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
| |