Теоретические аспекты управления доходами и расходами
Гипотеза о нулевой корреляции принимается при –1,96<V<1,96, значения, для которых это условие не выполняется, выделены жирным шрифтом цветом. Следовательно, значимая зависимость имеет место между Y и Х5, а также Х1 и Х4.
Для построения математической модели выдвинем гипотезу о наличии линейной зависимости между прибылью (иначе Y) и факторами на нее влияющими (Х1, Х2, Х3, Х4, Х5). Следовательно, математическая модель может быть описана уравнением вида:
,(2.2.1)
где 
- линейно-независимые постоянные коэффициенты.
Для их отыскания применим множественный регрессионный анализ. Результаты регрессии сведены в таблицы 18-20
Таблица 18 Регрессионная статистика
|
1 |
2 |
|
Множественный R |
0,609479083 |
|
R-квадрат |
0,371464753 |
|
Нормированный R-квадрат |
0,161953004 |
|
Стандартная ошибка |
24,46839969 |
|
Наблюдения |
21 |
Таблица 19 Дисперсионная таблица
|
Степени свободы |
SS |
MS |
F |
Значимость F | |
|
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
|
Регрессия |
5 |
5307,504428 |
1061,500886 |
1,773002013 |
0,179049934 |
|
Остаток |
15 |
8980,538753 |
598,7025835 | ||
|
Итого |
20 |
14288,04318 |
Таблица 20 Коэффициенты регрессии
|
Коэффициенты |
Стандартная ошибка |
t-статистика |
P-Значение |
Нижние 95% |
Верхние 95% |
Нижние 95,0% |
Верхние 95,0% | |
|
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
|
B0 |
38,950215 |
35,7610264 |
1,0891805 |
0,29326 |
-37,272 |
115,173 |
-37,2726 |
115,173 |
|
B1 |
4,5371110 |
8,42440677 |
0,5385674 |
0,59808 |
-13,419 |
22,4933 |
-13,4190 |
22,4933 |
|
B2 |
1,8305781 |
8,73999438 |
0,2094484 |
0,83691 |
-16,798 |
20,4594 |
-16,7982 |
20,4594 |
|
B3 |
23,645979 |
27,4788285 |
0,8605162 |
0,40304 |
-34,923 |
82,2157 |
-34,9237 |
82,2157 |
|
B4 |
-0,526248 |
0,28793074 |
-1,827690 |
0,08755 |
-1,1399 |
0,08746 |
-1,13995 |
0,08746 |
|
B5 |
-10,780037 |
4,95649626 |
-2,174931 |
0,04604 |
-21,344 |
-0,21550 |
-21,3445 |
-0,21550 |
Таким образом, уравнение, описывающее математическую модель, приобретает вид:
Y=4,53711108952303*X1+1,830578196*X2+23,64597929*X3- 0,526248308*X5-10,78003746*X5+38,95021506. (2.2.2)
Для оценки влияния каждого из факторов на результирующую математическую модель применим метод множественной линейной регрессии к нормированным значениям переменных 
, результаты пересчета коэффициентов приведены в таблице 21
Таблица 21 Оценка влияния факторов
|
Коэффициенты |
Стандартная ошибка |
t-статистика | |
|
1 |
2 |
3 |
4 |
|
Y-пересечение |
38,95021506 |
35,76102644 |
1,089180567 |
|
Переменная X 1 |
3,828821785 |
7,109270974 |
0,538567428 |
|
Переменная X 2 |
1,348658856 |
6,439097143 |
0,209448441 |
|
Переменная X 3 |
5,367118917 |
6,237091662 |
0,86051628 |
|
Переменная X 4 |
-12,43702261 |
6,804774783 |
-1,827690556 |
|
Переменная X 5 |
-12,96551745 |
5,961346518 |
-2,174931018 |
