Сдам Сам

ПОЛЕЗНОЕ


КАТЕГОРИИ







Оценка фактора «Взаимоотношения с общественностью»





 

 

При расчете коэффициентов комплекса была определена значимость (вес) рассмотренных частных критериев и решалась задача линейного свертывания критериев (табл. 24.3)

Таблица 24.3

Оценка обследованных предприятий по факторам комплекса маркетинга

 

Предприятия Факторы комплекса маркетинга (вес каждого) Рейтинг
1-й 2-й 3-й 4-й 5-й 6-й 7-й
(0,162) (0,133) (0,123) (0,151) (0,132) (0,151) (0,147)
  0,060 0,068 0,088 0,072 0,085 0,039 0,050 0,037 0,057 0,081 0,064 0,043 0,077 0,035 0,046 0,053 0,045 0,060 0,067 0,078 0,070 0,081 0,044 0,052 0,042 0,057 0,076 0,063 0,046 0,073 0,040 0,049 0,054 0,048 0,057 0,068 0,086 0,082 0,089 0,037 0,053 0,039 0,064 0,077 0,061 0,044 0,071 0,035 0,042 0,050 0,047 0,059 0,063 0,110 0,089 0,097 0,034 0,048 0,024 0,043 0,104 0,073 0,038 0,081 0,033 0,022 0,053 0,030 0,066 0,069 0,078 0,073 0,076 0,043 0,042 0,045 0,057 0,081 0,060 0,055 0,063 0,050 0,040 0,051 0,049 0,061 0,072 0,105 0,079 0,099 0,027 0,048 0,030 0,044 0,086 0,066 0,032 0,094 0,026 0,036 0,054 0,040 0,062 0,064 0,072 0,067 0,069 0,049 0,052 0,048 0,058 0,071 0,060 0,050 0,065 0,055 0,047 0,057 0,053 0,061 0,067 0,089 0,076 0,085 0,039 0,049 0,038 0,054 0,083 0,064 0,044 0,075 0,039 0,040 0,053 0,044

 

В основу разработки методики для предприятий была положена балльная оценка комплекса маркетинга.

Обработка данных (табл. 24.4) производилась на персональном компьютере по специально разработанным программам.

 

Таблица 24.4

Исходные данные для экономико-статистического анализа

 

Предприятия Результа-тивный признак – прибыль, тыс. руб., Y Факторные признаки
валовая продукция, Y тыс. руб. стоимость основных фондов, Y тыс. руб. численность работников, человек коэффициент специализации единицы коэффициент комплекса маркетинга, единицы
X 1 Х 2 Х 3 X 4 Х 5
  112,5 113,7 193,2 173,4 81,4 106,4 72,6 110,7 146,3 112,9 105,9 134,5 91,4 98,4 107,6 102,3 1404,5 1709,8 1808,7 1437,1 1496,1 1034,3 1335.0 1256,1 1581,4 1826,5 1697,7 1294,6 1174,7 1180,9 1319,0 1460,0 1478,3 345,9 431,9 886,2 484,2 724,6 200,7 317,6 156,1 364,3 554,2 387,7 302,5 483,9 220,1 243,6 347,3 313,5   0,313 0,285 0,398 0,322 0,367 0,206 0,314 0,187 0,319 0,338 0,219 0,214 0,324 0,217 0,207 0,316 0,211 0,061 0,067 0,089 0,076 0,085 0,039 0,049 0,038 0,054 0,083 0,064 0,044 0,075 0,039 0,040 0,053 0,044

 

На основе факторов с наиболее существенными значениями коэффициентов корреляции были построены регрессионные функции следующего вида:

 

 

где П расч. – прибыль.

Данные факторного анализа работы обследованных предприятий представлены в табл. 24.5, параметры полученных уравнений регрессии – в табл. 24.6

Таблица 24.5

Факторный анализ функционирования обследованных хозяйств

 

Факторы Корреляционная матрица признаков
Y Х 1 Х 2 Х 3 X 4 Х 5
X1 1,000000 0,612359 0,990153 0,458795 0,842008 0,911056
X 2   1,000000 0,649343 0,754246 0,519371 0,653003
X 3     1,000000 0,494956 0,840411 0,925908
Х 4       1,000000 0,447589 0,586315
Х 5         1,000000 0,843121
Х 6           1,000000
Вектор средних значений признаков
Y Х 1 Х 2 Х 3 Х 4 Х 5
116,99 1440,86 397,90 197,06 0,28 0,06
                       

 

Таблица 24.6

Параметры уравнений регрессии

 

Параметры Факторы, используемые при анализе
X1, X2, X4, X5 Х1, Х2, X5 Х2, X4, Х5 Х2, Х5 Х1, Х5
           
Свободный член A 0 Коэффициенты: 58,70102 61,33095 51,75845 54,42323 19,99252
A 1 А 2 А 3 А 4 А 5 Коэффициент корреляции R Коэффициент детерминации R2 Коэффициент Дарбина-Уотсона Kdw -0,006350 0,167297 - 17,84051 -70,094 0,99115 0,98239 3,24187 -0,006811 0,170094 - - -37,56663 0,99096 0,98200 2,84022 - 0,164276 - 21,98453 -106,8845 0,99054 0,98116 3,00568 - 0,167507 - - -69,46203 0,99024 0,98057 2,89421 0,004133 - - - 1547,695 0,91135 0,830565 2,017377

 

Для проверки автокорреляции использован критерий Дарбина–Уотсона. Если автокорреляция отсутствует, то его значение будет равно 2, а если имеет место полная автокорреляция, то он будет равен 0 или 4. Его величина определяет корректность найденного уравнения регрессии.

Результаты расчетов, представленные в табл. 24.6., показали, что оптимальная величина коэффициента Дарбина– Уотсона составила 2,017377; в случае использования двухфакторной модели П расч = f (Х 1, Х 5 ), что говорит о почти полном отсутствии автокорреляции, а следовательно, о корректности найденного уравнения регрессии.

Уравнение регрессии в нашем случае примет вид:

 

 

Коэффициент детерминации, представляющий собой квадрат коэффициента корреляции и показывающий долю объясненной вариации во всей динамике изменений, составил 0,830565. Его значение говорит о том, что в представленном выше регрессионном уравнении величины прибыли предприятий учтено 83,06% факторов, влияющих на нее.

О количественном влиянии рассмотренных выше факторов на величину прибыли говорят коэффициенты уравнения регрессии. Они показывают, на сколько тысяч рублей изменяется ее величина при изменении факторного признака на одну единицу. Как видим, увеличение коэффициента комплекса маркетинга на 0,001 единицы дает прирост прибыли 1,55 тыс. руб. Это говорит о том, что в совершенствовании маркетинговой деятельности кроется огромный потенциал улучшения экономических показателей предприятий. По найденному уравнению регрессии были определены расчетные значения прибыли (табл. 24.7).

Таблица 24.7







ЧТО ПРОИСХОДИТ, КОГДА МЫ ССОРИМСЯ Не понимая различий, существующих между мужчинами и женщинами, очень легко довести дело до ссоры...

Живите по правилу: МАЛО ЛИ ЧТО НА СВЕТЕ СУЩЕСТВУЕТ? Я неслучайно подчеркиваю, что место в голове ограничено, а информации вокруг много, и что ваше право...

ЧТО И КАК ПИСАЛИ О МОДЕ В ЖУРНАЛАХ НАЧАЛА XX ВЕКА Первый номер журнала «Аполлон» за 1909 г. начинался, по сути, с программного заявления редакции журнала...

Что способствует осуществлению желаний? Стопроцентная, непоколебимая уверенность в своем...





Не нашли то, что искали? Воспользуйтесь поиском гугл на сайте:


©2015- 2024 zdamsam.ru Размещенные материалы защищены законодательством РФ.