Розрахункові данні за кореляційною матрицею*
|
Y |
X1 |
X2 |
X3 |
Y |
1 |
|
|
|
X1 |
0,75981551 |
1 |
|
|
X2 |
0,83552505 |
0,958020078 |
1 |
|
X3 |
0,59847394 |
0,898427219 |
0,842549572 |
1 |
*складено та розраховано автором
На основі аналізу матриці парних коефіцієнтів кореляції можна ще раз зробити висновок про те, що істотний ступень зв’язку між результативною ознакою та факторами х1, х2, х3.
Отже між досліджуваними ознаками має місце коллінеарна залежність. Тобто якщо включити до моделі усі ці фактори, то їх сукупний вплив на варіацію результативної ознаки буде завищеним.
Для того, щоб усунути коллінеарність взаємозалежних факторів, необхідно виключити з моделі той з них, що в меншій степені пов’язаний з результативною ознакою, а саме виключити фактор х3.
Виходячи з цього отримаємо наступну скореговану кореляційну матрицю з урахуванням фактору часу. Окрім того, оскільки всі досліджувані знаки задані рядами динаміки, то для того, щоб уникнути автокореляції, необхідно включити до моделі фактор часу (t).
Таблиця 3.7
Скорегована кореляційна матриця*
|
Y |
X1 |
X2 |
t |
Y |
1 |
|
|
|
X1 |
0,814150652 |
1 |
|
|
X2 |
0,873762655 |
0,96151476 |
1 |
|
t |
0,900502542 |
0,95377126 |
0,946714678 |
1 |
*складено та розраховано автором
Враховуючи виконані проміжні розрахунки, отримаємо оцінки параметрів моделі:
Таблиця 3.8
Коефіцієнти для досліджуваних факторів*
Показники |
Коєфіцієнти |
Y |
203,3732742 |
X1 |
15,08249441 |
X 2 |
0,182107436 |
t |
499,7681279 |
*складено та розраховано автором
В результаті отримаємо наступну многофакторну лінійну модель:
Y = 203,3733+15,08249Х1+0,182107Х2+499,7681t
Множинний коефіцієнт кореляції:
R = 0,9053564;
Коефіцієнт детермінації:
R
= 0,8196703;
Скоригований коефіцієнт детермінації:
=
0,7295054;
Фактичне значення F-критерію Фішера:
F= 9,09.
Отримане розрахункове значення критерію Фішера перевищує його критичне значення 4.76, це означає, що з імовірністю 95% можна стверджувати про статистичну істотність отриманого рівняння регресії.
Таким чином при збільшенні обсягів прямих іноземних інвестицій на 1 млн грн., при фіксованих середніх значеннях решти факторів моделі індекси порівняльної переваги машинобудівельної галузі України зростуть приблизно на 0,182107, при збільшенні кількості інноваційних підприємств машинобудівельної галузі при фіксованих середніх значеннях решти факторів моделі індекси порівняльної переваги зростуть на 15,0824.
Отже, найбільш вагомими внутрішніми факторами, що впливають на порівняльну перевагу та в цілому на пріоритети машинобудівельної галузі України на основі проведеного аналізу можна вважати обсяги прямих іноземних інвестицій в та кількість інноваційних підприємств.
Тобто дослідження показали, що збільшення порівняльних переваг на світовому рівні української продукції машинобудівельної галузі забезпечується шляхом формування сприятливого інвестиційного клімату, який дає змогу посилити зовнішні фінансові вкладення та у свою чергу збільшити обсяги виробництва , що важливіше, інновацій.
Джерелами фінансування підприємств машинобудівельної галузі є власні кошти, але цього недостатньо для підтримання економічного розвитку та стійкості діяльності підприємств машинобудування. Внаслідок цього, необхідно залучити інші джерела фінансування, такі як інвестиції. Підвищення ефективності вкладення капіталу в підприємства цієї галузі пов’язане з потребою зміцнення матеріально-технічної бази, що дасть можливість виробляти продукцію високої якості.
Використання кореляційно-регресійних моделей при макро-економічному аналізі даних дозволяє виявляти тенденції розвитку певних процесів і прогнозувати їх закономірності.
Практична цінність отриманої моделі полягає в тому, що вона надає можливість періодично розраховувати прогнозні показники та за їх динамікою приймати відповідні рішення щодо підвищення конкурентоспроможності української продукції машинобудівельної галузі на зовнішніх ринках та зокрема європейському ринку.
Прогнозування - це процес, елементами якого є аналіз основних тенденцій розвитку об'єкта, виділення основних факторів, які визначають динаміку цього розвитку, моделювання мети розвитку і засобів її досягнення.
Результати прогнозу дозволять визначити тенденції, які можуть скластися у сфері зовнішньої торгівлі товарами цієї галузі за найближчим часом, і таким чином визначити перспективність її подальшого розвитку.
Згідно з графіком у періоді 2003-2012 рр. ми бачимо тенденцію до збільшення обсягів експорту, потім з 2008 р. по 2009 р. спостерігається різкий спад, що свідчить про нестабільність машинобудівної промисловості під впливом економічного спаду. З 2009 р. обсяги експорту ростуть и на сьогоднішній час машинобудівна промисловість Україні демонструє тенденцію до зростання (рис.3.4).
Рис. 3.4. Динаміка експорту товарів машинобудівельної галузі України
*складено та розраховано автором
При визначенні залежності за допомогою побудови лінії тренда найменше відхилення мала експоненціальна функція (величина достовірності апроксимації R ² = 0,8775).
Обсяги експорту товарів характеризуються ступінчастою залежністю. В результаті рівняння залежності буде мати наступний вигляд: у=3370,8е0,1346х. Дане рівняння необхідно для складання прогнозу на найближчі 5 роки, тобто з 2013-2017 рр..
Під час розрахунку обсягу експорту товарів машинобудівельної промисловості виявлено, що в 2017 році обсяги експорту складуть 19032,7512 млн долл США за оптимістичним прогнозом або 14067,68567 млндолл США за песимістичним. Отже, на 2017 рік показник обсягів експорту товарів досліджуваної групи збільшиться і буде знаходитись у діапазоні від 14067,68567 млн долл США до 19032,7512 млндолл США. Розбіжність між результатами оптимістичного та песимістичного прогнозу у 2017 році складає 4965,06553 млн долл США. Для зображення тенденції зростання / спаду обсягів експорту дані прогнозів можна представити у вигляді графіків (Рис.3.5).
Таблиця 3.9