ANALIZA FACTORILOR CARE INFLUENTEAZA VENITURILE FIRMEI S.C. TRT TRANS S.R.L.

UNIVERSITATEA TRANSILVANIA BRASOV

FACULTATEA DE STIINTE ECONOMICE

SPECIALIZAREA MARKETING

ANALIZA FACTORILOR CARE INFLUENTEAZA VENITURILE FIRMEI

S.C. TRT TRANS S.R.L.

INTRODUCERE

Proiectul "ANALIZA FACTORILOR CARE INFLUENTEAZA VENITURILE FIRMEI S.C. TRT TRANS S.R.L." trateaza aspecte referitore la incasarile realizate in anul 2007 de firma de transport "S.C. TRT TRANS S.R.L.", localizata in orasul Medias. Au fost luati in considerare urmatorii factori: venituri din prestari servicii, cheltuieli cu combustibil, cheltuieli cu intretinerea si reparatii, cheltuieli cu asigurari CASCO si RCA, cheltuieli cu protocol si publicitate, impozite si taxe, cheltuieli pentru consumabile, cheltuieli cu salariile personalului, cheltuieli cu piese de schimb si cheltuieli cu amortizarea imobilizarilor. In urma testelor facute, se observa daca si in ce masura acesti factori influenteaza castigurile realizate in urma desfasurarii activitatii de-a lungul a 12 luni.

Acesti factori se numesc variabile explicative, sau independente, iar veniturile totale reprezinta variabila de explicat, sau dependenta.

Modelul econometric folosit este modelul regresiei multiple, iar pentru a vedea daca modelul este bine construit am aplicat mai multe teste: STUDENT, FISHER, CHOW, DURBIN WATSON si am introdus si o variabila DUMMY pentru a vedea ce influenta are. Cercetarea econometrica care constituie proiectul este realizata cu date reale culese in scopul evidentierii proceselor economice ce se desfasoara in cadrul firmei.

Pentru formalizarea relatiilor am facut urmatoarele notatii:

V - venituri totale realizate

Vps - venituri din prestari servicii

ChC - cheltuieli cu combustibil

ChIR - cheltuieli cu intretinerea si reparatii

ChAsig - cheltuieli cu asigurari CASCO si RCA

Cpp - cheltuieli pentru protocol si publicitate

IT - impozite si taxe

ChCons - cheltuieli pentru consumabile

ChS - cheltuieli cu salarii

ChPs - cheltuieli cu piese de schimb

ChAm - cheltuieli cu amortizarea imobilizarilor

Am ales sa utilizez modelul regresiei multiple si folosind notatiile de mai sus am obtinut urmatoarea relatie:

V_t = a₀ + a₁Vps_t + a₂ChC_t + a₃ChIR_t + a₄ChAsig_t + a₅Cpp_t + a₆IT_t + a₇ChCons_t + a₈ChS_t + a₉ChPs_t + a₁₀ChAm_t + ε_t

Unde: V_t este variabila de explicat (dependenta);

a₀, a₁, a₂, a₃, a₄, a₅, a₆ sunt parametrii modelului;

Vps_t, ChC_t, ChIR_t, ChAsig_t, Cpp_t, IT_t, ChCons_t, ChS_t, ChPs_t, ChAm_t sunt variabile

explicative (independente);

ε_t este eroarea;

t reprezinta luna;

Valorile parametrilor a₀, , a₁₀ nu se cunosc si de aceea, se va proceda la estimarea acestor parametri.

Toate calculele se vor efectua in Microsoft Excel.

In urma efectuarii regresiei multiple am obtinut valorile estimatorilor parametrilor, iar modelul devine:

V_t = 43375,58 - 1,79Vps_t + 9,7ChC_t - 17,7ChIR_t + 53,73ChAsig_t + 5,06Cpp_t + 44,7IT_t - 49,08ChCons_t - 11,85ChS_t + 14,03ChPs_t + 1,95ChAm_t + ε_t

Observatie: In anexa puteti vedea regresia dintre V_t si cele 10 variabile explicative.

Primul test pe care l-am aplicat este Testul Student. Acest test presupune determinarea semnificatiei individuale a variabilelor explicative. Mai intai am stabilit ipotezele:

i = 1,k;

Apoi am calculat ratia Student: ;

Am aflat ,a/2 reprezentand probabilitatea si n-k-1 numarul de grade de libertate.

Daca: rezulta ca se accepta H₀, adica valoarea parametrului nu este

semnificativ diferita de zero, cu o probabilitate p = 1- In acest

caz variabila explicativa atasata parametrului nu are o influenta

semnificativa asupra variabilei de explicat si trebuie scoasa din

model.

> rezulta ca se accepta H₁, adica valoarea parametrului este   

semnificativ diferita de zero, cu o probabilitate p = 1- In acest

caz variabila explicativa atasata parametrului are o influenta

semnificativa asupra variabilei de explicat si nu trebuie scoasa

din model.

Comparand valoarea de 12,7 a lui cu valorile calculate (ratiile Student) se observa ca la unele variabile explicative ratia este mai mica. De aici rezulta ca urmatoarele variabile explicative: cheltuieli cu asigurari CASCO si RCA, impozite si taxe si cheltuieli cu consumabile, influenteaza in mod semnificativ venitul total al firmei, cu o probabilitate de 95%.

Dupa ce am eliminat variabilele explicative care nu influenteaza in mod semnificativ venitul total(variabila de explicat), modelul arata astfel:

V_t = 43375,5 + 53,73ChAsig_t + 44,7IT_t - 49,08ChCons_t + e_t

(0.75) (2.7) (2.34) (-2.28)

R² = 0.99 coeficientul de determinatie e foarte aproape de 1, ceea ce inseamna ca

modelul este bine construit¹

n = 12 numarul de observari

( . ) = t Student.

Testul Fisher este un test de semnificatie globala. Conform acestui test vedem daca ansamblul variabilelor explicative introduse in model influenteaza global sau nu asupra variabilelor de explicat.

Am stabilit mai intai ipotezele:

H₀ : SCE = 0

H₁ : SCE # 0

Daca: F* > , rezulta ca se accepta H₁, adica ansamblul variabilelor explicative

introduse in model au o influenta semnificativa asupra variabilei de explicat cu o

probabilitate p = 1-

F* < , rezulta ca se accepta H₀, adica ansamblul variabilelor explicative

introduse in model nu au o influenta semnificativa asupra variabilei de explicat

cu o probabilitate p = 1-

F SCE/k

SCR/(n-k-1)

F rezulta ca se accepta H_0, adica ansamblul variabilelor explicative

introduse in model nu au o influenta semnificativa asupra variabilei de explicat cu o probabilitate de 95%

Testul Chow am impartit variabilele in doua subperioade egale pentru a vedea daca modelul e stabil sau nu pe intreaga perioada.

Am calculat F* = 1,05 si l-am comparat cu F = 6,38 din tabela de distributie. Din faptul ca F* < F rezulta ca modelul este stabil pe intreaga perioada.

Analiza unei variabile auxiliare-Dummy

Variabilele auxiliare Dummy se introduc in model atunci cand este necesar sa analizam influenta unor factori calitativi sau binari. In cazul firmei de transport am analizat influenta cantitatii de precipitatii asupra venitului total.

Am notat in felul urmator: daca au fost multe precipitatii intr-o luna am notat cu 1, altfel am notat cu 0, si s-a format o noua coloana care contine aceste valori.

In urma calculelor rezulta ca, cantitatea de precipitatii nu influenteaza semnificativ veniturile totale.

Testul Durbin-Watson(pentru detectarea autocorelatiei erorilor)

Autocorelatia erorilor se datoreaza omiterii unei variabile explicative importante sau in cazul specificarii gresite a modelului.

Urmatorul grafic arata evolutia erorilor :

Pentru efectuarea testului se determina marimea DW.

DW=Σ(e_t-e_t-1)²

Σe_t²

Valoarea obtinuta, DW= este comparata cu valorile tabelate d₁= 0,658 si d₂= 1.864 pentru n = 22 si k = 3.

Cum DW apartine intervalului (d₁, d₂) rezulta ca se gaseste in interval de indecizie.

Concluzii:

Modelul regresiei multiple este bine construit, facand usoara aplicarea testelor.

In urma efectuarii testelor rezulta ca: doar trei variabile explicative influenteaza individual modelul, ansamblul variabilelor explicative nu au influenta globala, modelul este stabil pe intreaga perioada, iar introducerea variabilelor Dummy nu influenteaza semnificativ modelul.

BIBLIOGRAFIE

Cursuri si laboratoare ECONOMETRIE

Documente de contabilitate de gestiune ale firmei BMT-TRANS

Tabel de distributie pentru testul Durbin-Watson

Pecican Eugen; Econometrie; ed. Economica