Моделирование объема реализации мебели в России в виде линейной множественной регрессии

В связи с этим целесообразно выполнить оценку влияния факторов на изменение объема реализации мебели в России на основе модели множественной регрессии.Оценка влияния факторов на объем реализации мебели в Россиина основе линейной множественной регрессииВ рамках настоящего исследования с целью оценки влияния факторов на показатель объема реализации мебели в России сформирован массив исходных данных. В качестве эндогенной переменной используется показатель объема реализации мебели в России.Экзогенные переменные:уровень инфляции, %;среднедушевые денежные доходы населения, руб.;численность населения, тыс. чел.;уровень безработицы, %;уровень занятости, %.Для построения эконометрических моделей в работе сформирован массив годовых данных с периодом исследования 2000-2019 г.. Источником статистической информации послужили данные Федеральной службы государственной статистики РФ.В таблице 3 представлена система показателей настоящего исследования и их характеристики. Таблица 3 – Описание переменныхНазвание переменнойОбозначение переменнойЕдиница измеренияОбъем реализации мебелиYМлн. руб.Уровень инфляции%Среднедушевые денежные доходы населенияРуб.Численность населенияТыс. чел.Уровень безработицы%Уровень занятости%Массив исходных данных представлен в таблице 4.Таблица 4 – Исходные данныеГодОбъем реализации мебели, млн. руб.Уровень инфляции, %Среднедушевые денежные доходы, руб.Численность населения, тыс. чел.Уровень безработицы, %Уровень занятости, %20003739,1620,802281146303,610,658,520014784,4221,483062145649,39,058,420025306,2515,793947144963,67,959,820037500,0113,665167144333,68,259,420049624,7910,896399143801,07,860,3200512332,5412,698088143236,67,161,3200616901,319,6710155142862,77,161,7200725140,139,0112540142747,56,063,1200832359,8314,1114864142737,26,263,2200926642,6611,6516895142833,58,362,0201099689,876,8518958142865,47,362,72011116933,228,4420780143056,46,563,92012131428,505,0723221143347,15,564,92013134003,266,7525684143666,95,564,82014145940,627,8227412146267,35,265,32015147667,7915,5330254146544,75,665,32016156768,477,0430865146804,45,565,72017178740,113,6831897146880,45,259,52018211885,012,8833178146780,74,859,82019226764,024,4736225146745,14,659,4На первоначальном этапе выполним анализ взаимосвязи показателей на основе матрицы парных коэффициентов корреляции (рисунок 3).Рисунок 3 – Матрица парных коэффициентов корреляцииТаким образом, эндогенная переменная демонстрируют следующие виды связи с факторами:уровень инфляции – обратная сильная;среднедушевые денежные доходы населения – прямая сильная;численность населения – прямая умеренная;уровень безработицы–обратная высокая;уровень занятости – прямая слабая.Следует отметить, что между факторами X2 и Х4, Х1 и Х4 наблюдается сильная корреляция, что может вызвать эффект мультиколлинеарности при построении модели. Этот факт следует учитывать в исследовании.Выполним построение модели регрессии. Результаты оценки представлены на рисунке 4.Рисунок 4 – Результаты оценки модели регрессии № 1Выполним оценку качества модели:согласно показателю коэффициента детерминации R2 96% вариации показателя объема реализации мебели в России объясняется факторами, вошедшими в модель. Таким образом, модель следует признать качественной;модель в целом статистически значима ();согласно значениям t-статистик и p-значений статистически значимым является только коэффициент при переменной, отражающей среднедушевые денежные доходы населения.Таким образом, на следующем этапе исследования целесообразно исключить из модели статистически не значимые факторы. Выполним построение модели парной регрессии. Результаты построения модели представлены на рисунке 5.Рисунок 5 – Модель № 2 парной регрессииЗапишем спецификацию полученной модели:Выполним оценку качества модели:согласно показателю R2 93% вариации показателя объема реализации мебели в России объясняется показателем среднедушевых денежных доходов. Таким образом, модель следует признать качественной;модель в целом статистически значима ();согласно значениям t-статистик и p-значению коэффициент модели статистически значимым.Таким образом, по результатам эконометрического моделирования получена статистически значимая модель парной регрессии, уравнение которой имеет вид:Таким образом, рост среднедушевых доходов населения на 1 руб. приводит к увеличению объема реализации мебели в России на 6,636 млн. руб.. Данный вывод экономически обоснован: рост покупательной способности населения приводит к увеличению спроса на продукцию.ЗаключениеВ рамках настоящего исследования в соответствии с целью и задачами выполнен теоретический анализ вопроса моделирования объема реализации продукции на основе линейной множественной регрессии. В работе представлены теоретические предпосылки обоснования объема реализации продукции, как показателя эффективности деятельности предприятия, рассмотрены особенности проведения статистического анализа показателей и построения модели линейной множественной регрессии. Анализ динамики показателя объема реализации мебели в России позволил выявить следующие особенности:в 2000-2019 гг. максимальный прирост показателя наблюдается в 2010 году по сравнению с показателем 2009 г. (+73047,2 млн. руб.), наименьший прирост (убыль) – в 2009 году по сравнению с показателем 2008 года (-5717,2 млн. руб. или -17,67% в относительном выражении);по сравнению с базисным 2000 годом рост показателя составил 5964,6% или +223024,9 млн. руб.средний ежегодный прирост показателя реализации мебели в России составил 11738,15 млн. руб. или +24,1% в относительном выражении;согласно результатам прогноза в 2020 году сохранится возрастающая тенденция показателя и объем реализации мебели увеличится по сравнению с 2019 годом на 12,1%;В работе отмечено, что прогноз показателя по динамике его изменения не всегда является корректным, что обусловлено лишь учетом его изменения в предыдущие периоды и отсутствием оценки влияния факторов на его развитие.В связи с этим в работе для оценки влияния факторов на показательобъема реализации мебели в России сформирован массив исходных данных по статистическим данным, представленным Федеральной службой государственной статистики РФ. В качестве периода исследования рассматривается 2000-2019 гг..В качестве факторных признаков выбраны:уровень инфляции, %;среднедушевые денежные доходы населения, руб.;численность населения, тыс. чел.;уровень безработицы, %;уровень занятости, %.На первоначальном этапе выполнен предварительный анализ данных, который позволил выявить значимое влияние всех факторов на эндогенную переменную. В то же время обнаружена сильная корреляция между факторными признаками (среднедушевые денежные доходы населения и уровень безработицы, уровень инфляции и уровень безработицы).По результатам корреляционного анализа выполнено построение модели множественной регрессии, которая показала, что статистически значимым является лишь коэффициент при показателе среднедушевые денежные доходы.На следующем этапе выполнено построение модели парной регрессии. Получена статистически значимая модель, которая объясняет 93% вариации эндогенной переменной.Анализ показал, что рост среднедушевых доходов населения на 1 руб. приводит к увеличению объема реализации мебели в России на 6,636 млн. руб..Список использованной литературыАбушева, Л. А., Зубарев, А. А. Основы экономико-статистического анализа на макро- и микроуровнях: учеб. пособие. – Тюмень: ТюмГНГУ, 2015. – 216 с.Айвазян С.А. Методы эконометрики: учебник. - М.: Магистр: ИНФРА-М, 2014.Афанасьев В.Н. и др.. Эконометрика: Учебник / под ред. B.Н. Афанасьева. - М.: Финансы и статистика, 2015.Барило Л.В. Ресурсный потенциал динамической устойчивости предпринимательской структуры в условиях нестабильной внешней среды: монография / Л.В. Барило, А.А. Сёмин.. —Ростов-на-Дону: Южный федеральный университет, 2015. — 162 c.Баскакова, О.В. Экономика предприятия (организации) / О.В. Баскакова, Л.Ф. Сейко. - М: Дашков и К, 2013. – 147 с.Балабанов И.Т. Основы финансового менеджмента. Как управлять капиталом?. - М.: Финансы и Статистика, 2014. С. 223.Валевич Р.П., Давыдова Г.А. Экономика торговой организации. Учебное пособие/Р.П. Валевич, Г.А. Давыдова.– Минск,– 2016. – С. 360.Веснин В.Р. Стратегическое управление: учебник. М.: Проспект, 2014. 328 с.Галай А.Г. Экономический анализ хозяйственной деятельности: курс лекций / А.Г. Галай, Т.П. Чашина. —М.: Московская государственная академия водного транспорта, 2017. — 81 c.Кремер Н.Ш., Путко Б.А. Эконометрика: учебник для вузов - 2-е изд. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2015.Мхитарян В.С. Эконометрика: учебное пособие/ Мхитарян В.С., Архипова М.Ю., Сиротин В.П.— М.: Евразийский открытый институт, 2015.— 224 c.Мхитарян В.С. Эконометрика: учебное пособие/ Мхитарян В.С., Архипова М.Ю., Сиротин В.П.— М.: Евразийский открытый институт, 2012.— 224 c.Николаев М. Содержание категории «эффективность»/М. Николаев//Вестн. Нижегород. ун-та им. Н.И. Лобачев-ского. Сер. Экономика и финансы. – 2016.– Вып. 1 (7).– С. 392–397.Селезнева Н.Н., Ионова А.Ф. Финансовый анализ. Управление финансами. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2017. С. 639.Федеральная служа государственной статистики РФ. [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.gks.ruЭкономика и организация производства: Учебник / Под ред. докт. экон. наук, проф. Ю.И. Трещевского, докт. экон. наук, проф. Ю.В. Вертаковой, докт. экон. наук.проф. Л.П. Пидоймо. Руководитель авторского коллектива – д.э.н., проф. Ю.В. Вертакова. — М.: ИНФРА-М, 2016. — 381 с.