Регрессионный анализ

Тип работы:
Контрольная
Предмет:
Экономические науки
Узнать стоимость новой

Детальная информация о работе

Выдержка из работы

1. Описание предприятия

ПАО «ВымпелКом» входит в группу компаний «ВымпелКом ЛТД», которая является одним из крупнейших мировых операторов связи, в который входят компании предоставляющие услуги голосовой связи и передачи данных на основе технологий фиксированной и беспроводной связи, услуги доступа в интернет в России, Грузии, Италии, Украине, Казахстане, Алжире, Армении, Таджикистане, Кыргызстане, Узбекистане, Бангладеш, Пакистане, Бурунди, Зимбабве, Лаосе, ЮАР и Канаде.

Компания «ВымпелКом» была основана в 1992 году на условиях партнерства с главой американской фирмы «Plexsys» Оги Фабела. Группу технических экспертов возглавил Дмитрий Зимин, который в 1992—2001 гг. занимал должность Генерального директора, а сейчас исполняет роль Почетного президента и основателя компании. Состав руководства за всю историю «ВымпелКома» неоднократно менялся. Сегодня обязанности Генерального директора исполняет Антон Кудряшов, Главным управляющим директором является Джо О. Лундер, а пост Президента компании с сентября 2013 года занимает Михаил Юрьевич Слободин.

ПАО «ВымпелКом» предоставляет услуги под брендом «Билайн». Это одна из наиболее известных торговых марок в России и странах СНГ. Начиная с 2005 года «Билайн» остается одним из лидеров в рейтинге самых дорогих российских брендов по версии авторитетной международной организации Interbrand Group. Известное исследовательское агентство «Millward Brown Optimor» включило «Билайн» в престижный список 100 самых дорогих брендов мира со стоимостью 8,16 миллиарда долларов. Также бренд «Билайн» был признан одним из 12 самых дорогих мировых брендов на рынке телекоммуникаций в рейтинге «Brandz».

ПАО «ВымпелКом» предоставляет интегрированные услуги мобильной и фиксированной телефонии, международной и междугородной связи, передачи данных, телематических услуг связи, доступа в Интернет на базе беспроводных и проводных решений, включая технологии оптоволоконного доступа, WiFi и сети третьего и четвертого поколений. Среди клиентов и партнеров «ВымпелКом» — частные лица, малые, средние и крупные предприятия, транснациональные корпорации, операторы связи.

Основными конкурентами компании в России являются операторы связи «Мегафон», «МТС», «Теле2». Весной 2010 года «ВымпелКом» уступил звание второго оператора сотовой связи России «МегаФону» на фоне снижения последним стоимости оказываемых услуг и активного развёртывания сети монобрендовых салонов. Одновременно «ВымпелКом» приостановил строительство сети связи в России: по итогам 2010 года у «ВымпелКома», прежде занимавшего лидировавшие позиции, насчитывалось 9 тыс. базовых станций 3G, в то время как у «МегаФона» — 20 тысяч.

2. Постановка задачи

В 2014 году компания ВымпелКом достигла следующих показателей:

Показатель

Ед. измерения

Значение

Прирост

2014

2013

Абс.

Отн. (%)

Выручка

Тыс. руб.

284 173 895

289 433 422

-5 259 527

1,9

Темп инфляции

%

11,36

6,35

5,01

44,1

Курс валюты (стоимость $ в рублях)

Руб.

46,42

32,87

13,55

29,1

Основные средства

Тыс. руб.

174 926 786

158 226 074

16 700 712

10,5

Кредиторская задолжность

Тыс. руб.

43 250 477

43 633 597

-383 120

0,88

Прочие оборотные активы

Тыс. руб.

1 692 821

1 804 487

-111 666

0,66

Количество абонентов

Тыс. чел.

57 216

56 512

704

1,2

Среднегодовой доход на душу населения

Тыс. руб.

333

311,1

21,9

7

На протяжении 10 лет (2005−2014 г.) компания ПАО «ВымпелКом» показывала стабильный рост основных экономических показателей, приведенных в данной работе. Подводя итоги 2014 года можно сделать вывод о том, что выручка компании снизилась на 1,9%. Исходя из этого фактора можно предположить, что причиной этому оказался нестабильный курс рубля, введение санкций стран Евросоюза по отношению к Российской Федерации, а также общий экономический кризис. Следуя вышеперечисленному, целью работы является составление прогноза величины выручки компании на 2015 год.

В ходе работы были проведены следующие этапы:

Определение результирующего показателя (Y) регрессии и факторов (, оказывающих на него влияние.

Анализ факторов на мультиколлинеарность и исключение из анализа коррелирующих факторов.

Построение регрессионной модели, определение коэффициентов регрессии. Выводы по результатам построения модели регрессии.

Проверка коэффициентов регрессии и уравнения регрессии в целом.

Определение результирующего уравнения и его значимости.

Построение линии трендов для факторов регрессии и прогноз на 1 период вперед на основании уравнения тренда.

Прогнозирование величины результирующего показателя на основании полученных прогнозных значений факторов и коэффициентов уравнения регрессии.

3. Решение задачи

1. Для решения поставленной задачи был выявлен результирующий показатель (выручка) и факторы оказывающие непосредственное влияние на формирование выручки, а именно (темпы, инфляции, курс валюты, основные средства, кредиторская задолжность предприятия, прочие оборотные активы предприятия, количество абонентов и среднегодовой доход на душу населения.

Выручка, тыс. руб.

Темпы инфляции, %

Курс валюты (стоимость доллара в рублях)

Основные средства, тыс. руб.

Кредиторская задолженность, тыс. руб.

Прочие оборотные активы, тыс. руб.

Количество абонентов, тыс. чел.

Среднегодовой доход на душу населения, тыс. руб.

Отчетный год

Y

X1

X2

X3

X4

X5

X6

X7

2005

72 896 589

10,91

28,8

52 242 573

19 304 397

952 738

38 847

102,6

2006

116 533 296

9

26,28

74 292 057

18 946 538

1 075 330

40 174

127,6

2007

155 566 274

11,87

24,57

83 394 528

23 909 762

1 114 481

42 221

163,1

2008

179 673 562

13,28

28,2

92 193 358

30 063 928

4 546 427

46 676

205,3

2009

200 391 195

8,8

29,96

87 635 059

27 306 589

7 837 456

50 886

207,1

2010

210 128 787

8,78

30,83

121 854 100

31 360 049

3 823 198

52 019

220,3

2011

261 098 257

6,1

31,49

139 521 404

37 800 917

1 206 012

56 582

249,3

2012

280 300 553

6,58

30,73

143 189 378

39 500 206

2 177 464

55 509

278,6

2013

289 433 422

6,35

32,87

158 226 074

43 633 597

1 804 487

56 512

311,1

2014

284 173 895

11,36

46,42

174 926 786

43 250 477

1 692 821

57 216

333

2. Исследуем факторы на мультиколлинеарность с тем, чтобы исключить взаимовлияющие факторы, способные исказить регрессию. С помощью пакета «Анализ данных. Корреляция» была построена следующая корреляционная матрица:

Курс валюты ($ в руб.)

Темпы инфляции, %

Основные средства, тыс. руб { 'www.gdz-mir.ru', 26 }.

Кредиторская задолженность, тыс. руб.

Прочие оборотные активы, тыс. руб.

Количество абонентов, тыс. чел.

Среднегодовой доход на душу населения, тыс. руб.

Курс валют, ($ в руб.)

1

Темпы инфляции, %

-0,28 163 783

1

Основные средства, тыс. руб

-0,450 552 114

0,754 280 747

1

Кредиторская задолженность, тыс. руб.

-0,443 465 498

0,701 188 675

0,970 302 452

1

Прочие оборотные активы, тыс. руб.

0,92 303 106

-0,57 545 588

-0,126 517 053

-0,37 636 216

1

Количество абонентов, тыс. чел.

-0,557 594 851

0,660 488 858

0,931 191 497

0,949 212 239

0,157 523 145

1

Среднегодовой доход на душу населения, тыс. руб

-0,382 022 465

0,748 063 276

0,9 715 232

0,982 482 436

0,55 168 438

0,94 687 306

1

Высокая корреляция наблюдается между факторами: основные средства, кредиторская задолжность, количество абонентов и среднегодовой доход на душу населения. Исключим факторы значения которых будут оказывать наименьшее влияние на выручку компании, а именно кредиторская задолжность, основные средства и среднегодовой доход на душу населения. После перерасчета значений корреляции таблица будет выглядеть следующим образом:

Курс валюты ($ в руб.)

Темпы инфляции, %

Прочие оборотные активы, тыс. руб.

Кредиторская задолженность, тыс. руб.

Курс валют, ($ в руб.)

1

Темпы инфляции, %

-0,28 163 783

1

Прочие оборотные активы, тыс. руб.

0,92 303 106

-0,57 545 588

1

Количество абонентов, тыс. чел.

-0,557 594 851

0,660 488 858

0,157 523 145

1

Вывод: мультиколлинеарность не наблюдается, что позволяет приступить к построению регрессионной модели.

3. С помощью приложения «Анализ данных. Регрессия» были определены коэффициенты регрессионной модели:

ВЫВОД ИТОГОВ

Регрессионная статистика

Множественный R

0,988 007 732

R-квадрат

0,976 159 278

Нормированный R-квадрат

0,9 570 867

Стандартная ошибка

15 536 648,58

Наблюдения

10

Дисперсионный анализ

df

SS

MS

F

Значимость F

Регрессия

4

4,94181E+16

1,23545E+16

51,18 129 735

0,301 931

Остаток

5

1,20694E+15

2,41387E+14

Итого

9

5,0625E+16

Коэффициенты

Стандартная ошибка

t-статистика

P-Значение

Нижние 95%

Верхние 95%

Y-пересечение

-340 315 242,8

64 771 282,82

-5,254 106 881

0,3 314 958

-506 815 125,8

-173 815 359,7

Темп инфляции

3 861 841,83

3 082 263,109

1,252 924 132

0,265 635 973

-4 061 367,729

11 785 051,39

Курс валюты

-1 590 440,448

1 401 456,885

-1,134 847 932

0,307 895 564

-5 193 000,058

2 012 119,163

Прочие оборотные активы

42,46 711 799

18,94 792 528

2,241 254 246

0,75 096 341

-6,240 074 546

91,17 431 052

Количество абонентов

10 093,30369

1460,181 853

6,91 236 072

0,971 415

6339,786 739

13 846,82063

Коэффициент детерминации =0,976

Вывод: вариация выручки на 97,6% определяется вариацией факторов: денежные средства, кредиторская задолжность, прочие оборотные активы и количество абонентов.

Вывод остатков регрессионной модели помогает определить численное значение средней ошибки аппроксимации

Наблюдения (n)

Выручка от реализации, тыс. руб.

Остатки

1

88 567 372,06

-15 670 783,06

17,69 363

2

103 799 107

12 734 188,99

12,26 811

3

139 925 869

15 640 404,99

11,17 764

4

181 673 377,8

-1 999 815,839

1,100 775

5

216 425 122,7

-16 033 927,65

7,408 533

6

217 300 995,9

-7 172 208,94

3,300 587

7

255 474 185,8

5 624 071,23

2,201 424

8

288 961 256,4

-8 660 703,437

2,997 185

9

278 953 815,6

10 479 606,41

3,756 753

10

279 114 727,7

5 059 167,311

1,812 576

Средняя ошибка аппроксимации.

= *100= =6,4%

Вывод: средняя ошибка аппроксимации не превышает 15%, что свидетельствует о хорошем подборе модели к исходным данным.

Проверка фактического значения F-критерия (51,2) существенно превышает табличное (6,21), а значимость F не превышает 5%

Вывод: уравнение регрессии является значимым.

Следовательно уравнение регрессии будет иметь вид:

Выручка = -340 315 242,8+8,66+46,89+2 076 269,1+58 116,5, где

-темп инфляции

-курс валюты

-прочие оборотные активы

-количество абонентов

4. Для построения прогноза выручки следует прежде построить точечные прогнозы факторов, величина прогноза будет составлять 1 период. Сделать это можно с помощью построения графика и линии тренда. Для фактора «темп инфляции» график будет выглядеть так:

Подставив в полученное уравнение значение 11 периода, получим численное значение темпа инфляции в 2015 году, а именно 8,66%.

Аналогичные преобразования выполним с остальными факторами.

Величина курса валюты в 2015 году составит 46,89 руб.

Величина прочих оборотных активов на 2015 год составит 2 076 269,1 тыс. руб.

Количество абонентов в 2015 году составит 58 116 чел.

ВЫРУЧКА= - 340 315 242,8+(8,66*3 861 841,83)+(46,89*(-1 590 440,44))+(2 076 269,1*42,46)+(58 116,58*10 093,30)=293 299 018,1 тыс. руб.

Вывод

аппроксимация рынок конкурент

Задачи корреляционного анализа сводятся к измерению тесноты известной связи между варьирующими признаками, определению неизвестных причинных связей (причинный характер которых должен быть выяснен с помощью теоретического анализа) и оценки факторов, оказывающих наибольшее влияние на результативный признак.

Задачами регрессионного анализа являются выбор типа модели (формы связи), установление степени влияния независимых переменных на зависимую и определение расчётных значений зависимой переменной (функции регрессии).

Решение этих задач приводит к необходимости комплексного использования этих методов.

По результатам проведенного анализа выявили, что прогнозное значение выручки компании на 2015 год превышает фактическое значение выручки 2014 года на 3,2%. Основываясь на данных расчета, можно с уверенностью отметить, что 2015 год не принесет больших экономических убытков компании, наоборот, поможет преодолеть кризис, а также стоит ожидать увеличения выручки ПАО «ВымпелКом».

Показать Свернуть
Заполнить форму текущей работой