Оценка конкурентоспособности продукции в условиях рынка

Собранную информацию проверим на точность, однородность, соответствие закону нормального распределения. Критерием однородности информации послужит среднеквадратическое отклонение и коэффициент вариации, которые рассчитаем по каждому факторному и результативному признаку. Чем больше коэффициент вариации, тем относительно больший разброс и меньшая выравненность изучаемых объектов. Изменчивость вариационного ряда принято считать незначительной, если вариация не превышает 10%, средней – если составляет 10-20%, значительной – если она больше 20%, но не превышает 33%. Если вариация выше 33% , то это скажет о неоднородности информации и необходимости ее исключения из анализа.

Максимальный коэффициент вариации, полученный в ходе расчетов по исходным данным таблицы равен 12,46%. Из этого следует, что изменчивость вариационного ряда средняя и значит исходная информация является однородной и ее можно использовать для дальнейших расчетов.

На основании самого высокого показателя вариации определим необходимый объем данных для корреляционного анализа по следующей формуле:

N= V2× t2 / m2, (10)

где N — необходимый объем данных;

V — коэффициент вариации, %;

t — показатель надежности связи (при уровне вероятности 0,997 равен 3, при уровне вероятности 0,954 равен 2, при уровне вероятности 0,683 равен 1);

m — показатель точности расчетов (для экономических расчетов допускается ошибка 5–8%).

Подставляя данные в уравнение получим (примем t=2 и m=8%):

N = 12,462×22/82» 10.

Следовательно, принятый в расчет объем выборки является достаточным для проведения корреляционного анализа.

В результате вычислений в MS Excel получили следующие данные, отображенные в таблице 10.

Таблица 10

Данные, полученные в ходе вычислений

Из данной таблицы получаем уравнение множественной регрессии.

Yx = - 0,0098×X1 -0,612×X2 + 0,000766×X3+347,597

Коэффициент Фишера равен 84,62683. Сравниваем его с табличным значением по справочным данным. Расчетное значение критерия Фишера выше табличного. Следовательно, данное уравнение связи можно принять в качестве оценочного.

Коэффициенты уравнения показывают количественное воздействие каждого фактора на результативный показатель при неизменности других. В данном случае можно дать следующую интерпретацию полученному уравнению: количество реализации валков уменьшается на 0,0098 шт. при увеличении средней цены на одну грн.; уменьшается на 0,612 шт. – при увеличении среднего срока изготовления валков на один день. Однако количество реализации повышается на 0,000766 шт. при увеличении выделения средств на инструмент на одну грн.

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 выразим в долях среднего квадратического отклонения, другими словами рассчитаем стандартизованные коэффициенты регрессии. Их еще называют бета-коэффициентами по символу, который принят для их обозначения (b). Бетта-коэффициенты и коэффициенты регрессии связаны следующими отношениями:

bi= mi × sx/sy, (11)

где mi — коэффициент уравнения регрессии;

sx — стандартное отклонение факторного признака;

sy — стандартное отклонение результативного признака.

Бета-коэффициенты показывают, что если величина фактора увеличится на одно среднеквадратическое отношение, то соответствующая зависимая переменная увеличится или уменьшится на долю своего среднеквадратического отклонения. Сопоставление бета-коэффициентов позволяет сделать вывод о сравнительной степени воздействия каждого фактора на величину результативного показателя.

Рассчитаем бетта-коэффициенты:

b1 = - 0,0098 × 384,62/9,31 = -0,404863

b2 = –0,612 × 8,06/9,31 = -0,529830

b3 = 0,000766 × 3432,12/9,31 = 0,282384

Следовательно, степень воздействия самая высокая на результативный показатель у фактора «сроки изготовления», «средняя цена реализации» и самая маленькая у «выделение средств на инструмент».

По аналогии сопоставим и коэффициенты эластичности, которые рассчитываются по формуле:

Эi= mi×Хi/Y, (12)

где Хi – среднее значение факторного признака;

Y – среднее значение результативного признака.

Рассчитаем коэффициенты эластичности:

Э1 = -0,0098 × 13730/96 = -1,4032

Э2 = 0,91548 × 180/96 = -1,1447

Э3 = -0,18776 × 25685/96 = 0,2043

Коэффициенты эластичности показывают, на сколько процентов в среднем изменяется функция с изменением аргумента на 1%. Согласно выполненным расчетам количество реализации валков уменьшится на 1,4032% при увеличении цены на один процент; уменьшится на 1,1447% при увеличении сроков изготовления на один процент. Количество реализации валков увеличится на 0,2043% при увеличении выделения средств на инструмент на один процент.

Отобразим факторы, влияющие на количество реализации прокатных валков в виде таблицы и определим значимость каждого из них.

Таблица 11 — Факторы, влияющие на результативный показатель

 Скачать реферат