К данному моменту математический аппарат корреляционно-регрессионного анализа находится на хорошем уровне, процесс построения моделей упрощен и не вызывает особых трудностей. Наибольшей проблемой остается правильное толкование полученных результатов и представление их бизнесу на понятном языке.
Из этого следует, что исследование факторов, которые могу определять рыночную стоимость компании и ее положение на нем, важны для выявление запасов, которые могут повысить рыночную стоимость конкретной компании в условия конкуренции и жестких социально-экономических рамках.
В качестве объекта исследования возьмем среднестатистическое предприятие центральной России и проведем моделирование с помощью эконометрических инструментов влияния бизнес процессов на эффективность его деятельности.
Так, следуя из отчетности за период с 2009 по 2018 г. на анализируемом предприятии существовала стабильность в прогрессировании коэффициента рентабельности продаж, применим методику корреляционно-регрессионного анализа и выявим зависимость между внутренними факторами предприятия и движением рентабельности продаж.
В качестве факторов влияющим на коэффициент рентабельности продаж возьмем следующие показатели:
, где 
- фондоотдача (рублей); 
- валовой доход; 
- среднегодовую стоимость основных средств. Показывает, сколько рублей с продукции было получено с одного рубля основных фондов;
, где 
- материалоотдача (рублей); - валовой доход; 
- материальные затраты. Показывает, сколько рублей дохода приходится на 1 рубль затрат;
, где 
- производительность труда (рублей/чел.) - валовой доход; 
- численность работников предприятия.
Надо отметить, что анализируемые показатели представлены временными рядами, необходимо ввести в рассмотрение параметр 
.
Далее мы должны оценить значения парных коэффициентов корреляции. Полученные результаты для удобства представим в виде матрицы парных коэффициентов корреляции.
Представляется важным дать оценку, значений парных коэффициентов корреляции, в виде матрицы парных коэффициентов корреляции. Таблица 1. Матрица парных коэффициентов корреляции для зависимости коэффициента рентабельности продаж от внутренних факторов.
Таблица 1. - Матрица парных коэффициентов
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1.000 |
|
|
|
|
|
|
0,755 |
1.000 |
|
|
|
|
|
-0,772 |
-0,675 |
1,000 |
|
|
|
|
0,820 |
0.783 |
-0.680 |
1,000 |
|
|
|
0.957 |
0.704 |
-0.816 |
0,723 |
1,000 |
Согласно данным, приведенным в таблице 1, получаем, что наибольшее влияние на зависимую переменную оказывает показатель - производительность труда (трудоотдача).
Однако не наблюдается взаимосвязь между данным фактором и параметром времени, соответственно присутствует проблема «ложной корреляции», т.е. взаимосвязь не между уровнями рассматриваемых динамических рядов, а между трендами присутствующими в них. Для устранения данной проблемы необходимо перейти к абсолютным приростам и пересчитать коэффициенты. Таблица 2. Матрица парных коэффициентов корреляции для зависимости коэффициента рентабельности продаж от внутренних факторов (переход от уровней к абсолютным приростам).
Таблица 2. - Матрица парных коэффициентов
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1,000 |
|
|
|
|
|
|
0,869 |
1,000 |
|
|
|
|
|
0,224 |
0,273 |
1.000 |
|
|
|
|
0,872 |
0,891 |
0.195 |
1.000 |
|
|
|
-0,491 |
-0,417 |
-0,298 |
-0,233 |
1,000 |
Получается, что в анализируемой ситуации был исключен тренд, т.к. взаимосвязь между абсолютными приростами и параметром времени t не прослеживается.
Наряду с этим наблюдается сильная взаимосвязь между факторами 
и 
, поэтому в модель включим лишь фактор который оказывает наибольше влияние на 
.
Таблица 3. - Результаты проведения корреляционно-регрессионного анализа
|
Показатели |
Значения |
|
Множественный R |
0.872 |
|
R-квадрат |
0.760 |
|
Нормированный R –квадрат |
0.730 |
|
Стандартная ошибка |
0.058 |
|
Фактическое значение F-критерия Фишера |
25.286 |
|
Табличное значение F-критерия Фишера |
5.318 |
Коэффициент корреляции получен равным 0,872, что свидетельствует о значимой связи между рассматриваемыми показателями.
Коэффициент детерминации получен равным 0,76, т.е. 76% колеблемости коэффициента рентабельности продаж описывается включенным в модель фактором.
Фактическое значение F-критерия Фишера больше табличного значения, отсюда можно сделать вывод о статистической значимости модели. В результате получаем следующую модель (1), и её значения 
, 
.
|
|
(1) |
Коэффициенты при показывает, что при увеличении трудоотдачи на 1 тыс. рублей на 1 человека в год рентабельность продаж увеличится на 0,0001 в год.
Так как регрессионная модель зависимости коэффициента рентабельности от фондоотдачи статистически значима, то проведем прогнозирование по полученной модели. При этом в качестве возможного значения выберем значение соответствующее 2017 г. (2).
|
|
(2) |
Прогнозируемые значения коэффициента рентабельности при заданном значении производительности труда в 2018 г. будет находиться в интервале: 9,226 ≤17,019≤24,812.
Вывод. В результате проведенного корреляционно-регрессионного анализа на базе получено модели было установлено, что наибольшее влияние на коэффициент рентабельности продаж оказывает трудоотдача.