Рис. 3.3. График зависимости валового дохода от среднесписочной численности

Что касается влияния фактора времени на валовой доход, оно достаточно велико, но неоднозначно. Это объясняется влиянием инфляции на все величины, выраженные в денежных единицах, в том числе и на валовой доход. Снижение реальной стоимость денежных единиц вызывает увеличение их количества.- В такой ситуации увеличение валового дохода в динамике неизбежно. Смотрите информацию масло мге 10 а на нашем сайте.

Рис.3.4. График зависимости валового дохода от времени

Самая слабая линейная зависимость между валовым доходом и величиной товарных запасов, а также между валовым доходом и торговой площадью. Проследить какую-либо тенденцию зависимостей между этими показателями достаточно сложно, поэтому график зависимостей этих величин не отражает какой-либо тенденции и в данной работе не представлен.

На следующем этапе корреляционного анализа проводится прогнозирование величины валового дохода в зависимости от влияния на него определённых факторов.

Прогнозирование проводится с помощью математической модели, которая может быть как однофакторной, если прогноз будет рассчитан с помощью одного фактора, или многофакторной, в которую может быть включено различное количество факторов, в зависимости от значимости влияния каждого на прогнозную величину валового дохода. из большого числа составленных и проанализированных моделей выбраны те, с помощью которых будут получены наиболее объективные прогнозные значения валового дохода.

Выбор модели осуществляется с учетом следующих критериев:

· на основе проведенного анализа;

· с помощью графика зависимости прогнозируемой величины от ряда факторов;

· с учетом множественного коэффициента корреляции.

Сначала будет представлена модель прогнозирования величины валового дохода в зависимости от влияния одного фактора – товарооборота. Данные, полученные в ходе первых двух этапов анализа (коэффициент корреляции равен 0,9967, теснота связи, представленная на графике достаточно плотная), позволяют предположить, что прогноз на основе этой модели будет достаточно точным.

Рис.3.5. Фактические и прогнозные значения валового дохода по однофакторной модели

Как видно из рис. 3.5. отклонение прогноза от реальных данных незначительное. Однофакторная модель, полученная в ходе корреляционно-регрессионного анализа, выглядит следующим образом:

Y = 88546,69 + 0,201703*X2

Коэффициент корреляции в данном случае составит 0,9967, что говорит о высокой степени достоверности прогноза.

Рассчитанные с помощью данной модели прогнозные значения валового дохода на 2003 год представлены в таблице 3.4.

Таблица 3.4.

Прогноз валового дохода, рассчитанный с помощью однофакторной модели

Показатели товарооборота, среднесписочной численности, торговой площади, товарных запасов, используемые здесь и в дальнейшем для исчисления прогнозных значений валового дохода, в свою очередь предварительно были спланированы с применением экономико-математических методов прогнозирования.

Сумма валового дохода в 2005 году, рассчитанная с помощью однофакторной модели составит 20 989 548,83 руб.

Далее можно рассчитать трехфакторную модель прогноза валового дохода. В эту модель включаются три наиболее значимых фактора: товарооборот, время и среднесписочная численность. В данном случае коэффициент множественной корреляции выше предыдущего варианта и составляет 0,99799.

Трехфакторная модель имеет следующий вид:

Y = - 2977.5*X12 + 33001,35*X1 + 0.196*X2 – 123.99*X44 + 9234.63*X43 – - 246343.15*X42 + 2818174.73*X4 - 11705337.11

Значения валового дохода по кварталам 2003 года, рассчитанные с помощью трехфакторной модели представлены в таблице 3.5.