Диплом: Оценка бизнеса

выполнен по уравнению регрессии (Таблицы 21-23).

Коэффициент вариации:

; Можно говорить, что совокупность неоднородна.

Высокое значение коэффициента парной корреляции говорит о высокой степени

корреляционной связи факторного и результативного признака Х4.

Принимаем решение использовать имеющиеся данные для выведения уравнения

регрессии вида:

Y = ao + ai ´ X

Параметры уравнения регрессии рассчитываются по формулам:

;

Расчет параметров уравнения регрессии позволяет построить следующую модель

цены установки:

V=196604+4207,7×х, где а0 = 196604; а1 = 4207,7;

Для проверки выведенного уравнения регрессии рассчитывается выровненное значение

цены (Vв) для каждого аналога, путем подстановки в уравнение

соответствующего параметра. Оценка достоверности уравнения регрессии:

Среднеквадратическая ошибка регрессии:

n – количество машин в выборке (3);

e – количество параметров уравнения регрессии (2).

Достоверность выведенного уравнения регрессии равна 0.95%. Можно говорить о

применении полученной модели для расчета стоимости установки.

Таким образом, стоимость оцениваемого оборудования методом парной корреляции

равна450292 рубля.

Метод множественной корреляции

Результирующим фактором (У) является цена аналога. Отбор основных

ценообразующих параметров (X) позволяет включить в многофакторную модель

следующие параметры:

– объем разовой загрузки;

– удельный расход электроэнергии на сушку 1мЗ;

– мощность;

– объем (установки);

– масса;

Основные параметры многофакторной модели представлены в таблице 10.

На основе таблицы 24 строится матрица парных коэффициентов корреляции

(таблица 25).

Каждый элемент матрицы (г) - коэффициент корреляции как между ценой (V) и

каждым ценообразующим параметром (X), так и между самими ценообразующими

параметрами.

Коэффициент парной корреляции (линейный коэффициент корреляции) находится с

помощью встроенной функции Excel - КОРРЕЛ().

Анализ матрицы парных коэффициентов корреляции позволяет сделать вывод, что

наибольшая связь с ценой наблюдается у Х4 (объем габаритный) параметра.

Дальнейший анализ матрицы парных коэффициентов позволяет минимизировать

количество факторных признаков, включаемых в многофакторную модель.

Таким образом, для выявления вида множественной корреляционной зависимости

выбрана двухфакторная модель:

y=a0+a1×x4+ a2×x2

Двухфакторная модель зависимости цены аналогов от X4 (объема габаритного) и

Х2 (мощности) установки имеет вид:

где:	у	– цена аналога;
	х4	– параметр (объем габаритный) аналога;
	х3	– параметр (мощность) аналога
	a0; a1; a2	– параметры уравнения регрессии

Параметры уравнения двухфакторной регрессии рассчитываются следующими формулами:

a0 = y - a1×x1+ a2×x2

где	Gx4; Gx3 Gy	– среднеквадратические отклонения соответствующих признаков Х4; Х3, У
	;	– парные коэффициенты корреляции;
	y; x4; x3	- средние величины факторных и результативного признаков. Среднеквадратические отклонения признаков XI, Х2, У рассчитываются с помощью встроенной функции Excel - СТАНДОТКЛОНП ().

Расчет параметров уравнения регрессии приведен в таблице 26. Уравнение

двухфакторной регрессии имеет вид:

y=a0+a1×x4+ a2×x3

Для проверки достоверности выведенного уравнения регрессии рассчитаем

выровненные значения цены (Таблица 26). Для этого рассчитаем значения цен

аналогов при подстановке их параметров в уравнение регрессии.

Среднеквадратическая ошибка регрессии:

где	n	– количество машин в выборке (6);
	e	– количество параметров уравнения регрессии (3).

Достоверность уравнения регрессии:

Таким образом, полученное уравнение регрессии используем для расчета цены

оцениваемого объекта.

Процедура оценки

На основе данных таблицы 15 методом парных продаж необходимо рассчитать

среднемесячный рост цен по каждой модели установки в 2002 г. (процент считать

простым)

Предполагается дальнейшее снижение темпов инфляции. Таким образом,

ежемесячный рост цен по данному оборудованию:

2002 г 10%

2003 г 2%

Расчет скорректированной цены аналогов приведен в таблице 16.

Таблица 16. Корректировка на дату продажи

Параметр	ед. изм.	Аналог
		Объект	А1	А2	A3	А4	А5	А6
Дата данных (продажи/оценки)		10.01.03	01.03.01	01.03.01	01.03.01	01.02.01	01.02.01	01.02.01
Цена	руб.		101400	136800	185400	85200	116640	158400
рост цен	на руб.		16200	20160	27000
рост цен	% в мес.	15,98%	14,74%	14,56%
рост цен (средний)
скорректированная цена на 06.99			101400	136800	185400	101400	136800	185400
Рост цен по годам
1999	% в мес.	15,09%
2000	% в мес.	10,00%
2001	% в мес.	2,00%
срок корректировки, всего
2001			6	6	6	6	6	6
2002			12	12	12	12	12	12
2003			8	8	8	8	8	8
Поправка на дату продажи			3,27
Скорректированная цена			331124	446724	605428	331124	446724	605428

Таблица 17. Характеристики аналогов, принимаемые в расчет стоимости

Параметр	ед. изм.	Аналог
		Объект	А1	А2	A3	А4	А5	А6
Скорректированная цена	руб.		331124	446724	605428	331124	446724	605428
Технические характеристики
Объем разовой загрузки, (Х1)	мЗ	10	5	10	20	5	10	20
Удельный расход эл/энергии на сушку 1мЗ (Х2)	квт/ч	240	250	240	200	250	240	200
Мощность (ХЗ)	КВТ	56,5	38,5	56,5	76,5	38,5	56,5	76,5
Объем габаритный (Х4)	мЗ	60,3	31,5	60,3	96,8	31,5	60,3	96,8
Масса (Х5)	кг	6800	4500	6800	11200	4500	6800	11200
Материал внутр. обшивки (Х6)		алюминий	сталь	сталь	сталь	сталь	алюминий	сталь

Для главного ценообразующего параметра (ГЦП) необходимо составить матрицу

парных коэффициентов корреляции.

Таблица 18. Матрица парных коэффициентов корреляции

	У	Х1	Х2	ХЗ	Х4	Х5
У	1
Х1	0,9950	1
Х2	-0,9706	-0,989743	1
ХЗ	0,9982	0,987267	-0,954417	1
Х4	0,9997	0,992472	-0,964796	0,999317	1
Х5	0,9961	0,999938	-0,988096	0,988973	0,99377	1

Проверка на мультиколлениарность

YX1 >Х1Х2 YX2>X1X2	0,995 > 0,9897 0,9706 > 0,9897	искл.
YX2 > Х2ХЗ YX3 > Х2ХЗ	0,9706 > 0,954 0, 998 > 0,954	искл
YX3 > ХЗХ4 YX4 > ХЗХ4	0,9982 > 0,999 0,9997 >0,999	искл.
YX4 > Х4Х5 YX5 > Х4Х5	0,9997 > 0,9938 0,9962 > 0,9938	искл

Главный ценообразующий параметр Х4 – габаритный объем, как имеющий наиболее

тесную корреляционную с У.

Для расчета стоимости используем аналоги А1, А2, A3. Кроме того, расчет

стоимости будет проведен по двум параметрам Х4 и ХЗ, как параметрам, имеющим

наиболее тесную корреляционную связь с ценой. Расчет представлен в таблицах

18 и 19:

Таблица 19. Расчет стоимости с использованием Кл (линейного коэффициента

торможения

Параметр		Аналог
	ед. изм	Объект	А1	А2	А3	96/31,5<2,5
Скорректированная цена	руб.		331124	446724	605428
			min		max
Х3		56,5	38,5	56,5	76,5
Х4		60,3	31,5	60,3	96,8
Удельная стоимость для Х3 (Цан/Ран)			8600,6		7914,1
Удельная стоимость для Х4 (Цан/Ран)			10511,9		6254,4
Коэффициент Кл

Страницы: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12