Анализ тенденций и закономерностей формирования себестоимости яровых зерновых в регионе

Следующая характеристика критерий Фишера. Расчетное значение F=298,02 сравнивают с табличным, которое определяется для принятого уровня значимости и степеней свободы , где n- число наблюдений, m- число факторов (включая результативный).  Для =0,01 и для =0,05 и для =0,10   и . Так как расчетное значение  критерия Фишера больше табличного для трех уровней значимости, то данная модель пригодна для применения на практике.

Средняя относительная ошибка аппроксимации  =1,38% < 10%, что означает, что модель имеет высокую точность.

Далее рассмотрим коэффициент  существенности коэффициента регрессии t_aj либо критерий Стьюдента или t-статистика.                                                          

Расчетное значение сравнивают с табличным  , которое определяется для различных уровней значимости в зависимости от числа степеней свободы , где n- число наблюдений, m- число факторов (включая результативный). Табличное значение критерия Стьюдента с степенью свободы и уровнем значимости =0,01 равен =2,39, для =0,05  =1,671, для =0,10 =1,296. Если расчетное значение ниже, чем табличное, то данный фактор из модели исключается. В модели коэффициенты существенности следующие: = 22,1; , , , , _, , , . Можно сделать вывод, что фактор t_{3 ,} t_4, t_5, t_6, t_7, t_8, t₉ не значим в модели, так как расчетное значение этого показателя ниже табличных значений для всех уровней свободы. Но показатель t₇ имеет наибольшее значение, поэтому мы его включаем в модель третьим факторным показателем. 

Все факторные показатели имеют различные единицы измерения. Для того чтобы показатели можно  было сравнивать, рассчитывают коэффициент  эластичности.         

 Коэффициенты эластичности  имеют следующие значения:

= 0,38; = 0,62; = 0,04; = -0,06; = -0,02; = 0,001; = 0,05; = -0,03; = -0,04. В большой степени к росту прибыли предприятия приводит прибыль животноводства = 0,62, т.е. при увеличении  прибыли животноводства на 1%, прибыль предприятия увеличится на 0,62% .

 В большей степени  к снижению прибыли предприятия  приводит увеличение количества молока на 100 га с. – х. угодий = -0,06, т.е. при увеличении  количества молока на 100 га с. – х. угодий на 1%, прибыль предприятия уменьшится на 0,06%.

Рассмотрим  -коэффициент. = 0,49; = 0,82; = 0,01; = -0,03; = -0,02; = 0,01; = 0,01; = -0,01; = -0,02. В данном случае в большей степени к росту прибыли предприятия приводит прибыль животноводства = 0,82, т.е. при увеличении прибыли животноводства на 1стандартное отклонение, прибыль увеличится на 0,82 стандартного отклонения. К снижению прибыли предприятия приводит увеличение количества молока на 100 га с. – х. угодий, т.е. при увеличении  количества молока на 100 га с. – х. угодий на 1 стандартное, прибыль предприятия уменьшится на 0,03 стандартного отклонения. Суммируя -коэффициенты, сравниваем их с 1. Сумма -коэффициентов равна 1,27, что выше 1. Это означает, что значение результативного показателя изменяется более быстрыми темпами, чем  происходит прирост  факторов.

Далее анализируем показатель частной детерминации . Показатель = 0,276 означает, что прибыль растениеводства объясняет вариации  прибыли предприятия на 27,6%; 0,712 -  значит, что прибыли животноводства объясняет вариацию прибыли предприятия на 71,2%; 0,002- значит, что балл с. – х.  угодий объясняет вариацию прибыли предприятия на 0,2%; =-0,018-значит, что расход  молока на 100 га с. – х. угодий уменьшают прибыль предприятия 1,8%; = -0,002 – расход живой массы КРС на 100 га с. – х. угодий уменьшают прибыль предприятия на 0,2%; =0,00–стоимость ОПФ объясняет вариацию прибыли предприятия  на 0,%; 0,007- значит, что энергетические мощности  объясняет вариацию прибыли предприятия на 0,7%; =-0,002-значит, что среднегодовая численность работников уменьшают прибыль предприятия 0,2%; = 0,002 – значит, что площадь с.-х. угодий  объясняет вариацию прибыли предприятия на 0,2%. Видя вклад каждого фактора в общую вариацию себестоимости яровых зерновых, можно обеспечить высокий уровень результата за счет комбинирования факторов, замены одного другим.

Исключив из модели не существенные факторы, получим последнюю линейную КМ (ПРИЛОЖЕНИЕ Г):

; ; ; ; .

 где    Y – прибыль предприятия, млн. руб.,

  прибыль растениеводства, млн. руб.,

  – прибыль животноводства, млн. руб.,

  –  наличие энергетических мощностей, тыс. л. с.

Параметр а₀=-10,24 показывает, что при влиянии неучтенных в модели факторов прибыль предприятия уменьшится на 10,24  млн. руб. Коэффициент а₁=0,99 – если  прибыль растениеводства увеличится га 1 млн. руб., то прибыль предприятия увеличивается на 0,99млн. руб.; а₂=1,01 – если прибыль животноводства увеличится на 1 млн. руб., то прибыль увеличится на 1,01 млн. руб.; а₃=2,6 - если энергетические мощности увеличится на 1 тыс. л. с., то прибыль увеличится на 3,52 млн. руб.

R=0,99 показывает, что выбранные  факторы сильно влияют на результативный.

t_R=347,3≥2,48, следовательно, модель является устойчивой.

D=97,78% показывает, что выбранные  факторы объясняют изменение  результативного на 97,78%.

Поскольку скорректированный  коэффициент детерминации =0,9774 имеет близкое значение с коэффициентом детерминации, то модель хорошая.

Следующая характеристика критерий Фишера. Расчетное значение F=955,9 сравнивают с табличным, которое определяется для принятого уровня значимости и степеней свободы , где n- число наблюдений, m- число факторов ( включая результативный).  Для =0,01 и для =0,05 и для =0,10   и . Так как расчетное значение  критерия Фишера больше табличного для трех уровней значимости, то данная модель пригодна для применения на практике.

Средняя относительная ошибка аппроксимации  =1,38% < 10%, что означает, что модель имеет высокую точность.

Далее рассмотрим коэффициент  существенности коэффициента регрессии t_aj либо критерий Стьюдента или t-статистика.                                                          

Расчетное значение сравнивают с табличным  , которое определяется для различных уровней значимости в зависимости от числа степеней свободы , где n- число наблюдений, m- число факторов (включая результативный). Табличное значение критерия Стьюдента с степенью свободы и =0,01 равен =2,39, для =0,05  =1,671, для =0,10 =1,296. Если расчетное значение ниже, чем табличное, то данный фактор из модели исключается. В модели коэффициенты существенности следующие: = 25,4; , . Можно сделать вывод, что фактор t₃ не значим в модели, так как расчетное значение этого показателя ниже табличных значений для всех уровней свободы.

Все факторные показатели имеют различные единицы измерения. Для того чтобы показатели можно  было сравнивать, рассчитывают коэффициент  эластичности.         

 Коэффициенты эластичности  имеют следующие значения:

= 0,38; = 0,61; = 0,04; В большой степени к росту прибыли предприятия приводит прибыль животноводства = 0,61, т.е. при увеличении  прибыли животноводства на 1%, прибыль предприятия увеличится на 0,62% .

 Рассмотрим  -коэффициент. = 0,48; = 0,81; = 0,01. В данном случае в большей степени к росту прибыли предприятия приводит прибыль животноводства = 0,81, т.е. при увеличении прибыли животноводства на 1стандартное отклонение, прибыль увеличится на 0,81 стандартного отклонения. Суммируя -коэффициенты, сравниваем их с 1. Сумма -коэффициентов равна 1,31, что выше 1. Это означает, что значение результативного показателя изменяется более быстрыми темпами, чем  происходит прирост  факторов.

Далее анализируем показатель частной детерминации . Показатель = 0,273 означает, что прибыль растениеводства объясняет вариации  прибыли предприятия на 27,3%; 0,699 -  значит, что прибыли животноводства объясняет вариацию прибыли предприятия на 69,9%; 0,005-  значит, что энергетические мощности  объясняет вариацию прибыли предприятия на 0,5%.

Видя вклад каждого  фактора в общую вариацию себестоимости  яровых зерновых, можно обеспечить высокий уровень результата за счет комбинирования факторов, замены одного другим.

Чтобы добиться существенности этих коэффициентов необходимо построить нелинейную модель (ПРИЛОЖЕНИЕ Д):

  ; ; ; ; .

 где    Y – прибыль предприятия, млн. руб.,

  прибыль растениеводства, млн. руб.,

  – прибыль животноводства, млн. руб.,

  –  балл с. – х. угодий,

  приходится молока на 100 га с. - х. угодий, ц,

  приходится ж. м. КРС  на 100 га с. - х. угодий, ц,

  – стоимость ОПФ, млн. руб.,

  наличие энергетических мощностей, тыс. л. с.,

  среднегодовая численность работников, чел.,

  площадь с. – х. угодий, га.

Параметр а₀=1007,3 показывает, что при влиянии неучтенных в модели факторов прибыль предприятия увеличивается на 1007,3  млн. руб. Коэффициент а₁=0,001 – если  прибыль растениеводства увеличится га 1 млн. руб., то прибыль предприятия увеличивается на 0,001 млн. руб.; а₂=0,001 – если прибыль животноводства увеличится на 1 млн. руб., то прибыль увеличится на 0,001 млн. руб.; а₃=-0,152 – если балл с. – х. угодий увеличится на 1 балл, то прибыль уменьшится на 0,152 млн. руб.; а₄=0,0002 – если количество  молока на 100 га с. - х. угодий увеличится на 1 ц, то прибыль уменьшится на 0,0002 млн. руб.; а₅=0,005 - если   количество ж. м. КРС на 100 га с. - х. угодий увеличится га 1 ц, то прибыль увеличится на 0,005 млн. руб.; а₆=0,00000000001 - если стоимость ОПФ увеличится на 1 млн. руб., то прибыль увеличится на 0,00000000001 млн. руб., а₇=1,449 - если энергетические мощности увеличится на 1 тыс. л. с., то прибыль увеличится на 1,449 млн. руб., а₈=-727,3 – если среднегодовая численность работников увеличится на 1 человека, то прибыль уменьшится на 727,3 млн. руб.; а₉=-0,000004 - если   площадь с. – х. угодий увеличится 1 га, то прибыль уменьшится на 0,000004 млн. руб.

Так как наша модель является нелинейной многофакторной, то мы вычисляем корреляционное отношение η. η =0,91 показывает, что выбранные факторы сильно влияют на результативный.

Далее рассматриваем коэффициент  существенности множественной корреляции. t_R=40,52≥2,48, следовательно, модель является устойчивой.

Коэффициент детерминации: D=R²*100% . D=82,5% показывает, что выбранные факторы объясняют изменение результативного на 82,5%.

Поскольку скорректированный  коэффициент детерминации =0,822 имеет близкое значение с коэффициентом детерминации, то модель хорошая.

Следующая характеристика критерий Фишера. Расчетное значение F=31,93 сравнивают с табличным, которое определяется для принятого уровня значимости и степеней свободы , где n- число наблюдений, m- число факторов ( включая результативный). Для =0,01 и для =0,05 и для =0,10   и . Так как расчетное значение  критерия Фишера больше табличного для трех уровней значимости, то данная модель пригодна для применения на практике.

Средняя относительная ошибка аппроксимации  =1,16% < 10%, что означает, что модель имеет высокую точность.

Далее рассмотрим коэффициент  существенности коэффициента регрессии t_aj либо критерий Стьюдента или t-статистика.                                                          

Расчетное значение сравнивают с табличным  , которое определяется для различных уровней значимости в зависимости от числа степеней свободы , где n- число наблюдений, m- число факторов (включая результативный). Табличное значение критерия Стьюдента с степенью свободы и уровнем значимости =0,01 равен =2,39, для =0,05  =1,671, для =0,10 =1,296. Если расчетное значение ниже, чем табличное, то данный фактор из модели исключается. В модели коэффициенты существенности следующие:  = 4,62;  = 9,14, = -1,25, = 1,034, = 1,03, = 0,44, = 2,21, = 0,14, = -1,14_.. Можно сделать вывод, что фактор t_3, t₄ ,t₅ t_6, t₈ ,t₉ не значим в модели, так как расчетное значение этого показателя ниже табличных значений для всех уровней свободы. Но исключая  их из модели по - одному, показатель t₉ становится значимым.

Все факторные показатели имеют различные единицы измерения. Для того чтобы показатели можно  было сравнивать, рассчитывают коэффициент  эластичности.         

 Коэффициенты эластичности  имеют следующие значения:

= 0,14; = 0,39; = -0,24; = 0,11; = 0,05; = 0,003; = 0,19; = -1,46; = -0,16. В большой степени к росту прибыли предприятия приводит прибыль животноводства = 0,39, т.е. при увеличении  прибыли животноводства на 1%, прибыль предприятия увеличится на 0,39% .

 В большей степени  к снижению прибыли предприятия  приводит увеличение среднегодовой численности работников = -1,46, т.е. при увеличении  среднегодовой численности работников на 1%, прибыль предприятия уменьшится на 1,46%.

Рассмотрим  -коэффициент. = 0,28; = 0,70; = -0,09; = 0,11; = 0,06; = 0,02; = 0,15; = -0,01; = -0,12. В данном случае в большей степени к росту прибыли предприятия приводит прибыль животноводства = 0,70, т.е. при увеличении прибыли животноводства на 1стандартное отклонение, прибыль увеличится на 0,70 стандартного отклонения. К снижению прибыли предприятия приводит увеличение площади с. – х. угодий, т.е. при увеличении  площади с. – х. угодий на 1 стандартное, прибыль предприятия уменьшится на 0,12 стандартного отклонения. Суммируя -коэффициенты, сравниваем их с 1. Сумма -коэффициентов равна 1,1, что выше 1. Это означает, что значение результативного показателя изменяется более быстрыми темпами, чем  происходит прирост  факторов.