Полный текст статьи
Печать

Строительная сектор экономики – это совокупность взаимоотношений предприятий, занимающихся смежными видами экономической деятельности, которая обеспечивает или способствует воспроизводству пассивной части основных фондов производственного и непроизводственного назначения [3].

С момента организации Оренбургской области были достигнуты положительные результаты в строительной сфере. Объем работ, выполненных по виду экономической деятельности «Строительство», в 2014 году составил 47597,4 млн. рублей это на 9,5% выше уровня 2013 года.

 Рисунок 1 – Объем работ, выполненных по виду экономической деятельности "строительство" в Оренбургской области, млн. руб. 

Сдано в эксплуатацию 12866 квартир общей площадью 1151,8 тыс. кв. м. Введены в действие общеобразовательные учреждения на 975 мест, дошкольные образовательные учреждения на 950 мест. Введены в действие общеобразовательные учреждения на 975 мест, дошкольные образовательные учреждения на 950 мест, мощности больничных и амбулаторно-поликлинических организаций соответственно на 30 коек и 30 посещений в смену. Сданы в эксплуатацию стадионы на 1000 мест, 3 физкультурно-оздоровительных комплекса, детские дома на 20 мест, дома отдыха на 25 мест, 6 культовых сооружений, торгово-развлекательные и торгово-офисные центры общей площадью соответственно 10,1 и 4,8 тыс.кв. м, предприятия общественного питания и торговые предприятия соответственно на 1,6 тыс. посадочных мест и 64,5 тыс. кв. м, бани на 13 мест. Проложены газовые сети протяженностью 194,7 км, водопроводы мощностью 4,3 тыс. куб. м в сутки и протяженностью 36,0 км. 

 Рисунок 2 – Введено общеобразовательных учреждений в Оренбургской области 

Рисунок 3 – Введены дошкольные образовательные учреждения с 2000 по 2014 год в Оренбургской области 

Корреляция и регрессия – это методы, входящие в группу экономико-математических методов, используемых при проведении маркетинговых исследований. Они используются для установления взаимосвязей между группами переменных, описывающих маркетинговую деятельность.

Расчет корреляций и расчет регрессий - это два последовательных этапа одного и того же анализа данных, который принято называть корреляционно-регрессионным анализом [2].

Цель регрессионного анализа:

-определение степени детерминированности вариации критериальной (зависимой) переменной предикторами (независимыми переменными);

-предсказание значения зависимой переменной с помощью независимой(-ых);

-определение вклада отдельных независимых переменных в вариацию зависимой;

Регрессионный анализ используется для нахождения уравнения, которое связывает зависимую переменную с одной или несколькими независимыми переменными [1].

Рассмотрим влияние на объем строительных работ различных экономических явлений, которые происходят в Оренбургской области [4].

Для количественной оценки влияния выделенных факторов на объем работы, выполненных по виду экономической деятельности «Строительство», проведем корреляционно-регрессионный анализ по данным Оренбургской области, за период с 2000 по 2014 гг., где:

У- на объем работы, выполненных по виду экономической деятельности «Строительство», темп роста, %;

Х1 – среднегодовая численность работников строительных организаций, тыс. чел.;

Х2 –количество строительных организаций, темп роста, %;

Х3 – удельный вес строительных машин, %;

Х4 – ввод в действие жилых домов, темп роста, % ;

Х5 – сальдированный финансовый результат, млн. руб.;

Х6 – удельный вес убыточных строительных организаций, %.

С помощью табличного редактора Excel 2013 в пакете анализа была получена корреляционная матрица и представлена в таблице 1. По этой матрице можно судить о тесноте связи факторов с результативным признаком и между собой.

 Таблица 1- Матрица парных коэффициентов корреляции
 

Наиболее тесная связь выявлена между числом ввод в действие жилых домов и объемом работы, выполненных по виду экономической деятельности «Строительство» (ryx4), количеством строительных организаций (ryx2), а также сальдированный финансовый результат(ryx5). В ходе регрессионного анализа из 6 факторов мы отобрали два:

Х4 – ввод в действие жилых домов, темп роста, %;

Х5 – сальдированный финансовый результат, млн. руб.

С применением редактора Excel 2013 в пакете анализа были получены результаты регрессионного анализа, которые представлены на рисунке 4.

По результатам регрессионного анализа получено следующее уравнение регрессии:

y= 14, 62 +0,79Х2+ 0, 03 X4

Коэффициент детерминации R2 показывает, что 68,2 % всей вариации объема строительных работ обусловлена вводом в действие жилых домов строительных организаций и количество строительных организаций, а 31,8 % другими факторами, которые не учтены в модели.

Проверка значимости параметров регрессии проверяется с помощью t- статистики Стьюдента.  

Рисунок 4 – Результаты регрессионного анализа 

Выдвигаем гипотезу, Но о статистически не значимом отличии показателей от нуля: а=bi=0, и определяем t-критерий Стьюдента:

ta= 0,74; tb4 =4,27;  tb5 =1,54

t табличное  для числа степени свободы составит 14 и α = 0,05 составит 2,14. Фактические значения t-критерий Стьюдента отклоняются от табличного, поэтому гипотеза, Но   отклоняется и являются статически значимыми.

Оценку надежности уравнения регрессии дает F-критерий Фишера. По данным дисперсионного анализ Fфакт. =12,90. Вероятность случайно получить такое значение F-критерия составляет 0,001023173, что не превышает допустимый уровень значимости 5%. Следовательно, полученное значение сформировалось неслучайно, а под влиянием существенных факторов, то есть подтверждает статическая значимость всего уравнения и показателя тесноты связи.

Научный руководитель:
Снатенков Артем Александрович, кандидат экономических наук, доцент кафедры финансов и кредита Оренбургского филиала РЭУ им. Г.В. Плеханова, г. Оренбург, Россия