|
df
SS
MS
F
Значимость
F
Регрессия
4
135008,1234
33752,03 2,5897128 0,143068872
Остаток
6
78198,70389
13033,12
Итого
10
213206,8273
Коэффициенты
Стандартная
ошибка
t-
статистика
P-
Значение
Нижние
95%
Верхние
95%
Нижние
95,0%
Верхние
95,0%
Y-пересечение 339,63
184,0915842
1,844924 0,1145935
-
110,8209263
790,0908 -110,821 790,0908
Переменная X 1
0,0014
0,000962642
1,418309 0,2058887
-
0,000990176
0,003721 -0,00099 0,003721
Переменная X 2
-22,886
18,22535313
-1,25572
0,2559016
-
67,48182118
21,70984 -67,4818 21,70984
Переменная X 3
0,0015
0,001011779
1,443423 0,1990087
-
0,001015309
0,003936 -0,00102 0,003936
Переменная X 4
-0,0103
0,013535823
-0,76006
0,476013
-
0,043409005
0,022833 -0,04341 0,022833
Основным методом решения задач нахождения параметров уравнения
прогнозирования является метод наименьших квадратов, разработанный
К.Ф.Гауссом, заключающейся в минимизации квадратов отклонений
239
фактически измеренных значений зависимой переменной y от её значений,
вычисленных по уравнению связи с факторными признаками. С
целью
выявления факторов, влияющих на эффективность детяельности нами
подготовлен следующий массив данных.
Рисунок 1
В процессе наблюдения было выявлено 5 основных фактора, влияющих
на эффективность деятельности организации: цена 1 услуги, число
оценщиков, расходы на приобретение современной информационной
технологии и техники, число контрактов, число контрактов, заключенных
через вебсайт
Таблица 3
Факторы, влияющие эффективность оценочной деятельность
№
Фактор
Обозначение
1
Эффективность деятельности
Y
2
Средняя стоимость 1 услуги, сумм
x1
3
Число оценщиков, чел
х2
4
Расходы на приобретении информационной
техники и технологий, тыс.сум
х3
5
Число контрактов
х4
С помощью программы Excel мы получили результаты регрессионого
анализа данных об эффективности деятельности (Таблица 3). Высокий
показатель R свидетельствует о сильной положительной взаимосвязи между
выявленными факторами, данные довольно плотно сгруппированы (с
небольшим случайным разбросом) вокруг прямой линии, направленной вверх
и вправо.
240
Таблица 4
Результаты регрессионного анализа
Регрессионная статистика
Множественный коэффициент регрессии R
0.99
Коэффициент детерминации R квадрат
0.99
Нормированный R квадрат
0.96
Стандартная ошибка оценки Se
28. 22847
Наблюдения
6
Коэффициент корреляции ryx1
0.97
Коэффициент корреляции ryx2
-0.09
Коэффициент корреляции ryx3
0.25
Коэффициент корреляции ryx4
-0.51
Коэффициент корреляции rx1x2
0.60
Коэффициент корреляции rx1x3
0.83
Коэффициент корреляции rx1x4
-0.05
Коэффициент корреляции rx2x3
0.78
Коэффициент корреляции rx3x4
0.06
Установленные
факторы
на
99
%
объясняют
изменчивость
эффективности организации. Cтандартная ошибка оценки Se= 28.2% о
размере расхождения фактической эффективности и прогнозируемой
эффективности. Уравнение регрессии в нашем случае имеет вид:
Y = - 339.63 + 0.0014 x1-22,886x2 +0.0015 x3 - 0.0103x4 ;
Постоянные расходы организации составляют -339.63 тыс.сум,
остальные расходы относятся к переменным расходам. В нашем случае к
постоянным расходам относятся расходы на содержание офиса, заработная
плата администрации и прочие расходы административно-управленческого
характера.
На увеличение эффективности оказывает большое влияние расходы
организации на привлечение квалифицированных оценщиков, поскольку их
достаточное число обеспечивает правомерность осуществления всех видов
оценочных услуг.
Таким образом, для повышения эффективности организации путем
реализации реинжиниринга бизнес-процессов нами разработана следующая
многофакторная модель:
241
№ Показатель Вид уравнения
Модель
Вид модели
1
Эффективн
ость
деятельнос
ти
Y = a + b1 x1 +
b2x2+
….+bnxn;
Y = - 339.63 + 0.0014
x1-22,886x2+0.0015
x3 - 0.0103x4
Многофакторн
ая линейная
модель
Применение этой модели обеспечит научную обоснованность реализации
реинжиниринга
бизнес-процесов,
который
способствует
повышению
эффективности деятельности оценочных организаций Снижение постоянные
расходы оценочных организаций являются важным резервом повышения
эффективности деятельности.
Адабиётлар.
1.
Башина О.Э. Общая теория статистики. Учебник. – М., 2002.- С.120-138.
2.
М.Иванова. Экономическая статистика. Учебник. – М., ИНФРА.2000. –
С. 117-128.
3.
Эндрю Ф.Сигел. Практическая бизнес-статистика.4-е издание, М.-Спб,
2002. – С. 389-450.
4.
Шмойлова Р. А. Теория статистики. Учебник. – М., 2004. - С.230- 250.
5.
Жуманов И.И. Моделирование процессов обработки информации для
директивных органов области. – Самарканд: СамДУ нашриёти, 2004. -128 с.
6.
Туристик корхоналар фаолиятини тахлил килишда кулланиладиган
математик моделларнинг типлари. ИАК, Самарканд, 2008. - Б. 257-259.
МУЛКИЙ ҲУҚУҚ ТУШУНЧАЛАРИ НАЗАРИЙ ТАДҚИҚ ЭТИШ
Do'stlaringiz bilan baham: |
