Факторный анализ планирование и прогнозирование экономических и упр
..pdf
Корреляционная матрица
|
|
ВВПна |
Уровень |
Количест- |
Протяжен- |
Протя- |
Протя- |
|
|
Объем |
|
|
душу |
автомо- |
вогрузо- |
ностьавто- |
женность |
жен- |
Протяжен- |
Средняячастота |
переве- |
|
|
населе- |
билиза- |
выхавто- |
мобильных |
железно- |
ность |
ностьгазо- |
поездокнаоб- |
зенных |
|
|
ния, |
ции, ед. |
мобилей |
дорогобще- |
дорожных |
элек- |
инефте- |
щественном |
грузовна |
|
|
тыс. |
на1000 |
на1000 |
гопользова- |
путей, |
тропу- |
проводов, |
транспортена1 |
душу |
|
|
руб. |
чел. |
чел., ед. |
ния, тыс. км |
тыс. км |
тей, |
тыс. км |
чел. загод, ед. |
населения |
|
ВВП на душу |
тыс. км |
|
|
вгод, т |
|||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
населения, тыс. |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
21 |
руб. |
1,00 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Уровень автомо- |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
билизации, ед. на |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1000 чел. |
0,99 |
1,00 |
|
|
|
|
|
|
|
|
Количество гру- |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
зовых автомоби- |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
лей на 1000 чел., |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
ед. |
0,99 |
0,99 |
1,00 |
|
|
|
|
|
|
|
Протяженность |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
автомобильных |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
дорог общего |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
пользования, |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
тыс. км |
0,91 |
0,88 |
0,88 |
1,00 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
ВВПна |
Уровень |
Количест- |
Протяжен- |
Протя- |
Протя- |
Протя- |
|
Объем |
|
|
душу |
автомо- |
вогрузо- |
ностьавто- |
женность |
жен- |
женность |
Средняячастота |
переве- |
|
|
населе- |
билиза- |
выхавто- |
мобильных |
железно- |
ность |
газо- и |
поездокнаоб- |
зенных |
|
|
ния, |
ции, ед. |
мобилей |
дорогобще- |
дорожных |
элек- |
нефтепро- |
щественном |
грузовна |
|
|
тыс. |
на1000 |
на1000 |
гопользова- |
путей, |
тропу- |
водов, |
транспортена1 |
душу |
|
|
руб. |
чел. |
чел., ед. |
ния, тыс. км |
тыс. км |
тей, |
тыс. км |
чел. загод, ед. |
населения |
|
Протяженность |
|
|
|
|
|
тыс. км |
|
|
вгод, т |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
железнодорож- |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
ных путей, тыс. |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
км |
0,00 |
–0,06 |
–0,11 |
0,24 |
1,00 |
|
|
|
|
|
Протяженность |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
электропутей, |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
тыс. км |
0,99 |
0,99 |
0,99 |
0,89 |
0,00 |
1,00 |
|
|
|
22 |
Протяженность |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
газо- и нефтепро- |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
водов, тыс. км |
0,98 |
0,98 |
0,99 |
0,83 |
–0,18 |
0,98 |
1,00 |
|
|
|
Средняя частота |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
поездок на обще- |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
ственном транс- |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
порте на 1 чел. за |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
год, ед. |
–0,94 |
–0,95 |
–0,95 |
–0,77 |
0,19 |
–0,94 |
–0,97 |
1,00 |
|
|
Объем переве- |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
зенных грузов на |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
душу населения в |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
год, т |
0,39 |
0,39 |
0,46 |
0,22 |
–0,72 |
0,36 |
0,50 |
–0,47 |
1,00 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1.2.2. Региональный анализ
Для поиска взаимосвязей развития экономики и транспорта в региональном разрезе воспользуемся статистическими данными для 14 регионов Приволжского федерального округа за 2011 г.
Результирующим показателем будет выступать показатель развития экономики, а влияющими факторами – показатели развития транспортной отрасли. Для анализа возьмем следующие показатели.
Результирующий показатель:
внутренний региональный продукт на душу населения, тыс. руб.
Факторы:
–уровень автомобилизации, ед. на 1000 чел.;
–количество грузовых автомобилей, ед;
–протяженность автомобильных дорог общего пользования, км;
–протяженность железнодорожных путей общего пользования, км;
–средняя частота поездок на общественном транспорте на 1 чел. за год, ед.
Статистические данные результирующего показателя и влияющих факторов представим в табл. 1.4. Возьмем исходные статистические данные и занесем их в лист Excel (рис. 1.7).
23
Таблица 1 . 4
Исходные статистические данные для проведения факторного анализа
|
|
|
|
|
Протя- |
|
|
|
ВРП на |
Уровень |
Количе- |
Протяжен- |
женность |
|
|
|
ность ав- |
железно- |
Средняя частота |
||||
|
душу |
автомо- |
ство |
томобиль- |
дорож- |
поездок на об- |
|
Регион |
населе- |
билиза- |
грузо- |
ных дорог |
ных пу- |
щественном |
|
|
ния, |
ции, ед. |
вых ав- |
общего |
тей об- |
транспорте на 1 |
|
|
тыс. |
на 1000 |
томоби- |
пользова- |
щего |
чел. за год, ед. |
|
|
руб. |
чел. |
лей, ед. |
ния, км |
пользо- |
|
|
|
|
|
|
|
вания, км |
|
|
Республика |
|
|
|
|
|
|
|
Башкорто- |
186,5 |
219 |
16 956 |
19 543 |
1457 |
146 |
|
стан |
|
|
|
|
|
|
|
Республика |
117,8 |
141 |
3102 |
3646 |
152 |
78 |
|
Марий Эл |
|
|
|
|
|
|
|
Республика |
124,8 |
156 |
4303 |
4566 |
546 |
70 |
|
Мордовия |
|
|
|
|
|
|
|
Республика |
266 |
187 |
20 260 |
19 001 |
868 |
107 |
|
Татарстан |
|
|
|
|
|
|
|
Удмуртская |
173,2 |
183 |
7845 |
7407 |
768 |
115 |
|
Республика |
|||||||
Чувашская |
120,3 |
125 |
4735 |
5618 |
397 |
96 |
|
Республика |
|
|
|
|
|
|
|
Пермский |
235,5 |
179 |
10 175 |
11 302 |
1495 |
154 |
|
край |
|||||||
|
|
|
|
|
|
||
Кировская |
120,7 |
178 |
7449 |
9598 |
1100 |
108 |
|
область |
|
|
|
|
|
|
|
Нижегород- |
194 |
186 |
16 498 |
15 149 |
1213 |
177 |
|
ская область |
|||||||
Оренбург- |
219,1 |
218 |
10 388 |
13 181 |
1492 |
111 |
|
ская область |
|||||||
Пензенская |
114,1 |
180 |
5427 |
6795 |
828 |
77 |
|
область |
|
|
|
|
|
|
|
Самарская |
216,8 |
234 |
11 607 |
13 923 |
1368 |
58 |
|
область |
|
|
|
|
|
|
|
Саратовская |
144,7 |
194 |
10 552 |
10 711 |
2296 |
86 |
|
область |
|
|
|
|
|
|
|
Ульянов- |
134,1 |
183 |
5056 |
6230 |
712 |
78 |
|
ская область |
24
25
Рис. 1.7. Статистические данные на листе Excel
Для выбора факторов в наибольшей степени влияющих на результирующий показатель, необходимо построить корреляционную матрицу. Для этого воспользуемся надстройкой Анализ данных.
На закладке Данные в группе Анализ необходимо вызвать диалоговое окно Анализ данных, в котором выбрать инструмент анализа Корреляция и нажать OK (рис. 1.8).
Рис. 1.8. Диалоговое окно Анализ данных
После этого появится диалоговое окно Корреляция, в котором необходимо произвести следующие установки (рис. 1.9):
1.В поле Входной интервал вводится адрес исходных статистических данных вместе с наименованиями столбцов B1:G15.
2.Ниже выбирается параметр Группирование по столбцам.
3.Ставится флажок Метка в первой строке, показывающий, что первая строка содержит название столбца.
4.В поле Выходной интервал вводится адрес ячейки для вывода корреляционной матрицы A17.
5.После установки всех необходимых параметров нажимаем
ОК.
26
Рис. 1.9. Диалоговое окно Корреляция
Корреляционная матрица построена (см. табл. 1.4). В первом столбце мы получаем корреляцию между результирующим показателем и влияющими факторами (коэффициенты парной корреляции между ВРП на душу населения и каждым фактором развития транспортной отрасли). В остальных столбцах коэффициенты автокорреляции между двумя факторами.
Если один из коэффициентов автокорреляции между факторами равен примерно 0,99, то один из этих факторов исключаем. В нашем случае между факторами количество грузовых автомо-
билей и протяженность автомобильных дорог, коэффициент ав-
токорреляции равен 0,97. Поэтому исключим показатель количество грузовых автомобилей как взаимовлияющий с показателем
протяженности автомобильных дорог. В остальных случаях не наблюдается взаимовлияние факторов.
Таким образом, для выбора факторов, влияющих на ВРП на душу населения в региональном аспекте исследования, осталось четыре показателя: уровень автомобилизации, протяженность автомобильных дорог общего пользования, протяженность железнодорожных путей общего пользования, средняя частота поездок на общественном транспорте на 1 чел. за год. Из этих оставшихся
27
факторов выберем факторы, в наибольшей степени влияющие на результирующий показатель. В нашем примере это будут:
–уровень автомобилизации, ед. на 1000 чел.;
–протяженность автомобильных дорог общего пользования, тыс. км.
Коэффициент корреляции между ВРП на душу населения и уровнем автомобилизации равен 0,58, что свидетельствует о тесной связи фактора и результирующего показателя. Коэффициент корреляции между ВРП на душу населения и протяженностью автомобильных дорог равен 0,79, что свидетельствует о сильной тесноте связи фактора и результирующего показателя.
Корреляционная матрица
|
|
|
|
|
Протя- |
Средняя |
|
ВРП на |
|
|
Протяжен- |
женность |
частота |
|
Уровень |
Количе- |
ность ав- |
железно- |
поездок на |
|
|
душу |
|||||
|
населе- |
автомоби- |
ство гру- |
томобиль- |
дорож- |
общест- |
|
ния, |
лиз-ации, |
зовых |
ных дорог |
ных пу- |
венном |
|
ед. на 1000 |
автомо- |
общего |
тей обще- |
транспор- |
|
|
тыс. |
|||||
|
руб. |
чел. |
билей, ед. |
пользова- |
го |
те на 1 |
|
|
|
ния, км |
пользо- |
чел. за |
|
|
|
|
|
|||
|
|
|
|
|
вания, км |
год, ед. |
ВРП на |
|
|
|
|
|
|
душу насе- |
1,00 |
|
|
|
|
|
ления, тыс. |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
руб. |
|
|
|
|
|
|
Уровень |
|
|
|
|
|
|
автомоби- |
0,58 |
1,00 |
|
|
|
|
лизации, ед. |
|
|
|
|
||
на 1000 чел. |
|
|
|
|
|
|
Количество |
|
|
|
|
|
|
грузовых |
0,80 |
0,59 |
1,00 |
|
|
|
автомоби- |
|
|
|
|||
|
|
|
|
|
|
|
лей, ед. |
|
|
|
|
|
|
Протяжен- |
|
|
|
|
|
|
ность авто- |
|
|
|
|
|
|
мобильных |
0,79 |
0,71 |
0,97 |
1,00 |
|
|
дорог об- |
|
|
|
|
|
|
щего поль- |
|
|
|
|
|
|
зования, км |
|
|
|
|
|
|
28
|
|
|
|
|
Протя- |
Средняя |
|
|
ВРП на |
|
|
Протяжен- |
женность |
частота |
|
|
Уровень |
Количе- |
ность ав- |
железно- |
поездок на |
||
|
душу |
автомоби- |
ство гру- |
томобиль- |
дорож- |
общест- |
|
|
населе- |
||||||
|
ния, |
лиз-ации, |
зовых |
ных дорог |
ных пу- |
венном |
|
|
ед. на 1000 |
автомо- |
общего |
тей обще- |
транспор- |
||
|
тыс. |
||||||
|
руб. |
чел. |
билей, ед. |
пользова- |
го |
те на 1 |
|
|
|
|
ния, км |
пользо- |
чел. за |
||
|
|
|
|
||||
|
|
|
|
|
вания, км |
год, ед. |
|
Протяжен- |
|
|
|
|
|
|
|
ность же- |
|
|
|
|
|
|
|
лезнодо- |
|
|
|
|
|
|
|
рожных |
0,41 |
0,70 |
0,50 |
0,57 |
1,00 |
|
|
путей об- |
|
|
|
|
|
|
|
щего поль- |
|
|
|
|
|
|
|
зования, км |
|
|
|
|
|
|
|
Средняя |
|
|
|
|
|
|
|
частота |
|
|
|
|
|
|
|
поездок на |
|
|
|
|
|
|
|
обществен- |
0,45 |
0,13 |
0,57 |
0,53 |
0,30 |
1,00 |
|
ном транс- |
|||||||
|
|
|
|
|
|
||
порте на 1 |
|
|
|
|
|
|
|
чел. за год, |
|
|
|
|
|
|
|
ед. |
|
|
|
|
|
|
Таким образом, проведенный региональный анализ является дополняющим к временному анализу, усиливая достоверность полученных ранее выводов о наиболее значимых факторов, определяющих развитие явления или процесса в соответствующей зоне исследования. Применительно к нашему исследованию проведенный региональный анализ позволил выделить два фактора развития транспортной отрасли, влияющих на развитие экономики в регионах: уровень автомобилизации и протяженность автомобильных дорог.
29
1.3. Пример научной статьи применения факторного анализа для выявления взаимосвязи показателей
Статья опубликована в журнале «Вестник Пермского университета. Серия: Экономика» за 2014 год.
УДК 625.7:336.1
ВЫЯВЛЕНИЕ ВЗАИМОСВЯЗИ РАЗВИТИЯ ТРАНСПОРТА И ЭКОНОМИКИ: ВРЕМЕННОЙ И РЕГИОНАЛЬНЫЙ АСПЕКТ ИССЛЕДОВАНИЯ
DETECTION OF CORRELATION BETWEEN TRANSPORT DEVELOPMENT AND ECONOMY: TEMPORAL
AND REGIONAL ASPECT OF RESEARCH
В.П. Постников, ассистент кафедры экономики и управления на предприятии.
Электронный адрес: v.p.o.s.t.v@mail.ru
Пермский национальный исследовательский политехнический университет, 614990, г. Пермь, Комсомольский проспект, 29.
О.В. Буторина, канд. эконом. наук, доцент кафедры мировой экономики и экономической теории.
Электронный адрес: ok.butorina@yandex.ru
Пермский государственный национальный исследовательский университет, 614990, г. Пермь, ул. Букирева, 15.
V.P. Postnikov, assistant lecturer «Economy and Management on the Enterprise» department.
E-mail: v.p.o.s.t.v@mail.ru.
Perm National Research Polytechnic University, 614990, Perm, Komsomol prospect, 29.
O.V. Butorina, Doctor of Economics, Associate Professor, Department of World and Regional Economics.
E-mail: ok.butorina@yandex.ru
30