анализа.

Исходя из вышеперечисленных расчетов, используя коэффициенты регрессии, запишем корреляционно- регрессионное уравнение производительности труда:

 

.

 

В ходе корреляционно- регрессионного анализа было выявлено, что главными факторами, определяющими вариацию рентабельности производства промышленного предприятия в ретроспективном периоде являются: величина балансовой прибыли, доходы предприятия. Очевидно, в будущем периоде для повышения рентабельности производства, необходимо, прежде всего, уделить особое внимание на снижение трудоемкости изготовления продукции предприятия.

 

Заключение

 

Целью курсовой работы являлись анализ и разработка мероприятий по повышению рентабельности на предприятии.

Обобщающим показателем экономической эффективности производства является показатель рентабельности. Рентабельность означает доходность, прибыльность предприятия. Она определяется как отношение валового дохода или прибыли с затратами или используемыми ресурсами.

На основе анализа показателей рентабельности можно определить, какие виды продукции и какие хозяйственные подразделения обеспечивают большую прибыльность. Это становится особенно важным в современных, рыночных условиях, где финансовая устойчивость предприятия зависит от специализации и концентрации производства. Значимость экономического анализа таких показателей, как прибыль и рентабельность предприятия трудно переоценить, ведь именно прибыль есть конечный финансовый результат деятельности предприятия, служащий источником пополнения финансовых ресурсов предприятия.

 

Список литературы:

 

1. Алфёрова Е.З. Финансовый анализ предприятия - М.: Бурст,2008.- 150 с.

2 .Анализ прибыльности продукции. - М.: Дело, 2008. - 215 с.

3. Агапова Е.В. Прибыль предприятий. - М.: Экономикс, 2007. - 478 с.

4. Абрамов А. Е. Основы анализа финансовой, хозяйственной и инвестиционной деятельности предприятия. - М.: Экономика и финансы, 2006. - 451 с.

5. Балабанов И. Т. Финансовый менеджмент. - М.: Финансы и статистика, 2006. - 78 с.

6. Баканов М.И. Теория экономического анализа. - М.: Финансы и статистика, 2008. - 284 с.

7. Безруков Д.А. Основы экономического анализа. - М.: Финансы, 2008. - 8 с.

8. Ефимова О. В. Финансовый анализ. - М.: Бухгалтерский учет, 2007. - 5 с.

9. Ковалев В. В. Финансовый анализ. - М.: Финансы и статистика, 2010. - 45 с.

10. Ковалева А. М. Финансы в управлении предприятием. - М.: Финансы и статистика, 2008. - 48 с.

11. Ковалев В.В. Финансовый анализ: управление капиталом, выбор инвестиций, анализ отчетностей. - М: Дело, 2008. - 318 с.

12. Корчагин А.Е. Прибыль торговых предприятий. - М.: Дело, 2007. - 48 с.

13. Савицкая Г.В. Анализ хозяйственной деятельности предприятия. - М.: - ИНФРА-М, 2008. - 688с.

14. Финансы / А.М. Ковалева. - М.: Статистика, 2007. - 335 с.

15. Финансы предприятия / Е.И. Бородина. - М.: Биржи и банки, 2006. - 285 с.

16. Хеддевик К. Финансово-экономический анализ деятельности предприятий. - М.: Финансы и статистика, 2008. - 89 с.

17. Чечевицына Л.Н., Чуев И.Н. Анализ финансово-хозяйственной деятельности. - М.: Дашков и Ко, 2007. - 352 с.

18. Шеремет А. Д. Аудит. - М.: ИНФРА-М, 2006. - 78 с.

19. Шеремет А.Д. Методика финансового анализа. - М.: ИНФРА-М, 2008. - 171 с.

20. Барулин С.В. Самофинансирование предприятий в условиях рыночной экономики // Финансы. - 2009. - 3. - С. 13-15.

Размещено на Allbest.ru