 |
 |
 |
 |
|
 |
 |
76
Следующий этап корреляционного анализа —расчет уравнения связи (регрессии). Решение
проводится обычно шаговым способом. Сначала в расчет принимается один фактор, который
оказывает наиболее значимое влияние на результативный показатель, потом второй, третий и т.д. И на
каждом шаге рассчитываются уравнение связи, множественный коэффициент корреляции и
детерминации, F-отношение (критерий Фишера), стандартная ошибка и другие показатели, с
помощью которых оценивается надежность уравнения связи. Величина их на каждом шаге
сравнивается с предыдущей. Чем выше величина коэффициентов множественной корреляции,
детерминации и критерия Фишера и чем ниже величина стандартной ошибки, тем точнее уравнение
связи описывает зависимости, сложившиеся между исследуемыми показателями. Если добавление
следующих факторов не улучшает оценочных показателей связи, то надо их отбросить, т.е.
остановиться на том уравнении, где эти показатели наиболее оптимальны.
Сравнивая результаты на каждом шаге (табл.7.9), мы можем сделать вывод, что наиболее полно
описывает зависимости между изучаемыми показателями пятифакторная модель, полученная на
пятом шаге. В результате уравнение связи имеет вид:
Коэффициенты уравнения показывают количественное воздействие каждого фактора на
результативный показатель при неизменности других. В данном случае можно дать следующую
интерпретацию полученному уравнению: рентабельность повышается на 3,65 % при увеличении
материалоотдачи на 1 руб.; на 0,09 % - с ростом фондоотдачи на 1 коп.; на 1,02 %-с повышением
среднегодовой выработки продукции на одного работника на 1 млн руб.; на 0,052 %- при увеличении
удельного веса продукции высшей категории качества на 1 %. С увеличением продолжительности
оборота средств на 1 день рентабельность снижается в среднем на 0,122 %.
Коэффициенты регрессии в уравнении связи имеют разные единицы измерения, что делает их
несопоставимыми, если возникает вопрос о сравнительной силе воздействия факторов на
результативный показатель. Чтобы привести их в сопоставимый вид, все переменные уравнения
регрессии выражают в долях среднеквадратического отклонения, другими словами, рассчитывают
стандартизированные коэффициенты регрессии. Их еще называют бетта-коэффициентами по символу,
который принят для их обозначения (р).
Бетта-коэффициенты и коэффициенты регрессии связаны следующим отношением:
Бетта-коэффициенты показывают, что если величина фактора увеличится на одно
среднеквадратическое отклонение, то соответствующая зависимая переменная увеличится или