Анализ на основе парной регрессионной модели
Если, то данная единица использует имеющиеся ресурсы исследуемого фактора с меньшей результативностью, чем в среднем по изучаемому множеству. Когда, можно сделать вывод, что применение имеющихся ресурсов данного фактора выше, чем в среднем по совокупности. Подобный анализ позволяет выявить объекты с различной степенью использования возможного прироста фактора: с более высокой, чем ее средний… Читать ещё >
Анализ на основе парной регрессионной модели (реферат, курсовая, диплом, контрольная)
Уравнения регрессии широко используют для решения аналитических задач. В частности, можно проанализировать уровень фактической обеспеченности каждого изучаемого объекта данным фактором: либо объект обеспечен данным фактором на уровне ниже среднего по изучаемому множеству, либо на уровне ниже этого среднего уровня[1]. В результате появляется возможность определить перспективы развития, связанные с изменением фактического уровня обеспеченности данным фактором: либо с сохранением этого уровня, либо с его изменением на тот или иной процент прироста.
Такой вариант анализа реализуется при сравнении расчетного () и среднего () значений результата для каждого объекта изучаемого множества. Если , то фактическая обеспеченность данным фактором х ниже среднего уровня. Если , то фактическая обеспеченность единицы данным фактором выше среднего. Группировка изучаемых единиц по значениям и позволяет разработать для каждой группы индивидуальную систему мер по регулированию фактического уровня обеспеченности данным фактором. Результат подобной группировки объектов для рассматриваемой нами задачи представлен в табл. 6.4.
Таблица 6.4
Группировка территорий Центрального федерального округа по уровню обеспеченности основными фондами в экономике
Территории Центрального федерального округа. | |||||
1. Орловская обл. | 93,6. | 4,7. | 3,9. | — 4,6. | |
2. Ивановская обл. | 99,7. | 2,9. | 4,2. | — 4,3. | ; |
3. Костромская обл. | 108,4. | 5,6. | 4,7. | — 3,8. | ; |
4. Калужская обл. | 123,2. | 7,2. | 5,6. | — 2,9. | |
5. Брянская обл. | 147,3. | 4,1. | 6,9. | — 1,6. | |
6. Тамбовская обл. | 160,5. | 4,9. | 7,7. | — 0,8. | ; |
7. Владимирская обл. | 162,9. | 8.6. | 7,8. | — 0,7. | ; |
8. Рязанская обл. | 167.7. | 6,7. | 8,1. | — 0,4. | ; |
9. Смоленская обл. | 175,5. | 10,5. | 8,6. | 0,1. | |
10. Курская обл. | 177,5. | 9,7. | 8,7. | ; | 0,2. |
11. Липецкая обл. | 191,5. | 10,4. | 9,5. | ; | 1,0. |
12. Белгородская обл. | 194,1. | 10,2. | 9,6. | ; | 1,1. |
13. Тульская обл. | 215,3. | 9,1. | 10,8. | 2,3. | |
14. Тверская обл. | 225,4. | 11,4. | ; | 2,9. | |
15. Ярославская обл. | 258,0. | 12,6. | 13,3. | ; | 4,8. |
16. Воронежская обл. | 290,1. | 14,8. | 15,1. | 6,6. | |
Итого. | 2790,7. | 136,0. | 136,0. | 0,0. | ; |
Средняя. | 174,4. | 8,5. | 8,5. | ; | ; |
В первую группу попали восемь территорий, где абсолютный размер обеспеченности основными фондами ниже, чем в среднем по изучаемой совокупности. Для дополнительного притока инвестиций данной группе территорий необходимо увеличить стоимость основных фондов. Во вторую группу вошли территории, где абсолютный размер обеспеченности основными фондами значительно выше, чем в среднем по совокупности. В данном случае нет необходимости в интенсивном приросте основных фондов для прироста инвестиций. Построенное уравнение регрессии (см. параграф 6.3) можно применять для анализа уровня интенсивности использования имеющихся значений данного фактора. Для этого необходимо сравнить фактические () и расчетные () значения результата: .
Если , то данная единица использует имеющиеся ресурсы исследуемого фактора с меньшей результативностью, чем в среднем по изучаемому множеству. Когда , можно сделать вывод, что применение имеющихся ресурсов данного фактора выше, чем в среднем по совокупности. Подобный анализ позволяет выявить объекты с различной степенью использования возможного прироста фактора: с более высокой, чем ее средний уровень, и с более низкой. Следовательно, перспективы изменения фактора в связи с разной степенью его использования у различных объектов отличаются. Результаты рассмотренной группировки по условиям нашей задачи представлены в табл. 6.5.
Таблица 6.5
Группировка территорий Центральною федерального округа по уровню использования основных фондов экономики для роста инвестиций
Территории Центрального федерального округа. | |||||
1. Брянская обл. | 147,3. | 4,1. | 6,9. | — 2,8. | ; |
2. Тамбовская обл. | 160,5. | 4,9. | 7,7. | — 2,8. | |
3. Тульская обл. | 215,3. | 9,1. | 10,8. | — 1,7. | |
4. Рязанская обл. | 167,7. | 6,7. | 8,1. | — 1,4. | ; |
5. Ивановская обл. | 99,7. | 2,9. | 4,2. | — 1,3. | ; |
6. Ярославская обл. | 258,0. | 12,6. | 13,3. | — 0,7. | ; |
7. Воронежская обл. | 290,1. | 14,8. | 15,1. | — 0,3. | |
8. Белгородская обл. | 194,1. | 10,2. | 9,6. | 0,6. | |
9. Владимирская обл. | 162,9. | 8,6. | 7,8. | 0,8. | |
10. Орловская обл. | 93,6. | 4,7. | 3,9. | 0,8. | |
11. Костромская обл. | 108,4. | 5,6. | 4,7. | 0,9. | |
12. Липецкая обл. | 191,5. | 10,4. | 4,7. | ; | 0,9. |
13. Курская обл. | 177,5. | 9,7. | 9,5. | 8,7. | ; |
14. Калужская обл. | 123,2. | 7,2. | 5,6. | 1,6. | |
15. Смоленская обл. | 175,5. | 10,5. | 8,6. | 1,9. | |
16. Тверская обл. | 225,4. | 14,0. | 11,4. | ; | 2,6. |
Итого. | 2790,7. | 136,0. | 136,0. | ; | ; |
Средняя. | 174,4. | 8,5. | 8,5. | ; |
Из табл. 6.5 следует, что в первой группе, где «инвестицеобразующую» роль фондов используют ниже среднего уровня, находятся семь территорий, а во второй, где эта функция розничного товарооборота реализована на уровне выше среднего, — девять. Таким образом, понятны различные перспективы прироста инвестиций в результате увеличения стоимости основных фондов: для территорий второй группы перспективы эконометрического моделирования весьма обнадеживающие, а для территорий первой группы — весьма ограничены.
Рассмотренные два варианта группировки могут быть объединены в комбинационной группировке, в которой можно одновременно проанализировать обеспеченность изучаемых объектов ресурсами данного фактора и уровень их использования. Процедура группировки по А и Б остается неизменной, т. е. и . Результаты комбинационной группировки оформляют в виде таблицы, в которой представляют также расчет системы показателей, оценивающих особенности каждой из выделенных групп (табл. 6.6).
Таблица 6.6
Результаты группировки территорий Центрального федерального округа по обеспеченности основными фондами и степени их использования нри формировании инвестиций
Группа территорий по значениям А | Подгруппы территорий, но значепням Б | Число территорий в группе,. (я). | Среднее значение фактора X | Оценка обеспеченности ресурсами и их использования. | |||
А< 0. | Б< 0. | 488,1. | 26,1. | 22,0. | 122,0. | очень плохо. | |
/>>0. | 575,2. | 18,6. | 27,0. | 143,8. | хорошо. | ||
А >0. | Б<0 | 964,0. | 54,8. | 47,7. | 192,8. | неважно. | |
Б>0 | 763,4. | 36,5. | 39,3. | 254,5. | отлично. | ||
Итого. | 2790,7. | 136,0. | 136,0. | 174,4. |
В первой группе оказались четыре территории, у которых низкая обеспеченность фондами и слабая интенсивность их использования. Здесь сложилась неблагоприятная ситуация для дальнейшего развития, так как перспективы получения инвестиций в подобных условиях весьма призрачные. Во вторую группу попали территории с низкой обеспеченностью фондами, но с высоким уровнем их использования. Это позволяет реально рассчитывать на приток инвестиций, если дополнительно удастся увеличить обеспеченность фондами.
- [1] Елисеева И. И., Юзбашев Μ. М. Общая теория статистики: учебник ∕ под ред. И. И. Елисеевой. 5-е изд. М.: Финансы и статистика, 2004. С. 384−386.