сіх оборотних коштів;
Т п - число днів в аналізованому періоді;
Р п - виручка від реалізації продукції та позареалізаційних операцій в ринкових цінах.
Малюнок 2.11 - Коефіцієнт оборотності за запасами
У табл. 2.7 представлені вихідні дані з розрахунку тривалості одного обороту по запасам.
Таблиця 2.7 - Динаміка тривалості одного обороту за запасами
Найменування показателя2008 год2009 год2010 годТемп росту,% 09/08Темп росту,% 10/09Отклоненіе, 09/08Отклоненіе, 10/09Запаси 88,2549,1467,7155,68137,79-39,1118,57
Тривалість одного обороту, як видно з табл. 2.7, за запасами скоротилася з 88,25 до 49,14 п протягом 2008-2009 рр. У 2010 році відбулося збільшення до 67,71 п.
Малюнок 2.12 - Динаміка тривалості одного обороту за запасами
У табл. 2.8 розрахуємо коефіцієнт закріплення оборотних коштів за період 2008-2010 рр. за формулою 2.3:
До зо=С о/Р п. (2.3)
Таблиця 2.8 - Коефіцієнт закріплення оборотних коштів.
Найменування показателя2008 год2009 год2010 годТемп росту,% 09/08Темп росту,% 10/09Отклоненіе, 09/08Отклоненіе, 10/09По запасам0,2420,1350,18655,68137,79-0,1070,051
На малюнку 2.15 розглянемо коефіцієнт закріплення за 2008-2010 рр.
Малюнок 2.13 - Динаміка коефіцієнта закріплення за 2008-2010 рр.
Коефіцієнт закріплення оборотних коштів на ВАТ «Гомельський жировий комбінат» за запасами впродовж 2008-2009 рр скоротився з 0,242п. до 0,135п. У 2010 році відбулося збільшення даного показника до 0,186п.
Існує велика різноманітність прикладних пакетів, що реалізують широкий спектр статистичних методів, їх також називають універсальними пакетами або інструментальними наборами.
Аналіз будемо проводити за допомогою пакета прикладних програм MicrosoftExcel. MicrosoftExcel має велике число статистичних функцій. Деякі є вбудованими, деякі доступні після установки пакета аналізу.
Скористаємося регресійним аналізом. Основна особливість регресійного аналізу: за його допомогою можна отримати конкретні відомості про те, яку форму і характер має залежність між досліджуваними змінними.
За допомогою регресійного аналізу можливе вирішення завдання прогнозування та класифікації. Прогнозні значення обчислюються шляхом підстановки в рівняння регресії параметрів значень пояснюють змінних. Рішення задачі класифікації здійснюється таким чином: лінія регресії ділить всі безліч об'єктів на два класи, і та частина безлічі, де значення функції більше нуля, належить до одного класу, а та, де воно менше нуля, - до іншого класу.
У табл. 2.9 зведемо отримані дані.
Таблиця 2.9 - Результати факторного аналізу
ВИСНОВОК ІТОГОВФАКТОРИРегрессіонная статістікаХ1Х2Х3Х4Х5Х6Х7Х8Множественний R0,9226850,933780,807420,868110,986210,637160,825920,94988R-квадрат0,8513480,8719510,6519410,7536260,9726110,4059750,6821560,902289Нормированный R-квадрат - 3-3-3-3-3-3-3-3Стандартная ошібка5783,455367,738849,697445,602482,5111561,28456,864688,94Наблюденія11111111
Величина R-квадрат, звана також мірою визначеності, характеризує якість отриманої регресійної прямої. Ця якість виражається ступенем відповідності між вихідними даними і регресійної моделлю (розрахунковими даними). Міра визначеності завжди знаходиться в межах інтервалу [0; 1].
У більшості випадків значення R-квадрат знаходиться між цими значеннями, званими екстремальними, тобто між нулем і одиницею.
Якщо значення R-квадрата близько до одиниці, це означає, що побудована модель пояснює майже всю мінливість відповідних змінних. І навпаки, значення R-квадрата, близьке до нуля, означає погана якість побудованої моделі.
У наших розрахунках міра визначеності дорівнює 0,851348, 0,871951, 0,651941, 0,753626, 0,972611, 0,405975, 0,682156 і 0,902289, відповідно по факторам, що говорить про дуже хорошій підгонці регресійної прямої до вихідних даних. множинний R - коефіцієнт множинної кореляції R - висловлює ступінь залежності незалежних змінних (X) і залежною змінною (Y).
Множинний R дорівнює квадратному кореню з коефіцієнта детермінації, ця величина приймає значення в інтервалі від нуля до одиниці.
У табл. 2.10 представимо значення за характером сили зв'язку (в.в. - вельми висока зв'язок; заст. - Помітна зв'язок).
Таблиця 2.10 - Характер сили зв'язку
Показате...
