Построение регрессионной модели эффективности управления деятельностью производственной компании

для модели общей рентабельности:

Э7 = 0,136; Э11 = 0,088; Э13 = 0,0852; Э18 = 0,171;

для модели общей стоимости владения:

Э7 = -1,277; Э11 = -0,159; Э13 = 0,295; Э18 = -0,494.

Наибольшее влияние на результативный показатель общей рентабельности из факторных показателей, вошедших в уравнение регрессии, имеет средняя заработная плата (ее увеличение на 1% вызвало бы рост общей рентабельности на 0,171%) и средний стаж работников (его увеличение на 1% вызвало бы рост общей рентабельности на 0,136%). Увеличение коэффициента использования персонала и доли сотрудников, работающих в режиме суммированного рабочего дня в общей численности персонала на 1% вызвало бы рост общей рентабельности на 0,0852% и 0,088% соответственно.

Для регрессионной модели, построенной для общей стоимости владения значимым (существенным) факторным показателем оказался средний срок использования программного обеспечения (его увеличение на 1% вызвало бы уменьшение общей стоимости владения на 1,277%). Сокращение заработной платы ИТ-персонала на 1% вызовет увеличение общей стоимости владения на 0,494%. Увеличение коэффициента использования персонала на 1% повлечет за собой увеличение общей стоимости владения на 0,295%. При увеличении доли сотрудников, работающих в режиме суммированного рабочего дня в общей численности персонала на 1% общая стоимость владения снизится на 0,159%.

 

 

 

Заключение

 

Таким образом, мы выявили основные факторные показатели, влияющие на эффективность управления персоналом на исследуемой фирме. На них следует сосредоточить внимание в первую очередь. Их изменение (за исключением факторного показателя Х7 – средний стаж работы в фирме) во многом зависит от решений в области управления персоналом и не связано со значительными капитальными вложениями.

Следует помнить, что модель позволяет установить лишь уровень изучаемых показателей, соответствующий выбранным факторам. Но так как практически трудно выделить все факторы, влияющие на эффективность управления персоналом, то отклонения фактических значений анализируемых показателей от расчетных можно объяснить действием неучтенных факторов. Включение большего количества факторов в модель значительно повышает ее адекватность.

Так же данные модели являются статистическими, то есть при их построении не учитывался фактор времени. Поэтому распространение закономерностей, установленных с помощью этих моделей, на длительные промежутки времени будет давать большие ошибки экстраполяции (так как форма и направление взаимосвязи может измениться). Прогнозные свойства регрессионных моделей проявляются только в определенных условиях и не могут распространяться даже на однотипные явления, которые происходят в разных условиях.

 

 

 

 

 

 

 

 

Список используемой литературы

 

1. Елисеева И. И. Практикум по эконометрике. М.: Финансы и статистика, 2008.

2. Магнус Я. Р., Катышев П. В., Пересецкий А. А. Эконометрика.

Начальный курс М.: Дело. 2002.

3. Нименья И. Н. Эконометрика. СПб.:Издательский дом «Нева»,2004.

4. Новиков А. И. Эконометрика. Учебное пособие М.: ИНФРА-М, 2011 г.

5. Яковлев А. В. Эконометрика . Конспект лекций. М.: Эксмо,2008

6. Королев Ю. Г., Рабинович П. М., Шмойлова Р. А. Статистическое моделирование и прогнозирование. – М.: МЭСИ, 1985

7. Френкель А. А. Производительность труда, проблемы моделирования роста. – М.: Экономика, 1984

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Приложение 1

Рис. 2. Диаграммы разброса, иллюстрирующие разные виды зависимостей

 

 

 

 

 

 

 

Приложение 2

Рис. 3. Площади и годовые объемы продаж 14 магазинов сети Sunflowers: (а) исходные данные; (б) диаграмма разброса

 

 

 

Приложение 3

Рис. 4. Результаты решения задачи о зависимости между площадями и годовыми объемами продаж в магазинах сети Sunflower (получены с помощью Пакета анализа Excel)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Приложение 4

Рис. 5. Диаграмма разброса и линия регрессии (тренда) в задаче о выборе магазина

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Приложение 5

Рис. 6. Оценки изменчивости в модели регрессии

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Приложение 6

Рис. 7. Предположение о нормальном распределении ошибок

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Приложение 7

Рис. 8. Исследование эмпирической модели простой линейной регрессии

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Приложение 8

Рис. 9. Остатки ei, вычисленные при решении задачи о сети магазинов Sunflowers

 

 

 

 

 

Приложение 9

Рис. 10. Остатки ei и график остатков полученные с помощью Пакета анализа

 

 

 

 

 

 

 

Приложение 10

Рис. 11. Пример нарушения условия независимости вариаций ошибок от Xi

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Приложение 11

Рис. 14. Параметры линейной регрессии, полученные с использованием Пакета анализа

 

 

 

 

 

 

Приложение 12

Рис. 16. Формулы расчета статистики Дурбина-Уотсона

 

 

 

 

 

 

 

Приложение 13

Рис. 24. Регрессионный анализ четырех искусственных наборов данных; выполнен с помощью Пакета анализа (кликните на рисунке, чтобы увеличить изображение)

 

 

 

 

 

 

 

 

Приложение 14

Рис. 25. Диаграммы разброса для четырех наборов данных

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Приложение 15

Рис. 26. Графики остатков для четырех наборов данных

 

 

 

 

Приложение 16

Рис. 27. Структурная схема заметки

1 Елисеева И. И. Практикум по эконометрике. М.: Финансы и статистика, 2008. Стр.15

2 Елисеева И. И. Практикум по эконометрике. М.: Финансы и статистика, 2008. Стр 17

3 Елисеева И. И. Практикум по эконометрике. М.: Финансы и статистика, 2008. Стр. 23

4 Магнус Я. Р., Катышев П. В., Пересецкий А. А. Эконометрика.

Начальный курс М.: Дело. 2002. Стр. 44

 

5 Магнус Я. Р., Катышев П. В., Пересецкий А. А. Эконометрика.

Начальный курс М.: Дело. 2002. Стр. 48

 

6 Магнус Я. Р., Катышев П. В., Пересецкий А. А. Эконометрика.

Начальный курс М.: Дело. 2002. Стр. 60

 

7 Магнус Я. Р., Катышев П. В., Пересецкий А. А. Эконометрика.

Начальный курс М.: Дело. 2002. Стр. 63

 

8 Магнус Я. Р., Катышев П. В., Пересецкий А. А. Эконометрика.

Начальный курс М.: Дело. 2002. Стр. 64

 

9 . Нименья И. Н. Эконометрика. СПб.:Издательский дом «Нева»,2004. Стр. 45

10 . Новиков А. И. Эконометрика. Учебное пособие М.: ИНФРА-М, 2011 г.  Стр. 11

11 Яковлев А. В. Эконометрика . Конспект лекций. М.: Эксмо,2008 Стр.59

12 Королев Ю. Г., Рабинович П. М., Шмойлова Р. А. Статистическое моделирование и прогнозирование. – М.: МЭСИ, 1985, с. 20.

13 Френкель А.А. Производительность труда, проблемы моделирования роста. М.: Экономика, 1984, -с. 66.

14 Френкель А. А. Производительность труда, проблемы моделирования роста. – М.: Экономика, 1984, с. 87.

15 Данный коэффициент рассчитан по методике, изложенной в учебнике: Статистика / под ред. Ионина В. Г. – М.: ИНФРА-М, 1997, с. 136.