Корреляционный анализ проведем, используя Excel.
Таблица 2
Матрица парных коэффициентов корреляции
|
Активы
|
Собственный капитал
|
Заемный капитал
|
Прибыль
|
Денежные вложения
|
Дебиторская задолженность
|
Активы
|
1
|
|
|
|
|
|
Собственный капитал
|
1
|
|
|
|
|
|
Заемный
капитал
|
0,458854179
|
1
|
|
|
|
|
Прибыль
|
0,293754521
|
0,064429282
|
1
|
|
|
|
Денежные вложения
|
0,269526929
|
0,261034731
|
0,084375164
|
1
|
|
|
Дебиторская задолженность
|
0,387986505
|
0,307369544
|
0,247434314
|
0,090054426
|
1
|
|
На основании полученных данных можно сделать вывод, что наибольшее влияние на сумму активов оказывает собственный капитал и дебиторская задолженность.
Построение линейной множественной регрессии
Множественная регрессия, рассчитанная в Excel, представлена в следующей таблице.
ВЫВОД ИТОГОВ
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Регрессионная статистика
|
|
|
|
|
|
|
|
Множественный R
|
0,674
|
|
|
|
|
|
|
|
R-квадрат
|
0,454
|
|
|
|
|
|
|
|
Нормированный R-квадрат
|
0,392
|
|
|
|
|
|
|
|
Стандартная ошибка
|
57,13
|
|
|
|
|
|
|
|
Наблюдения
|
50
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Дисперсионный анализ
|
|
|
|
|
|
|
|
|
df
|
SS
|
MS
|
F
|
Значимость F
|
|
|
|
Регрессия
|
5
|
119582,2
|
23916,43
|
7,327661
|
4,55E-05
|
|
|
|
Остаток
|
44
|
143609,7
|
3263,856
|
|
|
|
|
|
Итого
|
49
|
263191,8
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Коэффициенты
|
Стандартная ошибка
|
t-статистика
|
P-Значение
|
Нижние 95%
|
Верхние 95%
|
Нижние 95,0%
|
Верхние 95,0%
|
Y-пересечение
|
346,71
|
29,336
|
11,818
|
3,03E-15
|
287,587
|
405,8343
|
287,587
|
405,8343
|
Переменная X 1
|
1,124
|
0,369
|
3,046
|
0,003915
|
0,380117
|
1,867389
|
0,380117
|
1,867389
|
Переменная X 2
|
0,341
|
0,319
|
1,069
|
0,290728
|
-0,30169
|
0,983793
|
-0,30169
|
0,983793
|
Переменная X 3
|
0,536
|
0,728
|
0,737
|
0,464869
|
-0,92999
|
2,002929
|
-0,92999
|
2,002929
|
Переменная X 4
|
2,134
|
1,908
|
1,118
|
0,269559
|
-1,71219
|
5,980023
|
-1,71219
|
5,980023
|
Переменная X 5
|
2,295
|
0,757
|
3,03
|
0,004086
|
0,768477
|
3,821597
|
0,768477
|
3,821597
|
Уравнение регрессии имеет вид:
y = 1,124+0x1 + 0,341x2 +0,537x3 + 2,134x4 + 2,295x5
Рассчитаем парную регрессию между суммой активов и дебиторской задолженностью.
ВЫВОД ИТОГОВ
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Регрессионная статистика
|
|
|
|
|
|
Множественный R
|
0,469
|
|
|
|
|
|
R-квадрат
|
0,22
|
|
|
|
|
|
Нормированный R-квадрат
|
0,204
|
|
|
|
|
|
Стандартная ошибка
|
65,398
|
|
|
|
F>Fкр
|
|
Наблюдения
|
50
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Fкр
|
|
Дисперсионный анализ
|
|
|
|
4,0427
|
|
|
df
|
SS
|
MS
|
F
|
Значимость F
|
|
Регрессия
|
1
|
57900,7302
|
57900,7302
|
13,538
|
0,0006
|
|
Остаток
|
48
|
205291,106
|
4276,898042
|
|
|
|
Итого
|
49
|
263191,8362
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Коэффи
циенты
|
Стандартная ошибка
|
t-статистика
|
P-Значение
|
Нижние 95%
|
Верхние 95%
|
Y-пересечение
|
425,44
|
24,41297996
|
17,42696845
|
2,144E-22
|
376,359
|
474,5298167
|
Переменная X 1
|
2,95
|
0,802146742
|
3,679404811
|
0,0006
|
1,339
|
4,564246675
| |
Скачать 379.5 Kb.