Применение статистических методов в управлении финансами финансово-промышленной группы (стр. 9 из 9)
Изучение связи показателей коммерческой деятельности предприятий необходимо не только для установления факта наличия связи, но и для научно обоснованного прогнозирования и рационального управления. Выделенным связям важно придать математическую определенность. Без количественной оценки закономерности связи невозможно использовать результаты разработок для практических целей.
Процедура определения узкого места рассмотрена в главе 2. Для иллюстрации были взяты данные пятидесяти предприятий ФПГ "Славянская бумага". Результаты расчетов приведены в приложении II.
Для решения вышеперечисленных задач необходимо воспользоваться статистическими методами.
В данном случае необходимо применить методы для изучения корреляционной связи, т.е. корреляционно-регрессионный анализ, который позволит выявить влияние факторного показателя Х на результативный Y. Примем прямолинейную форму зависимости между признаками Хи Y[6,11,12]:
Yx= а0 + а1Х (3.1)
В данном случае примем
за Х — отклонение эффективности деятельности данного предприятия от средней эффективности предприятий-участников финансово-промышленной группы,
за Y — показатель взаимодействия предприятий с поправкой на предприятие j (ПВj).
Для определения параметров а0 и а1 на основе требований метода наименьших квадратов [6,11,12]
,где:
Yi — эмпирические данные;
Yxi — выровненные данные.
Далее рассчитываются параметры а0 и а1. Формулы расчета имеются в любой статистической литературе. Результаты расчетов представлены в приложении II в разделе статистическое исследование парной корреляции.
Вычисленные значения а0=0,8636 и а1=0,0661 подставляются в уравнение регрессии:
Yx = 0,8636 + 0,0661х
Важным этапом корреляционного анализа связи является оценка практической значимости составленной модели. Проверка практической значимости в корреляционно-регрессионном анализе математических моделей осуществляется посредством показателей тесноты связи между признаками X и Y.
Для статистической оценки тесноты связи применяются следующие показатели: общая дисперсия, отображающая совокупное влияние всех факторов, факторная дисперсия, отображающая влияние только факторного признака Х, остаточная дисперсия, отображающая влияние всех прочих, кроме Х, факторов [6,11,12].
Индекс детерминации характеризует меру тесноты связи между признаками Х и Y и определяется как соотношение между факторной и общей дисперсиями. На основе него определяется индекс корреляции, который равен квадратному корню от индекса детерминации.
При прямолинейной форме связи показатель тесноты связи определяется по формуле линейного коэффициента корреляции, который в данном случае по абсолютной величине равен индексу корреляции.
В данном случае, при статистическом исследовании парной корреляции, индекс корреляции равен линейному коэффициенту корреляции и составил 0,85023 (см. Приложение II)
Для оценки значимости индекса корреляции применяется F-критерий Фишера.
Фактическое значение критерия FRопределяется по формуле [6,11,12]
, (3.2)где:
m — число параметров уравнения регрессии
R2 — индекс детерминации.
Величина FRсравнивается с табличным критическим значением Fr, которое определяется по таблице F-критерия с учетом принятого уровня значимости и числа степеней свободы r1 = m — 1 и r2 = n — m.
Если FR> Fr, то величина индекса корреляции признается существенной.
В приложении II рассчитано фактическое значение FR критерия по формуле 3.2., который составил 125,2167. Критическое значение Fr определяется по таблице F-критерия с учетом принятого уровня значимости равным 0,05 и числом степеней свободы r1= 1 и r2= 49 и составил Fr = 4,04. Так как FR> Fr , томожно утверждать, что величина рассчитанного индекса корреляции существенна.
Для получения выводов о практической значимости составленной модели показаниям тесноты связи дается качественная оценка. Это осуществляется на основе шкалы Чеддока, значения которой представлены в приложении II [6,11,12].
Сравнивая значение рассчитанного линейного коэффициента корреляции, которое равно 0,85023, со значениями шкалы Чеддока, можно сказать, что зависимость результативного признака Y от факторного Х является высокой. Следовательно, можно сделать общий вывод о практической пригодности составленной математической модели.
Появление финансово-промышленных групп в российской экономике обуславливает необходимость научного обоснования принимаемых управленческих решений в процессе их функционирования.
Настоящая дипломная работа позволяет предприятиям-участникам финансово-промышленной группы получить единую методику для планирования и оценки текущей деятельности в рамках технологической цепочки, общую методику оценки финансового состояния, а руководству финансово-промышленной группы — методику выявления узких мест, снижающих общую эффективность финансово-промышленной группы. В работе была проверена практическая значимость представленных методик на примере ФПГ "Славянская бумага".
Таким образом, можно сказать, что в настоящей дипломной работе осуществлено решение поставленных задач и целей.
Приложение II
[1] Современный словарь иностранных слов. М., 1993. С. 649.