Introducere … … … … 3 [620685]

Cuprins
Introducere ………………………….. ………………………….. ………………………….. …………………………. 3
Capitolul 1: Elemente privind leadershipul și managementul ………………………….. …………. 4
1.1 Terminologie ………………………….. ………………………….. ………………………….. ……………….. 4
1.2 Conceptul de leadership și management ………………………….. ………………………….. …….. 6
1.3 Abordări ale leadershipului ………………………….. ………………………….. ………………………. 8
1.4 Teoriile X și Y ale lui Douglas McGregor ………………………….. ………………………….. …. 9
Capitolul 2: Analiza veniturilor pe echipe din cadrul firmei Enea Services Romania … 11
2.1 Scurt is toric al societății Enea Services Romania ………………………….. …………………….. 11
2.2 Analizarea veniturilor cu ajutorul statisticii descriptive ………………………….. ……………. 12
2.3 Analizarea veni turilor cu ajutorul regresiei liniare ………………………….. …………………… 22
2.4 Interpretare rezultate chestionar ………………………….. ………………………….. ………………… 33
Concluzii și recomandări ………………………….. ………………………….. ………………………….. …… 35
Bibliografie ………………………….. ………………………….. ………………………….. ……………………….. 36
Webgrafi e……………………………………………………………………………………3 8
Anexe …………………………………………………………………………………………3 9

3
Introducere

Jocul afacerilor s -a schimbat dramatic în ultimi i ani și va continua să se schimbe din
cauza dinamicii economiei globale – în special schimbările reflectate de schimbări le pieței,
afacerilor, economie i. O organizație este considerată eficientă dacă își găsește echilibrul între
cerințele diverșilor acționari, clienți și nevoile anagajaților, iar liderii sau managerii au
potențialul unic de a energiza organizațiile de astăzi. Cu poziția și experiența lor, au abilitatea
de a influența nu doar ce se întâmplă în mediul de lucru, ci și performanța dată.
Liderii se ajută pe ei și pe alții pentru a face lucrurile care trebuie. Ei setează o direcție,
construiesc o viziune care inspiră și creează ceva nou. Leadershipul este despre a indentifica în
ce direcție să o iei pentru „a câștiga ” ca echipă sau organizație; și est e dinamic, interesant și
inspirațional. Și totuși, odată ce liderii setează direcția, trebuie să se folosească de aptitudini de
management pentru a -și ghida oamenii către direcția bună, într -un mod eficient.
Motivul pentru care am ales această tema este ac ela de a afla cine are o influență mai
bună as upra performanței, liderii sau managerii.
În primul capitol am prezentat aspecte teoretice privind leadershipul și managementul,
mai exact noțiuni despre terminologie, diferența dintre management și leadership , calitățile
acestora, abordări ale leadershipului și în final teoriile X și Y ale lui Douglas McGregor.
În cel de -al doilea capitol, am prezentat pentru început cîteva date generale despre firma
Enea Services Romania, după care am analizat cu ajutorul eco nometriei veniturile pe care le –
au avut în trei ani, trei departamente , folosind statistica descriptivă și regresia liniară. În f inalul
capitolului am înc adrat fiecare manager al fiecărui departament în poziția de manager sau lider
cu ajutorul unui chestio nar.
Mi-am propus ca în această lucrare să analizez influența liderului sau a managerului
asupra performanței analizând evoluția economică pe care au avut -o de la o lună la alta, timp
de trei ani, trei departamente ale companiei. Astfel, prin analizele eco nometrice voi putea s ă
observ dacă departamentele regresează sau nu, sau dacă depind de variația temporală sau de alți
factori.

4
Capitolul 1: Elemente privind leadershipul și managementul

1.1 Terminologie
Ce este leadershipul ? Este o întrebar e atât de simplă și totuși contrariază
consultanți,profesori, cercetători și nu numai.
Să începem mai întâi cu “Ce nu este leadershipul ?”.
În primul rând, leadershipul nu ține de vechimea sau de poziția unei persoane în ierarhia
unei companii. Mulți vorbes c despre conducerea unei companii referindu -se doar la seniorii
organizației. Ei sunt doar atât, directori executivi. Leadershipul nu apare neapărat dacă ajungi
pe o anumită poziție. În unele cazuri poate fi găsit acolo, dar nu este o certitudine.
În al d oilea rând, leadershipul nu are de -a face cu atributele personale. Dacă spunem
cuvântul „lider ”, cei mai mulți oameni se gândesc la dominare, carism ă individual ă. Dar
leadershipul nu este un adjectiv. Nu avem nevoie de trăsături carismatice pentru a practi ca
leadershipul , iar cei cu carismă nu conduc neapărat.
Și nu în ultimul rând, leadershipul nu este management . Aceste două cuvinte nu sunt
sinonime. Managerii trebuie să planifice, să monitorizeze, coordoneze, să angajeze, să
concedieze și multe alte lu cruri. De obicei, managerii gestionează lucrurile, pe când liderii
conduc oamenii.
Acum, revenind la prima întrebare, apare o problemă și anume că nu s -a putut defini cu
precizie, exactitate și consistență leadershipul , dar iată câteva posibile definiții d ate de diferiți
cercetători:
„Leadershipul poate fi considerat procesul prin care se influențează activitățile unui
grup organizat prin eforturile sale de a -și stabili obiectivele și de a le realiza. ”1
„Leadershipul este comportamentul unui individ care di recționează activitățile unui
grup către un obiectiv comun.”2
„Leadershipul este influența interpersonală, exersată într -o anumită situație și dirijată
prin procesul de comunicare, spre atingerea obiectivelor stabilite.”3
„Leadershipul este inițierea și în treținerea structurii în interacține și așteptări.”4
„Leadershipul este un process al influenței dintre lider și cei care îl urmează.”5
„Leadershipul este un proces de influență ce permite managerilor de a îi face pe angajați
să facă de bunăvoie ce trebuie făcut și bine.”6

1 Stogdill, R. M. (1950). Leadership, membership and organization. Psychological bulletin. 47, pp 1 –
14.
2 Hemphill, J. K., & Coons, A. E. (1957). Development of the leader behavior description
questionnaire. In R. M. Stodgill and A. E. Coons (Eds.), Leader behavior: Its description and
measurement. Columbus, Ohio: Bureau of Business Research, Ohio State University, pp. 6 -38.
3 Tannenbaum, R., Weschler, I. R., & Ma ssarik, F. (1961). Leadership and organization. New York:
McGraw -Hill
4 Stogdill, R. M. (1974). Handbook of leadership: A survey of the literature. New York: Free Press.
5 Hollander, E. P. (1978). Leadership dynamics: A practical guide to effective relatio nships. New
York: Free Press.
6 Cribbin, J.J. (1981). Leadership: strategies for organizational effectiveness. New York: AMACOM.

5
„Ledershipul este procesul prin care se influențează activitățile unui grup organizat cu
scopul de a realiza obiectivele.”7
„Leadershipul este o încercare de a influența activitățile angajaților prin procesul de
comunicare și cu scopul d e atingere a obiectivelor.”8
„Leadershipul este procesul prin care se influențează activitățile unui individ sau a unui
grup în eforturile sale de a realiza obiectivele date într -o anumită situație.”9
„Leadershipul este o dezvoltare a unui sistem clar și complet de așteptări în scopul
identificării și folosirii tuturor resurselor din organizatie, oamenii find cea mai importantă.”10
„Leadershipul este o interacțiune dintre doi sau mai mulți membri ai unui grup, care
implică adesea o structurare sau o restruc turare a unei situații , a percepțiilor și a așteptărilor
membrilor. Leadershipul apare atunci când un membru al grupului schimbă motivația sau
competențele celorlalți din grup.”11
„Leadershipul este arta de a influența alte persoane de a ajunge la potenția lul lor maxim
pentru a îndeplini orice sarcină, obiectiv sau proiect.”12
„Liderii sunt persoane care stabilesc direcția unui grup de indivizi, care obțin un
angajament din acest grup de membri pentru această direcție și pe care apoi îi motivează pentru
a obține rezultate.”13
„Leadershipul este acel proces prin care o persoana stabilește scopul sau direcția pentru
una sau mai multe persoane și îi face pe aceștia să se îndrepte împreună către această direcție
cu competență și angajament pe deplin.”14
„Leadership ul (conform lui John Sculey) se învârte în jurul viziunii, ideilor, direcției și
are de a face mai mult cu oameni inspiraționali ca și cu direcția și scopurile decât cu
implementările zilnice. Un lider trebuie să fie apt să livreze mai mult decât propriile capabilități.
Trebuie să ie capabil să inspire alți oameni să facă lucruri, fără a sta pe capul lor, fără a -I verifica
în fiecare clipă.”15
„Leadershipul este arta mobilizării oamenilor de a își dori sa se lupte pentru aspirații ce
le împărtășesc.”16
„Leade rshipul necesită utilizarea puterii pentru a influența gândurile și acțiunile altor
oameni.”17

7Rauch, C. F., & Behling, O. (1984). Functionalism: Basis for an alternate approach to the study of
leadership. In J. G. Hunt, D. M. Hosking, C. A. Schriesheim, and R. Stewart (Eds.), Leaders and
managers: International perspectives on managerial behavior and leadership. New York: Pergamon
Press, pp. 45 -62.
8 Donelly, J. H., Ivancevich, J. M. & Gibson, J. L. (1985). Organization s: behavior, structure,
processes 5th ed. Plano, Texas: Business Publications Inc.
9 Hersey, P., & Blanchard, K. (1988). Management of organizational behavior. Englewood Cliffs, New
Jersey: Prentice Hall.
10 Batten, J. D. (1989). Tough -minded leadership. Ne w York: AMACOM.
11 Bass, B. M. (1990). Bass and Stogdill’s handbook of leadership: Theory, research and managerial
applications. New York: Free Press.
12 Cohen, W. A. (1990). The art of a leader. Englewood Cliffs, New Jersey: Jossey -Bass.
13 Conger, J. A. (19 92). Learning to lead. San Francisco: Jossey -Bass.
14 Jaques, E., & Clement, S. D. (1994). Executive leadership: a practical guide to managing
complexity. Cambridge, MA: Carson -Hall.
15 Bennis, W. ‘On Becoming a Leader’ Reading, MA: Addison -Wesley Publishing , (1989, p.139) .
16 Kouzes, J. M., & Posner, B. Z. (1995). The leadership challenge. San Francisco: Jossey -Bass.
17 Zalenik, A. (1992). Managers and leaders: are they different? Harvard Business Review.
March/April, p 126.

6
1.2 Conceptul de leadership și management
Scopul unui bun management este de a furniza servicii pentru comunitate într -un mod
adecvat, eficient, echitabil și su stenabil. Acest lucru poate fi atins numai în cazul în care
resursele esențiale pentru furnizarea de servicii, inclusiv resurse umane, finanțe, aspecte legate
de procesul de livrare sunt aduse împreună în punctul de livrare de servicii și sunt atent
sincro nizate.
Managementul și leadershipul sunt importante pentru furnizarea de servicii de calitate.
Deși cele două sunt similare în unele privințe, ele pot implica diferite tipuri de aptitudini și
comportamente. Managerii buni ar trebui să se străduiască să fie buni lideri, iar liderii buni au
nevoie de aptitudini de management pentru a fi eficienți.18
Liderii vor avea o viziune a ceea ce se poate realiza, apoi comunică acest lucru altora și
dezvoltă strategii pentru a realiza aceste viziuni. Ei motivează oame ni și sunt capabili să
negocieze pentru resurse și alte forme de sprijin pentru atingerea scopurilor lor. Leadershipul
înseamnă crearea de viziuni.
Managerii se asigură că resursele disponibile sunt bine organizate și aplicate pentru a
produce cele mai bun e rezultate. În mediile cu resurse limitate, în țările cu venituri medii, un
manager trebuie să fie de asemenea un lider pentru a obține rezultate optime.19
Cele mai bune atribute ale unui lider sunt de cele mai multe ori:
– Au simțul misiunii;
– Sunt carism atici;
– Sunt capabili să influețeze oameni să lucreze împreună pentru o cauză comună;
– Sunt decisivi;
– Rezolvă problemele prin soluții creative și promovează un mediu de lucru pozitiv.20
Managementul și leadershipul trebuie să meargă mână în mână. Ele nu sunt același lucru
dar sunt legate și complementare. Orice efort de a le separa poate provoca mai multe probleme
decât să le rezolve.
Care este diferența dintre management și leadership?
– Managerul administrează, liderul inovează;
– Managerul menține, liderul dezv oltă;
– Managerul se bazează pe cotrol, lierul inspiră încredere;
– Managerul are o viziune scurtă, liderul are o perspectivă pe termen lung;
– Managerul întreabă „cum” și ,,când ”, pe când liderul întreabă ,,de ce ”;
– Managerul face lucrurile bine, liderul face ce ea ce trebuie.21
Calitățile unui manager
Un manager este considerat o copie a unui lider, responsabil pentru comunicarea
regulilor companiei angajaților, precum și pentru asigurarea că aceștia le respectă. Pentru un
manager , relația sa cu angajații este det erminată printr -un sistem managerial ierarhic, rareori
prin cele personale Ei sunt responsabili pentru menținerea operațiunilor zilnice ale companiei,
astfel ca activitățile să se desfășoare fără probleme. Managerii sunt deseori considerați ,, buni

18 http://www.who.int/hiv/pub/imai/om_10_leadership_management.pdf
19 http://www.who.int/hiv/pub/imai/om_10_leadership_management.pdf
20 http://www.who.int/hiv/pub/imai/om_10_leadership_management.pdf
21http://guides.wsj.com/management/developing -a-leadership -style/what -is-the-difference -between –
management -and-leadership/

7
solda ți”, în sensul că aceștia rareori pun la îndoială deciziile superioare ale companiei și servesc
doar pentru a pune în aplicare executarea politicilor sale.22
Calitățile unui lider
În schimb, un lider se concentrează pe relațiile interpersonale cu alte contacte importante
din alte companii, precum și pe promovarea angajaților promițători în cadrul companiei pentru
a stimula inovarea. Un lider își bazează deciziile pe rapoartele primite de la șefii
departamentelor, pentru a evalua situații și pentru a dezvolta st rategii viitoare. Un lider adevarat
este considerat un ,,inovator neînfricat ”, nu îi este teamă să își asume riscuri în căutarea unor
recompense mai mari pentru clienți, angajați și acționari.23
Leadershipul înseamnă totul despre determinarea, personalitate a și capacitatea
înnăscută pentru o anumită situație concurențială. Mulți lideri de afaceri eficiente nu au
calificări academic și fiecare are un stil de leadership individual.24
Sunt mai multe moduri de a privi leadershipul și multe interpretări ale sensul ui său.
Leadershipul poate fi interpretat în termeni simpli, ca ,,a -i face pe ceilalți să îl urmeze” sau ,,a –
i face pe oameni s ă facă lucruri de bună voie ” sau o interpretare mai specifică este de exemplu
,,utilizarea autorității în luarea deciziilor ”. Leadershipul ar trebui să se bazeze pe o funcție a
personalității sau ar putea fi văzut ca o categorie de comportament. Leadershipul poate fi
discutat ca o formă de convingere (persuasiune) sau o relație de putere.25
Teamwork și inspirație
Leadershipul de astă zi este asociat din ce în ce mai mult, nu cu comanda și controlul, ci
cu conceptul de lucru în echipă, obținerea, împreună cu alți oameni, de inspirație și crearea unei
viziuni cu care alții se pot identifica.
Sunt următoarele diferențe între management și leadership :
– Managerii tind sa adopte atitudini pasive sau impersonale față de obiective. Liderii
adoptă o atitudine mai mult personală și activă față de obiective;
– Pentru a -i face pe oameni să accepte soluții, managerii trebuie sa coordoneze și să
mențină echilibrul in mod continuu cu scopul de a compromite valorile conflictuale.
Liderul creează entuziasm în muncă și dezvoltă opțiuni ce dau substanță imaginilor
care îi încântă pe oameni;
– În relația lor cu ceilalți oameni, managerii mențin un nivel scăzut d e implicare
emoțională. Liderii au o empatie față de alți oameni și oferă atenție asupra
evenimentelor si acțiunilor lor;
– Managerii se văd mai mult ca niște conservatori și autorități de reglementare a
ordinii afacerilor, cu care se identifică și din care câștigă anumite recompense.
Liderii lucrează în organizație, dar nu aparțin acesteia. Sentimentul lor de identitate
nu depinde de integrarea ca membru sau de rolul pe care îl au, ei caută oportunități
pentru schimbare.26

22 http://www.busine ssdictionary.com/article/705/management -vs-leadership/
23 http://www.businessdictionary.com/article/705/management -vs-leadership/
24 Management and organizational behav ior, Laurie J. Mullins, Editia a 9 -a 2010, Editura
Pearson, pag. 372.
25 Management and organizational behavior, Laurie J. Mullins, Editia a 9 -a 2010, Editura
Pearson, pag. 373.
26 Management and organizational behavior, Laurie J. Mullins, Editia a 9 -a 2010, Editura Pearson,
pag. 374.

8
1.3 Abordări ale leadershipului
Din cau za naturii sale complexe și variabile există mai multe moduri alternative de
analiză a leadershipului.
O modalitate este aceea de a examina conducerea managerială în ceea ce privește:
a. Calitățile sau abordarea trăsăturilor;
Prima abordare presupune că lide rii sunt înăscuți . Leadershipul este format din anumite
caracteristici moștenite sau trăsături de personalitate, care disting liderii de oamenii care îi
urmează: așa -numita teorie a leadershipului a ,,Marelui Om ”.
Abordarea calităților își concentrează ate nția asupra angajatului, nu pe muncă în sine.
Aceasta sugerează că atenția este mai degrabă acordată selectării liderilor, decât să îi formeze
pentru a conduce.27
Există mai multe studii de cercetare despre trăsăturile comune ale leadershipului . De
exemplu, Bass sugerează în numeroase studii despre trăsăturile leadershipului , din 1904 până
în 1970, incluzând caracteristicile personale precum vârsta cronologică, aspectul fizic
(inclusive o corelație pozitivă între înălțime și greutate), vorbire, capacitate, r ealizare,
participare, responsabilitate și statut.28
Liderii își dobândesc statutul prin relația de lucru cu membri grupului.
Încercările de a identifica personalitatea comună sau caracteristici fizice și mentale ale
unor diferiți lideri, ,,buni” sau de ,,s uccess”, nu au avut un success prea mare. Investigațiile au
identificat trăsături care tind să se suprapună, sunt contradictorii sau au o corelație mică
(scăzută). Este de remarcat faptul că ,,individualitatea” și ,,originalitatea ” figurează de obicei
pe listă. Aceasta sugerează că există puține lucruri în comun între trăsăturile specifice a diferiți
lideri. Este, prin urmare, posibil să se identifice caracteristici generale în abilitățile de lider,
precum inițiativa, inteligența, încrederea în sine și cred ința în acțiunile sale.29

b. Abordarea funcțională sau de grup, incluzând leadershipul centrat pe acțiune;

 Abordarea funcțională/de grup
Această abordare a leadershipului nu atrage atenția asupra personalității liderului, ci pe
funcțiile leadershipului . Leadershipul este prezent mereu în orice activitate a grupului.
Abordarea funcțională vede leadershipul în funcție de cum afectează grupul comportamentul
liderului și cum este acesta afectat de grup. Această abordare se concentrează pe natura
grupului, pe sub ordonați și pe cei care îl urmează în general pe lider. Se concentrează pe
conținutul leadershipului .30
Această abordare consideră că abilitățile de conducere pot fi învățate, dezvoltate și
îmbunătățite.

27 Management and organizational behavior, Laurie J. Mullins, Editia a 9 -a 2010, Editura Pearson,
pag. 376.
28 Management and organizational behavior, Laurie J. Mullins, Editia a 9 -a 2010, Editura Pearson,
pag. 376.
29 Management a nd organizational behavior, Laurie J. Mullins, Editia a 9 -a 2010, Editura Pearson,
pag. 376.
30 Management and organizational behavior, Laurie J. Mullins, Editia a 9 -a 2010, Editura Pearson,
pag. 377.

9
 Leadershipul centrat pe acțiune
Eficacitatea liderul ui este dependentă de trei tipuri de nevoi în interiorul grupului:
necesitatea de a realiza sarcina comună, necesitatea de a întreține echipa și nevoile individuale
ale membrilor echipei.
Necesitatea de a realiza sarcinile comune implică:
– Atingerea obiecti velor de către grup;
– Definirea sarcinilor grupului;
– Planificarea activităților;
– Alocarea resurselor necesare;
– Organizarea sarcinilor și responsabilităților;
– Controlul calității și verificarea performanței;
– Analiza progreselor.31
Necesitatea de a întreține e chipa implică:
– Menținerea moralului și construirea spiritului de echipă;
– Coeziunea grupului ca o echipă (unitate de lucru);
– Stabilirea standardelor și menținerea disciplinei;
– Comunicare în cadrul grupului;
– Formarea grupului;
– Numirea de sub -lideri.32
Nevoile individuale ale membrilor echipei implică:
– Satisfacerea nevoilor membrilor echipei în mod individual;
– Înțelegerea problemelor personale;
– Oferirea de laude și statut;
– Reconcilierea conflictelor dintre nevoile grupului și cele individuale;
– Formarea individu lui.33
Poziția ideală este atunci când se realizează integrarea completă a celor trei tipuri de
nevoi.

1.4 Teoriile X și Y ale lui Douglas McGregor
Cele două teorii, X și Y au fost dezvoltate de către Douglas McGregor în anul 1960 și
sunt menționat e destul de des în domeniul managementului , acestea fiind esențiale pentru
dezvoltarea organizațională și pentru îmbunătățirea culturii organizaționale.
Ideile lui McGregor sugerează că există două abordări fundamentale pentru gestionarea
oamen ilor. Mulți manageri tind spre teoria X și, în general, obțin rezultate slabe. Managerul
care folosește teoria Y, produce rezultate mai bune și permite oamenilor să se dezvolte.
Ipotezele teoriei X:
Această teorie presupune că :
– Muncitorilor n u le place să lucreze ;

31 Management and organizational behavior, Laurie J. Mull ins, Editia a 9 -a 2010, Editura Pearson,
pag. 378.
32 Management and organizational behavior, Laurie J. Mullins, Editia a 9 -a 2010, Editura Pearson,
pag. 378.
33Management and organizational behavior, Laurie J. Mullins, Editia a 9 -a 2010, Editura Pearson, pa g.
378.

10
– Aceștia evită respon sabilitățile și au nevoie constant de motivație;
– Trebuie să fie controlați, forțați să lucreze;
– Trebuie să f ie monitorizați în orice moment;
– Nu au ambiția de a lucra, prin urmare sunt atrași prin recompense pentru
atingerea obiectivelor.34
Potrivit lui McGregor, organizațiile care au o abordare de acest tip, tind să aibă mai
mulți manageri și supervizori care să supravegheze și să dirijeze lucrătorii. Managerii sunt
autoritar i, intervin în mod activ pentru a rezolva activitățile și controlul rămâne puternic
centralizat. Deși Teoria X nu mai este folosită așa de des, marile organizații consideră că
adoptarea teoriei este inevitabilă, în situația în care au un număr foarte mare de angajați și
termene limită pe care tre buie să le îndeplinească.35

Ipotezele teoriei Y:
Managerii Teoriei Y prezintă o opinie optimistă și pozitivă despre anagajații lor și
folosesc un stil de management descentralizat, participativ. Acesta încurajează ca relația dintre
manageri și echipele l or să fie bazate pe încredere și colaborare. Oamenii au o responsabilitate
mai mare și managerii îi încurajează să își dezvolte abilitățile și le sugerează îmbunătățiri.
Evaluările sunt regulate dar, spre deosebire de organizațiile ce folosesc teoria X, ei sunt
obișnuiți să încurajeze comunicarea deschisă și nu să controleze personalul.
De asemenea, organizațiile care folosesc teoria Y oferă angajaților frevent posibilitatea de a
promova.
Această teorie presupune că muncitorii sunt:
– Bucuroși să lucrez e din proprie inițiativă;
– Mult mai implicați în luarea deciziilor;
– Auto -motivați să încheie activitățile;
– Bucuroși să își asume res ponsabilitatea pentru munca lor;
– Caută și acceptă responsabilitățile , au nevoie de puțină îndrumare;
– Văd munca c a pe o împlin ire și o provocare;
– Rezolva problemele în mod creativ.36

34 https://www.mindtools.com/pages/article/newLDR_74.htm
35 https://www.mindtools.com/pages/article/newLDR_74.htm
36https://www.mindtools.com/pages/article/newLDR_74.htm

11
Capitolul 2: Analiza veniturilor pe echipe din cadrul firmei Enea Services Romania

2.1 Scurt istoric al societății Enea Services Romania
Enea Services Romania este o companie cu origine suedez ă cu sediul social în Splaiul
Independenței 319, București. Compania a deschis în ultimii doi ani două noi centre în Iași și
Craiova. În divizia din România sunt 300 de angajați, dintre care 250 în București, și 300 în
celelalte două centre. Compania ofera servicii complexe de outsourcing software, testare si
training.
Istoric
Enea este o firmă suedeză fondată în anul 1968 și oferă servicii avansate de IT, cu accent
pe tehnologie și testare. Enea este unul din cei mai buni furnizori de sisteme de operare,
instrumente de dezvoltare, tehnologie de baze de date și servicii profesionale pentru
infrastructura de telecomunicații, dispozitive mobile, instrumente medicale și de control auto.
Produsele și serviciile lor nu sunt vizibile în viața de zi cu zi, dar ele sunt integrate în
dispoz itive pe care le folosim zilnic. Produsele companiei fac parte din milioane de smartphone –
uri și stații de bază pe care noi le folosim în comunicare. Ei se asigură că aceste dispozitive
funcționează în fiecare zi pe tot parcursul an ului.
Din anii 2000, Enea și -a asigurat poziția de lider mondial ca furnizor de soluții pentru
produse de comunicații și atunci s -a deschis și Enea Services Romania, Compania este extinsă
pe trei continente: SUA (Boston, Phoenix), Japonia (Tokio), China (S hanghai), Regatul Unit,
Germania, Suedia, Romania. Numărul angajaților este aproximativ 700.
Înființată în Octombrie 2000, IPdevel – acum ENEA Services Romania – oferă servicii complexe
de outsourcing software, testare și training.
Construind pe o bază de ingineri experimentați și specializați, Enea Services Romania este activă
în urmatoarele domenii:
 Embedded Systems și Microelectronics;
 Desktop și Enterprise Business Solutions;
 Testare și Validare;
 Training
Misiunea firmei este aceea de a oferi cliențil or o platformă de software și servicii de
specialitate, pentru a permite societății de astăzi și de mâine o societate conectată.

12
2.2 Analizarea veniturilor cu ajutorul statisticii descriptive
a. Departamentul A
Tabelul nr. 1
2016 Media Mediana Abaterea
standard Minim Maxim
Client 1 27883.25 28682.5 4642.416438 18972 34106
Client 2 19114.08 223 40726.0181 -566 139813
Client 3 93732.92 88243 19856.06051 69953 141447
Client 4 41553.5 27014 53574.01721 0 205881
Client 5 7015.83 1436 8718.298644 0 24126
Client 6 6713.41 77 10782.39065 0 27006

Figura 1 Figura 2

Pentru Clientul 1 observăm că a avut creșteri ale veniturilor în lunile martie, iunie și
apoi din Iulie până în octombrie. De asemenea, a avut si scăderi brusce. Valoarea medie a
veniturilor în cele 12 luni analizate este de 27883.25 lei. Valoarea minimă pe parcursul
anului 2016 a fost de 18972 lei și s -a înregistrat în luna iulie, iar valoarea maximă 34106 lei
s-a înreg istrat în luna iunie. (Figura 1)
Clientul 2 a început anul 2016 cu un venit de 139813 lei, fiind valoarea maximă din anul
2016, dar în restul anului nu a avut aceeași performanță, în restul lunilor a adus venituri din
ce în ce mai mici. În luna iulie a înregistrat o pierdere de 566 lei. Valoarea medie a
veniturilor este de 19114.0 8 lei. (Figura 2)
Figura 3 Figura 4
050000100000150000
Ian
Feb
Mar
Apr
Mai
Iun
Iul
Aug
Sep
Oct
Noi
DecClient 3
050000100000150000200000250000
Ian
Feb
Mar
Apr
Mai
Iun
Iul
Aug
Sep
Oct
Noi
DecClient 4 2016-50000050000100000150000
Ian
Feb
Mar
Apr
Mai
Iun
Iul
Aug
Sep
Oct
Noi
DecClient 2
010000200003000040000
Ian
Feb
Mar
Apr
Mai
Iun
Iul
Aug
Sep
Oct
Noi
DecClient 1

13
0100002000030000
Ian
Feb
Mar
Apr
Mai
Iun
Iul
Aug
Sep
Oct
Noi
DecClient 6 2016 Pentru veniturile Clientului 3 observăm o creștere constantă în primele luni și mici
scăderi în luna august și septembrie. Valoare medie a veniturilor din anul 2016 este
93732.92 lei. Valoarea minimă din acest an este 69953 lei, înregistrată în luna august și
valoarea maximă este 141447 lei, înregistrată în luna noiembrie. (Figura 3)
În mare parte din anul 2016, pentru Clientul 4 nu sunt venituri mari , dar acestea sunt
ușor constante și din luna iunie până în luna octombrie se poate observa o scădere. Pe final
de an se poate observa o creștere bruscă, valoarea maximă pe acest an înregistrându -se în
luna decembrie cu 205881 lei. Valoarea minimă este 0 l ei și este înregistrată în luna
octombrie. Valoarea medie a veniturilor din anul 2016 este 41553.5 lei. (Figura 4)

Figura 5 Figura 6

În cazul veniturilor cu Clie ntul 5, valorile au crescut și scăzut de multe ori în anul 2016.
Valoarea medie a veniturilor este 7015.83 lei. În lunile ianuarie, februarie, aprilie, mai, Iunie
și iulie nu s -au înregistrat venituri (0 lei), valoarea maximă din acest an fiind înregistrat ă în
luna martie și anume 24126 lei. (Figura 5)
Pentru Clientul 6 observăm o creștere semnificativă în lunile mai, iunie, iulie. Valoarea
maximă s -a înregistrat în luna iulie cu 24126 lei, iar valoarea minimă este de 0 lei,
înregistrându -se consecutiv în mai multe luni ale anului. Valoare medie a veniturilor din
anul 2016 este 6713.41 lei. (Figura 6)

Tabelul nr. 2
2015 Media Mediana Abaterea
standard Minim Maxim
Client 1 76872.5 89086 48794.0535 0 125073
Client 2 51115.83 38127 29063.02384 23407 99372
Client 3 51238.83 27243 45085.12389 13661 146923
Client 4 53884.08 72001 36555.428 0 95021 0100002000030000
Ian
Feb
Mar
Apr
Mai
Iun
Iul
Aug
Sep
Oct
Noi
DecClient 5 2016

14
Figura 7 Figura 8

În anul 2015, pentru Clientul 1 se observă o scădere a veniturilor, valoarea minimă
înregistrându -se în ultimele luni ale anului cu 0 lei, iar valoarea maximă fiind 125073 lei
în luna martie. Valoarea medie a veniturilor din anul 2016 este 76872.5 lei. (F igura 7)
Clientul 2 aduce câteva venituri constante în anumite luni ale anului 2015, valoare
minimă s -a înregistrat în luna decembrie cu 23407 lei, iar valoarea maximă de 99372 lei s –
a înregistrat în luna februarie. Valoarea medie a veniturilor este 5111 5.83 lei. (Figura 8)
Figura 9 Figura 10

Pe parcursul anului 2015, Clientul 3 are câteva luni cu creșteri semnificative și anume
aprilie, octombrie și noiembrie, în cea din urmă înregistrând u-se valoarea maximă din acest
an de 146923 lei, iar valoarea minimă fiind de 13661 lei, înregistrată în luna martie.
Valoarea medie a anului 2015 pentru Clientul 3 este 51238.83 lei. (Figura 9)
Clientul 4 înregistrează venituri din ce în ce mai mari din luna martie până în luna iulie.
Valoarea medie a anului 2015 este 53884.08 lei. Valoarea minimă s -a înregistrat în lunile
februarie -martie cu 0 lei, iar valoarea maximă s -a înregistrat în luna iulie cu 95021 lei.
(Figura 10) 050000100000150000
Ian
Feb
Mar
Apr
Mai
Iun
Iul
Aug
Sep
Oct
Noi
DecClient 1
050000100000150000
Ian
Feb
Mar
Apr
Mai
Iun
Iul
Aug
Sep
Oct
Noi
DecClient 2
050000100000150000200000
Ian
Feb
Mar
Apr
Mai
Iun
Iul
Aug
Sep
Oct
Noi
DecClient 3
020000400006000080000100000
Ian
Feb
Mar
Apr
Mai
Iun
Iul
Aug
Sep
Oct
Noi
DecClient 4

15
Tabelul nr. 3
2014 Media Mediana Abaterea
standard Minim Maxim
Client 1 159916.41 161811 24233.30287 104013 205594
Client 2 115344.75 92401.5 69180.97036 0 235104
Client 3 27066.33 5107.5 37243.74617 0 116791
Client 4 18304.5 18843 19547.87218 0 70182
Figura 11 Figura 12

În anul 2 014, Clientul 1 are câștiguri constante până în luna octombrie, iar apoi se
înregistrează scădere până la finalul anului. Valoarea minimă s -a înregistrat în luna
decembrie cu 104013 lei, iar valoarea maximă de 205594 s -a înregistrat în luna octombrie.
Valo area medie din anul 2014 a fost de 159913.41 lei. (Figura 11)
Pentru Clientul 2, se observă că din luna ianuarie cresc veniturile brusc, dar din luna
mai începe o scădere treptată a acestora. În luna ianuarie nu s -au înregistrat venituri (0 lei),
valoarea maximă din acel an fiind 235104 lei înregistrată în luna martie. (Figura 12)
Figura 13 Figura 14
Clientul 3 înregistrează o scădere din luna aprilie până în luna d ecembrie. Valoarea
maximă se în registrează în luna aprilie cu 116791 lei, iar în ultimele luni veniturile sunt 0
lei. Valoarea medie este de 27066.33 lei. (Figura 13)
Pentru Clientul 4 valoarea medie din anul 2014 este 18304.5 lei. Valoarea minimă
înregistrată este 0 lei si s -a înregist rat în lunile ianuari -martie, iar valoarea maximă s -a
înregistrat în luna decembrie cu 70182 lei. (Figura 14)

0100000200000300000
Ian
Feb
Mar
Apr
Mai
Iun
Iul
Aug
Sep
Oct
Noi
DecClient 1
0100000200000300000
Ian
Feb
Mar
Apr
Mai
Iun
Iul
Aug
Sep
Oct
Noi
DecClient 2
050000100000150000
Ian
Feb
Mar
Apr
Mai
Iun
Iul
Aug
Sep
Oct
Noi
DecClient 3
020000400006000080000
Ian
Feb
Mar
Apr
Mai
Iun
Iul
Aug
Sep
Oct
Noi
DecClient 4

16
b. Departamentul B
Tabelul nr. 4
2016 Media Mediana Abaterea
standard Minim Maxim
Client 7 51610.25 53325 6663.016436 34185 61704
Client 8 14596.25 0 21971.63753 0 55298
Client 9 26673.41 25628.5 12532.50302 7720 52023
Client 10 1619.33 0 2973.496422 -2880 5499
Client 11 4185.16 3993 1793.351197 -59 7884
Client 12 -632.08 0 149652.0803 -429718 179041
Figura 15 Figura 16

Clientul 7 al departamentului B a avut câștiguri constante, iar valoarea medie a fost
51610.25 lei. Cea mai mică valoare s -a înregistrat în luna februarie cu 34185, iar valoarea
maximă a fost 61704 lei si s -a înregistrat în luna noiembrie. (Figura 15)
Pentru Clientul 8 putem observ a o scădere bruscă a veniturilor. Cea mai mare valoare s –
a înregistrat în prima luna din an, iar apoi a scăzut la 0 lei pentru ultimele opt luni ale lunii.
Valoarea medie din anul 2016 a fost 14596.25 lei. (Figura 16)
Figura 17 Figura 18

În anul 2015, Clientul 9 a avut venitul mediu de 26673.41 lei. Cea mai mică valoare a
fost 7720 lei și s -a înregistrat în luna decembrie, iar valoarea maximă s -a înregistrat în prima
lună a anului. În acest an Client ul 9 a avut venituri din ce în ce mai mici de la o lună la alta.
(Figura 17) 020000400006000080000
Ian
Feb
Mar
Apr
Mai
Iun
Iul
Aug
Sep
Oct
Noi
DecClient 7
0200004000060000
Ian
Feb
Mar
Apr
Mai
Iun
Iul
Aug
Sep
Oct
Noi
DecClient 8
0200004000060000
Ian
Feb
Mar
Apr
Mai
Iun
Iul
Aug
Sep
Oct
Noi
DecClient 9
-4000-20000200040006000
Ian
Feb
Mar
Apr
Mai
Iun
Iul
Aug
Sep
Oct
Noi
DecClient 10

17
Pentru Clientul 10 se poate observa că veniturile importante au fost înregistrate în câteva
luni ale anului, acestea nefiind constante. Valoarea medie a fost 1619.33. Acest pro iect a
avut o pierdere destul de mare în luna februarie – 2880 lei, valoarea cea mai mare fiind
înregistrată în lunile iunie, septembrie și decembrie cu 5499 lei. (Figura 18)
Figura 19 Figura 20

Clientul 11 are venituri constante până în luna Septe mbrie, după care urmează o ușoară
creștere, dar în ultima lună a anului venitul scade brusc la -59 lei. Cea mai mare valoare s -a
înregistrat în luna Noiembrie cu 7884 lei.Valoarea medie din anul 2016 este 4185.16 lei. (Figura
19)
Pentru Clientul 12 ob servăm că deși în primele luni are venituri mari, în luna aprilie
s-a înregistrat o pierdere de -429718 lei, iar cea mai mare valoare din an a fost 179041 lei.
Valoarea medie a anului 2016 pentru Clientul 12 a fost -632.08 lei. (Figura 20)

Tabelul nr. 5
2015 Media Mediana Abaterea
standard Minim Maxim
Client 5 40147.25 41557 9720.489401 15080 52779
Client 6 36060.08 47034 32881.43403 0 75902
Client 7 18786.41 8756.5 22743.3018 0 58465
Client 8 21329.91 17624 23169.30473 0 75464

Figura 21 Figura 22
-20000200040006000800010000
Ian
Feb
Mar
Apr
Mai
Iun
Iul
Aug
Sep
Oct
Noi
DecClient 11
-600000-400000-2000000200000400000
Ian
Feb
Mar
Apr
Mai
Iun
Iul
Aug
Sep
Oct
Noi
DecClient 12
0100002000030000400005000060000
Ian
Feb
Mar
Apr
Mai
Iun
Iul
Aug
Sep
Oct
Noi
DecClient 5
020000400006000080000
Ian
Feb
Mar
Apr
Mai
Iun
Iul
Aug
Sep
Oct
Noi
DecClient 6

18
Clientul 5 din anul 2015 a avut o scădere a veniturilor în luna august, înregistrându -se
astfel cea mai mică valoare din acest an 15080 lei. Cea mai mare valoare s -a înregistrat în luna
noiembrie cu 52779 lei. Valoarea medie a Clientului 5 a fost 4 0147.25 lei. (Figura 21)
Pentru Clientul 6 se observă o creștere bruscă în luna iunie, înregistrând cea mai mare
valoare și anume 75902 lei. În primele luni proiectul nu aduce venituri (0 lei). Valoarea medie
în anul 2015 este de 36060.08 lei. (Fi gura 22)
Figura 23 Figura 24

Clientul 7 a avut creșteri constante, valoarea maximă s -a înregistrat în luna noiembrie 58465
lei iar valoarea minimă s -a înregistrat în primele luni ale anul ui cu 0 lei. Valoarea medie a anului
2015 pentru Clientul 7 a fost 18786.41 lei. (Figura 23)
Pentru Clientul 8 putem observa o creștere foarte mare în luna mai, dar apoi scade din ce în
ce mai mult până la finalul anului. Cea mai mare valoare valoare este 75464 lei, iar cea mai
mică 0 lei în primele trei luni ale anului și în decembrie. Valoarea medie oentru acest proiect
din anul 2015 este 21329.91 lei. (Figura 24)

Tabelul nr. 6
2014 Media Mediana Abaterea
standard Minim Maxim
Client 5 21670 .58 24873.5 15987.23236 2689 43179
Client 6 6353.41 1215 7841.705409 0 18630
Client 7 19648.16 6669.5 32771.73067 -2873 98975
Client 8 38764.83 43262 22639.84137 7564 69754
Figura 25 Figura 26 020000400006000080000
Ian
Feb
Mar
Apr
Mai
Iun
Iul
Aug
Sep
Oct
Noi
DecClient 7
020000400006000080000
Ian
Feb
Mar
Apr
Mai
Iun
Iul
Aug
Sep
Oct
Noi
DecClient 8
01000020000300004000050000
Ian
Feb
Mar
Apr
Mai
Iun
Iul
Aug
Sep
Oct
Noi
DecClient 5
05000100001500020000
Ian
Feb
Mar
Apr
Mai
Iun
Iul
Aug
Sep
Oct
Noi
DecClient 6

19
Pe anul 2014, Clientul 5 nu are un început foarte bun în primele luni, dar apoi are venituri
din ce în ce mai mari până la finalul anului. Cea mai mică valore a fost 2689 lei înregistrată
în luna februarie, iar cea mai mare valoare s -a înregistrat în septembrie cu 43179 lei.
Valoarea medie pentru Clientul 5 este 21670.58 lei. (Figura 25)
Clientul 6 înregistrează în luna iulie cea mai mare valoare din acel an, 18630 lei, iar în
câteva luni ale anului nnu sunt venituri. Valoarea medie pentru anul 2014 este 6353.41 lei.
(Figura 26)

c. Departamentul C
Tabelul nr. 7
2016 Media Mediana Abaterea
standard Minim Maxim
Client 13 108934.83 114410.5 16541.94622 86881 126210
Client 14 1455.08 0 3487.170185 0 11942
Client 15 41485.33 0 64546.52835 0 158291
Client 16 73998.33 83467 46224.51651 0 140014
Client 17 24112.16 28884.5 22691.53066 0 53613
Client 18 24815.58 0 46323.21736 0 123891
Figura 27 Figura 28
Pentru Clientul 13 în anul 2016, valoarea medie a veniturilor este 108934.83 lei. Cea
mai mare valoare a fost înregistrată în luna septembrie cu 126210 lei, iar valoarea minimă de
86881 lei s -a înregistrat în luna februarie. (Figura 27)
Clientul 14 are venituri doar în 3 luni ale anului, valoarea maximă fiind înregistrată în
luna septembrie și anume 11942 lei, iar în restul lunilor nu a avut venituri. Valoare medie a
veniturilor din anul 2014 a fost 1455.08 lei. (Figura 28) 050000100000150000
Ian
Feb
Mar
Apr
Mai
Iun
Iul
Aug
Sep
Oct
Noi
DecClient 13
050001000015000
Ian
Feb
Mar
Apr
Mai
Iun
Iul
Aug
Sep
Oct
Noi
DecClient 14

20
Figura 29 Figura 30

Putem observa că pentru Clientul 15 au fost înregistrate venituri destul de mari în primele
trei luni ale lunii, dar apoi a suferit o scădere bruscă, veniturile fiind 0 până la finalul anului .
Valoarea maximă s -a înregistrat în luna Martie cu 158291 lei, iar valoarea medie a veniturilor
din acel an a fost 41485.33 lei. (Figura 29)
Clientul 16 are o scădere treptată din luna mai până la finalul anului. Valoarea maximă a
fost 140014 lei , iar valoarea minimă 0 lei pe noiembrie și decembrie. Valoarea medie a
veniturilor a fost 73998.33 lei. (Figura 30)
Figura 31 Figura 31

În anul 2016, Clientul 17 nu înregistrează venitu ri, abia în luna mai se înregistrează primul
venit. Valoarea maximă a fost înregistrată în luna noiembrie 53613 lei, iar valoarea medie a
veniturilor a fost 24112.16 lei. (Figura 31)
Putem observa că pentru Clientul 18 cea mai mare valoare s -a înre gistrat în luna
Octombrie, iar valoarea minimă de 0 lei s -a înregistrat în aproape toată perioada anului.
Valoarea medie a veniturilor este 24815.58 lei. (Figura 32)

Tabelul nr. 8
2015 Media Mediana Abaterea
standard Minim Maxim
Client 9 88414.91 84874.5 9977.767107 79211 108165
Client 10 11836.66 0 20338.58927 -2400 59321
Client 11 12252 0 18102.79495 0 43467
Client 12 10821 0 18088.32035 0 50488 050000100000150000200000
Ian
Feb
Mar
Apr
Mai
Iun
Iul
Aug
Sep
Oct
Noi
DecClient 15
050000100000150000
Ian
Feb
Mar
Apr
Mai
Iun
Iul
Aug
Sep
Oct
Noi
DecClient 16
0200004000060000
Ian
Feb
Mar
Apr
Mai
Iun
Iul
Aug
Sep
Oct
Noi
DecClient 17
050000100000150000
Ian
Feb
Mar
Apr
Mai
Iun
Iul
Aug
Sep
Oct
Noi
DecClient 18

21
Figura 33 Figura 34

Pentru Clientul 9 observăm venituri constante pe toată perioada anului 2015, valoarea
maximă 108165 lei fiind înregistrată în luna noiembrie, iar valoarea minimă de 79211 lei s -a
înregistrat în luna februarie. Valoarea medie pentru anul 2015 este 88414.91 lei. (Figur a 33)
Clientul 10 are venituri doar în câteva luni ale anului, valoarea maximă fiind 59321 lei în
luna noiembrie, iar valoarea minimă s -a înregistrat în luna octombrie cu – 2400 lei. Valore
medie a veniturilor este 12252 lei (Figura 34)
Figura 35 Figura 36

Deși începutul anului este promițător pentru C lientul 11, veniturile scad până la 0 lei în
ultimele luni ale anului. Valoarea maximă este 43467 lei și s -a înregistrat în lu na februarie.
Valoarea medie a veniturilor este 12252 lei. (Figura 35)
În anul 2015, Clientul 12 nu are câștiguri în prima perioadă a anului, dar apoi are două
creșeri de venit semnificative. Valoarea maximă a fost 50488 înregistrată în luna noiembr ie, iar
valoarea minimă a fost 0 lei. Valoarea medie a veniturilor este 10821 lei. (Figura 36)
Tabelul nr. 9
2014 Media Mediana Abaterea
standard Minim Maxim
Client 9 81839.41 79854.5 6071.161675 75441 95443
Client 10 26363.33 29004 25072.19307 0 72123
Client 11 62904.83 71957.5 26085.55315 7270 81110
Client 12 5841.41 0 8947.690159 0 22693 050000100000150000
Ian
Feb
Mar
Apr
Mai
Iun
Iul
Aug
Sep
Oct
Noi
DecClient 9
-20000020000400006000080000
Ian
Feb
Mar
Apr
Mai
Iun
Iul
Aug
Sep
Oct
Noi
DecClient 10
01000020000300004000050000
Ian
Feb
Mar
Apr
Mai
Iun
Iul
Aug
Sep
Oct
Noi
DecClient 11
0200004000060000
Ian
Feb
Mar
Apr
Mai
Iun
Iul
Aug
Sep
Oct
Noi
DecClient 12

22
Figura 37 Figura 38

În 2014 Clientul 9 are venituri constante, valoarea maximă de 95443 lei s -a înregistrat în
luna iunie, iar valoarea minimă este 75441 lei și s -a înreg istrat în luna martie. Valoarea medie
a veniturilor este 81839.41 lei. (Figura 37)
Clientul 10 nu are venituri constante, în ultimele luni ale anului venituril e sunt 0, iar cea
mai mare valoare înregistrată în 2014 este 72123 lei. Valoarea medie a veniturilor este 26363.33
lei. (Figura 38)
Figura 39 Figura 40

Clientul 11 are venituri constante cu excepția lunilor iulie și octombrie în care se
înregistrează valori cu mult mai mici față de restul anului. Valoarea minimă înregistrată este
7270, iar valoarea maximă de 81110 lei s -a înregistrat în luna decembrie. Valoarea medie a
veniturilor este 62904.83 lei. (Figura 39)
Clientul 1 2 al departamentului C nu are venituri până în luna august a anului 2014, dar
înregistrează un venit maxim de 22693 lei în luna septembrie, după care până la finalul anului
veniturile continuă să scadă. Valoarea medie a veniturilor din 2014 pentru Clientul 12 este
5841.41 lei. (Figura 40)

2.3 Analizarea veniturilor cu ajutorul regresiei liniare
Pentru cele trei departamente avem veniturile pentru fiecare client pe o perioada de 3
ani și cu ajutorul regresiei vom putea afla dacă aceste venituri sunt determi nate de variația
temporală sau de alți factori.

020000400006000080000100000120000
Ian
Feb
Mar
Apr
Mai
Iun
Iul
Aug
Sep
Oct
Noi
DecClient 9
020000400006000080000
Ian
Feb
Mar
Apr
Mai
Iun
Iul
Aug
Sep
Oct
Noi
DecClient 10
020000400006000080000100000
Ian
Feb
Mar
Apr
Mai
Iun
Iul
Aug
Sep
Oct
Noi
DecClient 11
0500010000150002000025000
Ian
Feb
Mar
Apr
Mai
Iun
Iul
Aug
Sep
Oct
Noi
DecClient 12

23
Departamentul managerului A
a) Anul 2016
Deoarece avem număr par de luni, codificarea se face astfel:
Luna Ian Feb Mar Apr Mai Iun Iul Aug Sep Oct Noi Dec
Codificare 11 9 7 5 3 1 -1 -3 -5 -7 -9 -11

Ipoteze le pe care urmează sa le testăm sunt următoarele:
𝐻0: 𝑏1=0,𝑟𝑒𝑙𝑎ț𝑖𝑎 𝑑𝑖𝑛𝑡𝑟𝑒 𝑣𝑎𝑟𝑖𝑎𝑏𝑖𝑙𝑒 𝑛𝑢 𝑒𝑠𝑡𝑒 𝑢𝑛𝑎 𝑠𝑒𝑚𝑛𝑖𝑓𝑖𝑐𝑎𝑡𝑖𝑣 ă
𝐻1: 𝑏1≠0,𝑟𝑒𝑙𝑎ț𝑖𝑎 𝑑𝑖𝑛𝑡𝑟𝑒 𝑣𝑎𝑟𝑖𝑎𝑏𝑖𝑙𝑒 𝑒𝑠𝑡𝑒 𝑢𝑛𝑎 𝑠𝑒𝑚𝑛𝑖𝑓𝑖 𝑐𝑎𝑡𝑖𝑣ă
Folosind codificările de mai sus am determinat valorile din tabelul următor privind
relația dintre variabilele analizate:
Tabel nr. 10
Variabila
dependentă b0 b1 Coeficientul
de
determinare Significance
F α Decizia
Client 1 27883.25 105.3619 0.02678442 0.611285401 0,05 Resping H 0
Client 2 19114.0833 3851.25349 0.46501145 0.014579046 0,05 Accept H0
Client 3 93732.9166 -1687.6066 0.37562943 0.034095188 0,05 Accept H0
Client 4 41553.5 -3716.9230 0.2503007 0.09762073 0,05 Resping H 0
Client 5 7015.83333 -452.00349 0.13977305 0.231239848 0,05 Resping H 0
Client 6 6713.41666 45.9807692 0.00094564 0.92441842 0,05 Resping H 0

Pentru ,, Client 1” avem următoarea ecuație de regresie:
ŷ = 27883.25+105.3619 ∗𝑥
Pentru ,,Client 1 ” putem observa că veniturile au crescut cu 105.3619 lei de la o lună la
alta, iar conform Coeficientului de determinare, 2,67% din variația veniturilor sunt datorate
lunii analizate. Astfel putem spune cu o încredere de 95% că relația dintre variabile nu este
semnificativă, deoarece valoarea lui Significance F este mai mare de 0.05.
Pentru ,, Client 2” avem următoarea ecua ție de regresie:
ŷ =19114.08333 +3851.25349 ∗𝑥
Pentru veniturile ,,Clientului 2 ” putem observa că acestea au crescut cu 3851.25349 de
la o lună la alta. Datorită Coeficientului de determina re, 46,5% din variația veniturile sunt
datorate lunii analizate. În acest caz, putem spune cu o încredere de 95% că relația dintre
variabile este semnificativă, valoarea lui Significance F fiind mai mică de 0,05.
Pentru ,, Client 3” avem următoarea ecuație de regresie:
ŷ = 93732.9166 +(-1687.6066 ) ∗𝑥
Veniturile pentru ,,Clientul 3 ” au scăzut cu 1687.6066 lei de la o lună la alta. Conform
Coeficientului de determinare, 37,56% din variația veniturile sunt dat orate lunii analizate. Cu

24
o încredere de 95% relația dintre variabile este una semnificativă, valoarea lui Significance F
fiind mai mică de 0,05.
Pentru ,, Client 4” avem următoarea ecuație de regresie:
ŷ = 41553.5 +(-3716.9230 )∗𝑥
Pentru veniturile ,,Clientului 4 ” putem observa că acestea au scăzut de la o lună la alta
cu 3716.9230 lei. Coeficientul de determinare ne arată că 25,03% din variația veniturilor sunt
datorate lunii analizate. Deoarece valoarea l ui Significance F este mai mare de 0,05, putem
spune cu o încredere de 95% că relația dintre variabile nu este una semnificativă.
Pentru ,, Client 5” avem următoarea ecuație de regresie:
ŷ = 7015.833333 +(-452.00349 )∗𝑥
Veniturile ,,Clientului 5 ” au scăzut de la o lună la alta cu 452.00349 lei și conform
coeficientului de determinare, 13,97% din variația veniturilor sunt datorate lunii analizate.
Putem spune cu o încredere de 95% că relația dintre variabile nu este semnificativă,
Significance F având valoarea mai mare de 0,05.
Pentru ,, Client 6” avem următoarea ecuație de regresie:
ŷ = 6713.416667 +45.9807692 ∗𝑥
În cazul veniturilor ,,Clientului 6”, observ ăm că acestea au crescut cu 45.98 lei de la o
lună la alta. Conform coeficientului de determinare, 0,09% din variația veniturilor sunt datorate
lunii analizate. Valoarea lui Significance F fiind mai mare de 0,05, putem spune cu o încredere
de 95% că relați a variabilelor nu este semnificativă.

b) Anul 2015
Tabel nr. 11
Variabila
dependentă b0 b1 Coeficientul
de
determinare Significance
F α Decizia
Client 1 76872.5 5949.48251 0.77308622 0.000164499 0,05 Accept H0
Client 2 51115.8333 2715.90909 0.45410073 0.016269052 0,05 Accept H 0
Client 3 51238.8333 -3728.5419 0.35564350 0.040686986 0,05 Accept H 0
Client 4 53884.0833 -4439.0716 0.76680319 0.000189189 0,05 Accept H0

Pentru ,, Client 1” avem următoarea ecuație de regresie:
ŷ = 76872.5 +5949.48251 ∗𝑥
În cazul acesta, veniturile au crescut de la o lună la alta cu 5949.48251 lei, iar
Coeficientul de determinare ne arată că 77,30% din variația veniturilor sunt datorate lunii
analizate. Deoarece Significance F ar e valoarea mai mică de 0,05, putem spune că relația dintre
variabile este semnificativă cu o încredere de 95%.

25
Pentru ,, Client 2” avem următoarea ecuație de regresie:
ŷ = 51115.83333 +2715.90909 ∗𝑥
Pentr u veniturile ,,Clientului 3 ” veniturile au crescut cu 51115.833 lei de la o lună la
alta și conform Coeficientului de determinare, 45,41% din variația acestor venituri sunt datorate
lunii analizate. Și de această dată putem spune cu o încredere de 95% că r elația dintre variabile
este semnificativă, valoarea lui Significance F fiind mai mică de 0,05.
Pentru ,, Client 3” avem următoarea ecuație de regresie:
ŷ =51238.83333 + (-3728.5419) ∗𝑥
În acest caz, obse rvăm că veniturile au scăzut de la o lună la alta cu 3728.5419 lei.
Coeficientul de determinare ne arată că 35,56% din variația veniturilor sunt datorate lunii
analizate. Significance F având și de această dată valoarea mai mică de 0,05, putem spune cu o
încredere de 95% că relația dintre variabile este una semnificativă.
Pentru ,, Client 4” avem următoarea ecuație de regresie:
ŷ =53884.08333 +(-4439.0716 )∗𝑥
Putem observa că în acest caz, veniturile au scă zut de la o lună la alta cu 4439.0716 lei
și conform Coeficientului de determinare, 76,68% din variația veniturilor sunt datorate lunii
analizate. Deoarece Significance F are valoarea mai mică de 0,05, putem spune cu o încredere
de 95% că relația variabile lor este semnificativă.

c) Anul 2014
Tabel nr. 12
Variabila
dependent
ă b0 b1 Coeficientul
de
determinare Significance
F α Decizia
Client 1 159916.416 758.666083 0.05096587 0.480491537 0,05 Resping H0
Client 2 115344.75 2004.63111 0.04366153 0.514562192 0,05 Resping H0
Client 3 27066.3333 2045.70279 0.15688510 0.202447096 0,05 Resping H0
Client 4 18304.5 -1874.0174 0.47791607 0.012773625 0,05 Accept H 0

Pentru ,, Client 1” avem următoarea ecuație de regresie:
ŷ = 159916.4167 +758.666083 ∗𝑥
Pentru acest client, observăm că veniturile au crescut cu 758.666083 lei de la o lună la
alta. Conform Coeficientului de determinare, 5,09% din variația veniturilor sunt datorate lunii
analizate. Deoarece Significance F este mai mare 0,05 putem spune cu o încredere de 95% că
relația dintre variabile nu este semnificativă.
Pentru ,, Client 2” avem următoarea ecuație de regresie:
ŷ = 115344.75 +2004.63111 ∗𝑥

26
În acest caz, v eniturile au crescut cu 2004.63111 lei de la o lună la alta, iar conform
Coeficientului de determinare, 4,36% din variația veniturilor sunt datorate lunii analizate.
Putem spune cu o încredere de 95% că relația dintre variabile nu este semnificativă, valoa rea
lui Significance F fiind mai mare de 0,05.
Pentru ,, Client 3” avem următoarea ecuație de regresie:
ŷ = 27066.33333 +2045.70279 ∗𝑥
Pentru veniturile ,,Clientului 3 ”, observăm că acestea au crescut cu 2045.70279 lei de la
o lună la alta. Coeficientul de determinare ne arată că 15,68% din variația veniturilor sunt
datorate lunii analizate. Cu o încredere de 95% putem spune că relația dintre variabile nu este
semnificativă, deoarece valoarea lui Significa nce F este mai mare de 0,05.
Pentru ,, Client 4” avem următoarea ecuație de regresie:
ŷ = 18304.5 +(-1874.0174) ∗𝑥
În cazul acesta, veniturile au scăzut de la o lună la alta cu 1874.0174 lei. Conform
Coeficientului de determinare, 47,79% din variația veniturilor sunt datorate lunii analizate. Cu
o încredere de 95% relația dinre variabile este semnificativă, deoarece valoarea lui Significance
F este mai mică de 0,05.

Departamentul managerului B
a) Anul 201 6
Tabel nr. 13
Variabila
dependentă b0 b1 Coeficientul
de
determinare Significance
F α Decizia
Client 1 51610.25 -162.77797 0.03103507 0.583908278 0,05 Resping H 0
Client 2 14596.25 2536.791958 0.69318346 0.000776492 0,05 Accept H0
Client 3 26673.4166 1410.802448 0.65896161 0.001344045 0,05 Accept H0
Client 4 1619.33333 -115.7202797 0.07875669 0.376943306 0,05 Resping H 0
Client 5 4185.16666 1.937062937 0.0000606 0.980833381 0,05 Resping H 0
Client 6 -632.08333 2676.963287 0.01663882 0.689497623 0,05 Resping H 0

Pentru ,, Client 1” avem următoarea ecuație de regresie:
ŷ = 51610.25 +(-162.77797 )∗𝑥
În acest caz observăm că veniturile au scăzut de la lună la lună cu 166.7779 lei. Conform
Coeficientului de determinare, 3,10% din variaț ia veniturilor sunt datorate lunii analizate.
Significance F are de această dată valoarea mai mare de 0,05, astfel putem spune cu o încredere
de 95% că relația dintre variabile nu este semnificativă.
Pentru ,, Client 2” avem următoarea ecuație de regresie:
ŷ = 14596.25 +2536.791958 ∗𝑥

27
Pentru ,,Clientul 2 “ observăm că veniturile au crescut cu 2536.7919 lei de la o lună la
alta. Coeficientul de determinare ne arată că 69,31% din variația veniturilor sunt dato rate lunii
analizate. Deoarece Significance F are valoarea mai mica de 0,05, putem spune cu o încredere
de 95% că relația dintre variabile este semnificativă.
Pentru ,, Client 3” avem următoarea ecuație de regresie:
ŷ = 26673.4166 +1410.802448 ∗𝑥
De asemenea, pentru ,,Clientul 3 ”, veniturile au crescut cu 1410.8024 lei de la lună la
alta. Conform Coeficientului de determinare, 65,89% din variația veniturilor sunt datorate lunii
analizate. Putem spune cu o încredere de 95% că relația dintre variabile este semnificativă,
Significance F având valoarea mai mică de 0,05.
Pentru ,, Client 4” avem următoarea ecuație de regresie:
ŷ = 1619.33333 +(-115.7202797 )∗𝑥
În cazul ,,Clientului 4 ” avem alt ă situație, veniturile scad de la lună la llună cu 115.720
lei. Coeficientul de determinare ne arată că 7,87% din variația veniturilor sunt datorate lunii
analizate. Cu o încredere de 95% putem spune că relația dintre varia bile nu este semnificativă,
deoarece valoarea lui Significance F este mai mare de 0,05.
Pentru ,, Client 5” avem următoarea ecuație de regresie:
ŷ = 4185.16666 +1.937062937 ∗𝑥
Veniturile pentru ,,Clientul 5” au crescut de l a lună la lună cu 1.9370 lei. Conform
Coeficientului de determinare, 0,006% din variația veniturilor sunt datorate lunii analizate.
Valoarea lui Significance F este mai mare de 0,05, astfel putem spune cu o încredere de 95%
că relația din tre variabile nu este semnificativă.
Pentru ,, Client 6” avem următoarea ecuație de regresie:
ŷ = -632.08333 +2676.963287 ∗𝑥
În această situație, observăm că veniturile au crescu cu 2676.963287 lei de la u n an la
altul. Conform Coeficientului de determinare, 1,66% din variația veniturilor sunt datorate lunii
analizate. Deoarece valoarea lui Significance F este mai mare de 0,05, putem spune cu o
încredere de 95% că relația variabilelor nu sunt semnificative.

b) Anul 2015
Tabel nr. 14
Variabila
dependent
ă b0 b1 Coeficientul
de
determinare Significance
F α Decizia
Client 1 40147.25 -287.9947552 0.04564531 0.504939069 0,05 Resping H0
Client 2 36060.0833 -3702.131119 0.65918214 0.001339529 0,05 Accept H0
Client 3 18786.4166 -2848.407343 0.81564374 0.000056 0,05 Accept H0
Client 4 21329.9166 175.0437063 0.00296804 0.866457878 0,05 Resping H0

28
Pentru ,, Client 1” avem următoarea ecuație de regresie:
ŷ = 40147.25 +(-287.9947552 )∗𝑥
Pentru acest caz, veniturile au scăzut cu 287.994755 lei de la o lună la alta. Coeficientul
de determinare ne arată că 4,56% din variația veniturilor sunt datorate lunii analizate. Valoarea
lui Significance F este mai mare de 0,05 și put em spune cu o încredere de 95% că relația dintre
variabile nu este semnificativă.
Pentru ,, Client 2” avem următoarea ecuație de regresie:
ŷ = 36060.0833+( -3702.131119 )∗𝑥
În această situație veniturile a u scăzut cu 3702.131 lei de la o lună la alta. Conform
Coeficientului de determinare, 65,91% din variația veniturilor sunt datorate lunii analizate. Cu
o încredere de 95% putem spune că relația dint re variabile este semnificativă, valoarea lui
Significance F fiind mai mică de 0,05.
Pentru ,, Client 3” avem următoarea ecuație de regresie:
ŷ = 18786.4166+( -2848.407343 )∗𝑥
Pentru ,,Clientul 3 ” observăm că veniturile au scăzut de la o lună la alta cu 2848.407 lei.
Conform Coeficientului de determinare, 81,56% din variația acestor venituri sunt datorate lunii
analizate. Putem spune cu o încredere de 95% că relația dintre variabile este semnficativă,
valoa rea lui Significance F fiind mai mică de 0,05.
Pentru ,, Client 4” avem următoarea ecuație de regresie:
ŷ = 21329.9166+ 175.0437063 ∗𝑥
În acest caz, veniturile cresc de la o lună la alta cu 175.043 lei, ia r conform Coeficintului
de determinare, 0,29% din variația veniturilor sunt datorate lunii analizate. Valoarea lui
Significance F este mai mare de 0,05 și putem spune cu o încredere de 95% că relația dintre
variabile este nesemnificativă.

c) Anul 2014
Tabel nr. 15
Variabila
dependent
ă b0 b1 Coeficientul
de
determinare Significance
F α Decizia
Client 1 21670.5833 -1714.382867 0.59796037 0.003177953 0,05 Accept H0
Client 2 6353.41666 -41.9527972 0.00148834 0.905247405 0,05 Resping H0
Client 3 19648.1666 3405 .664336 0.56157565 0.005020378 0,05 Accept H0
Client 4 38764.8333 -2547.531469 0.65840891 0.001355417 0,05 Accept H 0

Pentru ,, Client 1” avem următoarea ecuație de regresie:
ŷ = 21670.5833+( -1714.382867 )∗𝑥
În această situație veniturile au scăzut de la o lună la alta cu 1714.382 lei. Conform
Coeficientului de determinare 59,79% din variația veniturilor sunt datorate lunii analizate. Cu

29
o încredere de 95% putem spune că relația dintre variabile este sem nificativă, valoarea lui
Significance F fiind mai mică de 0,05.
Pentru ,, Client 2” avem următoarea ecuație de regresie:
ŷ = 6353.41666+( -41.9527972 )∗𝑥
În cazul acesta, veniturile au scăzut cu 41.95279 l ei de la o lună la alta. Conform
Coeficientului de determinare,0,14% din variația veniturilor sunt datorate lunii analizate. Putem
spune cu o încredere de 95% că relația dintre variabile nu este semnificativă, valoarea lui
Significance F fiind mai mare de 0,05.
Pentru ,, Client 3” avem următoarea ecuație de regresie:
ŷ = 19648.1666+ 3405.664336 ∗𝑥
Se observă în acest caz, că veniturile cresc de la o lună la alta cu 3405.664 lei. Conform
Coeficientului de de terminare, 56,15% din variația veniturile sunt datorate lunii analizate.
Deoarece Significance F are valoarea mai mică de 0,05, putem spune cu o încredere de 95% că
relația dintre variabile este una semnificativă.
Pentru ,, Client 4” avem următoarea ecuați e de regresie:
ŷ = 38764.8333+( -2547.531469 )∗𝑥
Pentru acest caz, observăm că veniturile au scăzut cu 2547.53 lei de la o lună la alta.
Conform Coeficientului de determinare, 65,84% din variația venituril or sunt datorate lunii
analizate. Significance F având valoarea mai mică de 0,05, putem spune cu o încredere de 95%
că relația dintre variabile este semnificativă.

Departamentul managerului C
a) Anul 2016
Tabel nr. 16
Variabila
dependentă b0 b1 Coeficientul
de
determinare Significance
F α Decizia
Client 1 108934.833 -1425.241259 0.38601742 0.031050082 0,05 Accept H0
Client 2 1455.08333 -110.7534965 0.05245319 0.473983184 0,05 Resping H0
Client 3 41485.3333 7259.101399 0.65769311 0.001370262 0,05 Accept H0
Client 4 73998.3333 5270.755245 0.67608965 0.001028358 0,05 Accept H0
Client 5 24112.1666 -2661.402098 0.71531403 0.000527432 0,05 Accept H0
Client 6 24815.5833 -2792.718531 0.18899932 0.157852689 0,05 Resping H 0

Pentru ,, Client 1” avem următoarea e cuație de regresie:
ŷ = 108934.833 +(-1425.241259 )∗𝑥

30
Observăm că în această situație, veniturile au crescut cu 1425.2415 lei de la o lună la
alta. Conform coeficientului de determinare, 38,60% din variaț ia veniturilor sunt datorate lunii
analizate. Valoarea lui Significance F este mai mică de 0,05, astfel putem spune cu o încredere
de 95% că relația dintre variabile este semnificativă.
Pentru ,, Client 2” avem următoarea ecuație de regresie:
ŷ = 1455.08333 +(-110.7534965 )∗𝑥
În cazul acesta, veniturile scad cu 110.753 lei de la o lună la alta, iar conform
Coeficientului de determinare, 5,24% din variația veniturilor sunt datorate lunii analizate.
Putem spu ne cu o încredere de 95% că relația variabilelor nu este semnificaativă, Significance
F având valoare mai mare de 0,05.
Pentru ,, Client 3” avem următoarea ecuație de regresie:
ŷ = 41485.3333 +7259.101399 ∗𝑥
Pentru acest client, veniturile cresc de la o lună la alta cu 7259.1013 lei. Conform
Coeficientului de determinare, 65,76% din variația veniturilor sunt datorate lunii analizate.
Valoarea lui Significance F este mai mică de 0,05, astfel cu o încredere d e 95% putem spune
că relația dintre variabile este semnificativă.
Pentru ,, Client 4” avem următoarea ecuație de regresie:
ŷ = 73998.3333 +5270.755245 ∗𝑥
Veniturile pentru acest client cresc de la lună la lună cu 5270.7552 lei. Conform
Coeficientului de determinare, 67,60% din variația veniturilor sunt datorate lunii analizate.
Deoarece Significance F are valoarea mai mică de 0,05, putem spune cu o încredere de 95% că
relația dintre variabile este una semni ficativă.
Pentru ,, Client 5” avem următoarea ecuație de regresie:
ŷ = 24112.1666 +(-2661.402098 )∗𝑥
Observăm că veniturile din această situație scad de la o lună la alta cu 2661.402098 lei.
Conform Coefic ientului de determinare, 71,53% din variația veniturilor sunt datorate lunii
analizate. Relația dintre variabile este semnificativă cu o încredere de 95%, deoarece valoarea
lui Significance F este mai mică de 0,05.
Pentru ,, Client 6” avem următoarea ecuaț ie de regresie:
ŷ = 24815.5833 +(-2792.718531 )∗𝑥
În acest caz, veniturile scad cu 2792.718 lei de la o lună la alta. Conform Coeficientului
de determinare, 18,89% din variația veniturilor sunt datorate lu nii analizate. Deoarece
Significance F are valoarea mai mare de 0,05, putem spune cu o încredere de 95% că relația
dintre variabile nu este semnificativă.

31
b) Anul 2015
Tabel nr. 17
Variabila
dependent
ă b0 b1 Coeficientul
de
determinare Significance
F α Decizia
Client 1 88414.9166 -933.5611888 0.45522090 0.01608826 0,05 Accept H0
Client 2 11836.6666 -724.1293706 0.06591648 0.420511949 0,05 Resping H0
Client 3 12252 2144.874126 0.72998796 0.000401554 0,05 Accept H0
Client 4 10821 -1688.097902 0.4528997 9 0.016464785 0,05 Accept H 0

Pentru ,, Client 1” avem următoarea ecuație de regresie:
ŷ = 88414.9166+( -933.5611888 )∗𝑥
În acest caz, veniturile scad de la o lună la alta cu 933.5611 lei. Conform Coeficientului
de determinare, 45,52% din vari ația veniturilor sunt datorate lunii analizate. Deoarece valoarea
lui Significance F este mai mică de 0,05, putem spune cu o încredere de 95% că relația dintre
variabile este semnificativă.
Pentru ,, Client 2” avem următoarea ecuație de regresie:
ŷ = 11836.6666+( -724.1293706 )∗𝑥
Pentru acest client, veniturile scad de la o lună la alta cu 724.1293706 lei. Conform
Coeficientului de determinare, 6,59% din variația veniturilor sunt datorate lunii analizate.
Valoarea lui Significance F este mai mare de 0,05, astfel cu o încredere de 95% putem spune
că relația dintre variabile nu este semnificativă.
Pentru ,, Client 3” avem următoarea ecuație de regresie:
ŷ = 12252 +2144.874126 ∗𝑥
Observăm că în aceas tă situație, veniturile au crescut cu 2144.874126 lei de la o lună la
alta. Conform coeficientului de determinare, 72,99% din variația veniturilor sunt datorate lunii
analizate. Valoarea lui Significance F este mai mică de 0,05, astfel putem spune cu o înc redere
de 95% că relația dintre variabile este semnificativă.
Pentru ,, Client 4” avem următoarea ecuație de regresie:
ŷ = 10821 +(-1688.097902 )∗𝑥
În cazul acesta, veniturile au scăzut cu 1688.097902 lei de la o lună la alta. Conform
Coeficientului de determinare, 45,28% din variația veniturilor sunt datorate lunii analizate.
Putem spune cu o încredere de 95% că relația dintre variabile este semnificativă, valoarea lui
Significance F fiind mai mică de 0,05 .

32
c) Anul 2014
Tabel nr. 18
Variabila
dependent
ă b0 b1 Coeficientul
de
determinare Significance
F α Decizia
Client 1 81839.4166 -143.6870629 0.02912695 0.595890493 0,05 Resping H0
Client 2 26363.3333 2600.433566 0.55938423 0.00515479 0,05 Accept H0
Client 3 62904.8333 596.2902098 0.02717181 0.608683987 0,05 Resping H0
Client 4 5841.41666 -918.9877622 0.54853068 0.005865312 0,05 Accept H 0

Pentru ,, Client 1” avem următoarea ecuație de regresie:
ŷ = 81839.4166+( -143.6870629 )∗𝑥
Pentru acest client, observăm că veniturile au scăzut cu 143.6870629 lei de la o lună la
alta. Conform Coeficientului de determinare, 2,91% din variația veniturilor sunt datorate lunii
analizate. Deoarece Significance F este mai mare 0,05 putem spune cu o încredere de 95% că
relația dintre variabile nu este semnificativă.
Pentru ,, Client 2” avem următoarea ecuație de regresie:
ŷ = 26363.3333+ 2600.433566 ∗𝑥
În acest caz, venitur ile au crescut cu 2600.433566 lei de la o lună la alta, iar conform
Coeficientului de determinare, 55,93% din variația veniturilor sunt datorate lunii analizate.
Putem spune cu o încredere de 95% că relația dintre variabile este semnificativă, valoarea lui
Significance F fiind mai mică de 0,05.
Pentru ,, Client 3” avem următoarea ecuație de regresie:
ŷ = 62904.8333+ 596.2902098 ∗𝑥
Pentru veniturile ,,Clientului 3 ”, observăm că acestea au crescut cu 596.290 2098 lei de
la o lună la alta. Coeficientul de determinare ne arată că 2,71% din variația veniturilor sunt
datorate lunii analizate. Cu o încredere de 95% putem spune că relația dintre variabile nu este
semnificativă, deoarece valoarea lui Significance F e ste mai mare de 0,05.
Pentru ,, Client 4” avem următoarea ecuație de regresie:
ŷ = 5841.41666 +(-918.9877622 )∗𝑥
În cazul acesta, veniturile au scăzut de la o lună la alta cu 918.9877622 lei. Conform
Coef icientului de determinare, 54,85% din variația veniturilor sunt datorate lunii analizate. Cu
o încredere de 95% relația dinre variabile este semnificativă, deoarece valoarea lui Significance
F este mai mică de 0,05.

33
2.4 Interpretare rezultate chest ionar
Pentru a afla dacă managerul fiecăr ui departament este sau nu lider am aplicat un
chestionar cu 20 de întrebări, la fiecare existând 4 variante de răspuns: Întotdeauna (Î),
Frecvent (F) , Ocazional (O), Niciodată (N).37
Eșantionul pe care l -am ales a f ost alcătuit din membri fiecăr ui departament , iar
rezultatele obținute au determinat graficele de mai jos (Figura 41, Figura 42, Figura 43).
Interpretarea rezultatelor le -am realizat și cu ajutorul teoriilor lui Douglas McGregor
(Teoria X și Teoria Y).
Figura 41
În figura 41 observăm că subordonații managerului au ales cel mai des răspunsurile
Întotdeauna și Frecvent, ceea ce ne arată conform chestionarului că managerul lor este un lider
având bifate pozitiv următoarele caracteristici: păstrează înde aproape relația cu subordonații la
nivel strict profesional, îi implică în procesul decizional, oferă subordonaților libertate totală în
organizarea și desfășurarea propriei acti vități, deleagă sarcini subordonaților și aceștia pot lua
singuri decizii imp ortante, acord ă suficientă atenție detaliilor, apreciază inițiativele care pot
aduce valoare organizației.
Figura 42

37 Anexa 1 0510152025
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20Manager A
Întotdeauna Frecvent Ocazional Niciodata
0510152025
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20Manager B
Întotdeauna Frecvent Ocazional Niciodata

34
Spre deosebire de Managerul A, observăm că pentru Managerul B situația este alta.
Acesta nu este preocupat de ce cred subordonații săi , nu își ascultă oamenii din subordine și nu
le cere părerea, de asemenea nu este preocupat de ce crede fiecare angajat . Managerul B
apreciază foarte rar inițiativele angajaților și oferă suport doar când acesta este solicitat. Astfel
rezultatele chestionarulu i ne demonstrează că Managerul B nu este un lider.

Figura 43
Figura 43 este aferentă Managerului C, iar membri echipei lui au bifat cel mai des
răspunsurile Întotdeauna și Frevent, demonstrând astfel că și managerul C este un lider. Acesta
ca și manageru l A păstrează îndeaproape relația cu subordonații la nivel strict profesional ,
implică subordonații în procesul decizional, oferă subordonaților libertate totală în organizarea
și desfășurarea propriei activități, deleagă sarcini subordonaților și aceștia pot lua singuri decizii
importante.

0510152025
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20Manager C
Întotdeauna Frecvent Ocazional Niciodata

35
Concluzii și recomandări

În această lucrare am analizat influența managementului asupra performanței în
compania Enea Services Romania și am început prin analizarea veniturilor a trei departamente
cu ajuto rul statisticii descriptive, iar apoi cu ajutorul unui chestionar am determinat dacă
managerul fiecărui departament este sau nu un lider.
În urma chestionarului am stabilit că managerii A și C sunt lideri, iar managerul echipei
B nu. Următorul pas este a cela de a urmări care dintre cei trei manageri au avut rezultate mai
bune.
Fiecare dintre departamente au în anul 2014 câte 4 proiecte de realizat, acestea aducând
lunar companiei venituri, însă acestea sunt diferite de la un departament la alt ul – uneori
înregistrând pierderi, dar de cele mai multe ori înregistrează venituri foarte mari. Comparând
cele trei departamente observăm că cea mai bună performanță a avut -o departamentul A cu un
total în acel an de 3851612 lei față de departamentul B cu 1039258 l ei și departamentul C cu
2123388 lei. De altfel, cele mai bune rezultate le -au avut cei doi lideri, A și C, managerul
situându -se pe ultimul loc.
În anul 2015, tot cu câte 4 clienți , în fruntea clasamentului tot departamentul A se află,
cu un venit de 27 97335 lei spre deosebire de departamentul C cu 1479895 lei și departamentul
B cu 1395884 lei, departamentul B fiind tot pe ultimul loc și în anul 2015.
Pentru anul 2016, fiecare departament are 6 clienți, iar rezultatele cele mai bune le -a
avut managerul C cu 3297616 lei, iar p e ultimul loc a fost managerul B cu 1176628 lei,
managerul A a avut venituri de 2352156 lei. Și de această dată se poate observa că liderii au
avut cele mai bune rezultate.
În final, urmărind analizele și graficele din lucrare, pot spune că spre deosebire de
manageri, liderii au o performanță mult mai bună
Câteva recomandări pentru managerul B ar fi următarele:
Trebuie să devină un bun mediator. Cei mai buni lideri excelează în rezolvarea
productivă a conflictelor și fac ca toate p ărțile să avanseze. Trebuie să fie pregătit pentru orice
situație.
Un alt pas important pe care trebuie să îl facă este delegarea. Este esențială pentru
realizarea diverselor activități și trebuie să delege activitățile potrivite oamenilor potriviți.
Pentr u ca delegarea sa fie realizată cu succes, este necesar să identifice liderul informal
din departamentul lui.
De asemenea, trebuie să stabilească o bună comunicare cu subordonații, prin acest lucru
să afle problemele cu care se confruntă angajații.
Trebui e să facă decizii bune, de calitate. Deciziile nu trebuie luate în grabă. Trebuie să
analizez, să se sfătuiască și sa le cerea părerea subordonaților . Deciziile stabilesc cursul
activităților pentru zile, saptamani, luni și acestea, dacă sunt bune, pot duc e la performanță.
Să îmbunătățească abilitățile profesionale ale subordonaților prin organizarea unor
,,training -uri” ajutându -l astfel să devină un motivator eficient. Este esențial să câștige
încrederea și să construiască o bază de respect prin capabili tatea de a relaționa cu membri
echipei. Liderii se concentrează pe ajutarea altora să devină mai buni.

36
Un lucru important ar fi să le ofere subordonaților siguranța de a se exprima, să își spună
fiecare punctul de vedere. Liderii de succes îndepărtează at enția de la ei și încurajează
subordonții să -și exprime opiniile.
Trebuie să mențină departamentul implicat în activități. Să mențină moralul
subordonaților și să construiască spiritul de echipă, de asemenea să stabilească anumite
standarde și sp mențină disciplina.

37
Bibliografie

Bass, B. M. (1990). Bass and Stogdill’s handbook of leadership: Theory, research and
managerial applications. New York: Free Press.
Batten, J. D. (1989). Tough -minded leadership. New York: AMACOM.
Bennis, W. ‘On Becoming a Leader’ Reading, MA: Ad dison -Wesley Publishing.
Cohen, W. A. (1990). The art of a leader. Englewood Cliffs, New Jersey: Jossey -Bass.
Conger, J. A. (1992). Learning to lead. San Francisco: Jossey -Bass.
Cribbin, J.J. (1981). Leadership : strategies for organizational effectiveness. New York:
AMACOM.
Donelly, J. H., Ivancevich, J. M. & Gibson, J. L. (1985). Organizations: behavior, structure,
processes 5th ed. Plano, Texas: Business Publications Inc.
Hemphill, J. K., & Coons, A. E. (1957) . Development of the leader behavior description
questionnaire. In R. M. Stodgill and A. E. Coons (Eds.), Leader behavior: Its description and
measurement. Columbus, Ohio: Bureau of Business Research, Ohio State University .
Hersey, P., & Blanchard, K. (198 8). Management of organizational behavior. Englewood Cliffs,
New Jersey: Prentice Hall.
Hollander, E. P. (1978). Leadership dynamics: A practical guide to effective relationships. New
York: Free Press.
Jaques, E., & Clement, S. D. (1994). Executive leaders hip: a practical guide to managing
complexity. Cambridge, MA: Carson -Hall.
Kouzes, J. M., & Posner, B. Z. (1995). The leadership challenge. San Francisco: Jossey -Bass.
Management and organizational behavior, Laurie J. Mullins, Editia a 9 -a 2010, Editura
Pearson .
Rauch, C. F., & Behling, O. (1984). Functionalism: Basis for an alternate approach to the study
of leadership. In J. G. Hunt, D. M. Hosking, C. A. Schriesheim, and R. Stewart (Eds.), Leaders and
managers: International perspectives on managerial beh avior and leadership. New York: Pergamon
Press .
Stogdill, R. M. (1974). Handbook of leadership: A survey of the literature. New York: Free
Press.
Tannenbaum, R., Weschler, I. R., & Massarik, F. (1961). Leadership and organization. New
York: McGraw -Hill.

38
Webgrafie

http://www.who.int/hiv/pub/imai/om_10_leadership_management.pdf
http://guides.wsj.com/management/developing -a-leadership -style/what -is-the-difference -between –
management -and-leadership/
http://www.businessdictionary.com/article/705/management -vs-leadership/
https://www.mindtools.com/pages/article/newLDR_74.htm

39
Anexe

Anexa 1 – Chestion ar
Principalul instrument utilizat pentru identificarea stilului de leadership a fost un
chestionar alc ătuit din 20 întrebări, la fiecare existând 4 variante de răspuns: Întotdeauna (Î),
Frecvent (F), Ocazional (O), Niciodată (N).
Nr. Crt Întrebare Î F O N
1. Managerul p ăstrează îndeaproape relația cu
subordonații la nivel strict profesional.
2. Managerul implică subordonații în procesul decizional.
3. Subordonații au posibilitatea de a face sugestii în
legăt ură cu îmbunătățirea activităților .
4. Subordonații urmează exact instrucțiunile date.
5. Managerul oferă angajaților libertate totală în
organizarea și desfășurarea propriei activități.
6. Managerul oferă suport angajaților doar când acesta
este solicitat.
7. Managerul deleagă sarcini subordonaților și aceștia pot
lua singuri decizii importante.
8. Managerul monitorizează performanța subordonaților
și îi oferă feedback regulat.
9. Managerul își ascultă întotdeauna oamenii din
subordine, le cere părerea și caută sprijinul și acordul
majorității.
10. Managerul este preocupat de ce crede fiecare agajat al
departamentului.
11. Managerul încurajează angajații pentru a -și împărtăși
ideile și să își exprime opinia în procesul decizional.
12. Managerul pune accentul pe munca în echipă.
13. Managerul acordă suficientă atenție detaliilor.
14. Managerul apreciază inițiativele care pot aduce
valoare organizației.
15. Managerul provoac ă subordonații să gândeasc ă
independent .
16. Manageru l inspir ă subordonații să își alinieze
obiectivele personale cu cele ale companiei .
17. Managerul s e asigur ă că standardele de performan ță
sunt respectate .
18. Managerul s e concentreaz ă pe a-și determina
subordonații să își realizeze obiectivele .
19. Managerul controlează îndeaproape și verifică
realizarea sarcinilor.
20. Managerul acordă suficient ă atenție nevoilor
individuale ale subordonaților.

40
Anexa 2 – Rezultate regresie liniară pentru departamentul managerului A
Anul 2016

SUMMARY OUTPUT

Regression Statistics
Multiple R 0.163659463
R Square 0.02678442
Adjusted R
Square -0.070537138
Standard Error 4803.358089
Observations 12

ANOVA
df SS MS F Significance F
Regre ssion 1 6349845 6349845 0.275216 0.611285401
Residual 10 2.31E+08 23072249
Total 11 2.37E+08

Coefficients Standard
Error t Stat P-value Lower 95%
Intercept 27883.25 1386.61 20.10893 2.04E -09 24793.69029
X Variable 1 105.3618881 200.83 85 0.52461 0.611285 -342.134157

SUMMARY OUTPUT

Regression Statistics
Multiple R 0.681917487
R Square 0.465011459
Adjusted R
Square 0.411512605
Standard Error 31242.12262
Observations 12

ANOVA
df SS MS F Significance F
Regression 1 8.48E+09 8.48E+09 8.691989 0.014579046
Residual 10 9.76E+09 9.76E+08
Total 11 1.82E+10

Coefficients Standard
Error t Stat P-value Lower 95%
Intercept 19114.08333 9018.824 2.119354 0.060089 -981.1087143
X Variable 1 3851.253497 1306.299 2.948218 0.014579 940.6384529

41

SUMMARY OUTPUT

Regression Statistics
Multiple R 0.612886155
R Square 0.375629439
Adjusted R
Square 0.313192382
Stan dard Error 16455.48319
Observations 12

ANOVA
df SS MS F Significance F
Regression 1 1.63E+09 1.63E+09 6.01613 0.034095188
Residual 10 2.71E+09 2.71E+08
Total 11 4.34E+09

Coefficients Standard
Error t Stat P-value Lower 95%
Intercept 93732.91667 4750.289 19.73205 2.45E -09 83148.61358
X Variable 1 -1687.606643 688.0383 -2.45278 0.034095 -3220.651549

SUMMARY OUTPUT

Regression Statistics
Multiple R 0.50030061
R Square 0.2503007
Adjusted R
Square 0.17533077
Standard Error 48651.26175
Observations 12

ANOVA
df SS MS F Significance F
Regression 1 7.9E+09 7.9E+09 3.338681 0.09762073
Residual 10 2.37E+10 2.37E+09
Total 11 3.16E+10

Coefficients Standard
Error t Stat P-value Lower 95%
Intercept 41553.5 14044.41 2.958722 0.014319 10260.60546
X Variable 1 -3716.923077 2034.211 -1.82721 0.097621 -8249.428632

42

SUMMARY OUTPUT

Regression Statistic s
Multiple R 0.373862344
R Square 0.139773052
Adjusted R
Square 0.053750357
Standard Error 8480.756733
Observations 12

ANOVA
df SS MS F Significance F
Regression 1 1.17E+08 1.17E+08 1.624839 0.231239848
Residu al 10 7.19E+08 71923235
Total 11 8.36E+08

Coefficients Standard
Error t Stat P-value Lower 95%
Intercept 7015.833333 2448.184 2.86573 0.016791 1560.940357
X Variable 1 -452.0034965 354.5983 -1.27469 0.23124 -1242.097641

SUMMARY OUTPUT

Regression Statistics
Multiple R 0.030751255
R Square 0.00094564
Adjusted R
Square -0.098959796
Standard Error 11303.31849
Observations 12

ANOVA
df SS MS F Significance F
Regre ssion 1 1209340 1209340 0.009465 0.92441842
Residual 10 1.28E+09 1.28E+08
Total 11 1.28E+09

Coefficients Standard
Error t Stat P-value Lower 95%
Intercept 6713.416667 3262.987 2.057445 0.066672 -556.971411
X Variable 1 45.98076923 472.6155 0.09729 0.924418 -1007.072163

43
Anul 2015
SUMMARY OUTPUT

Regression Statistics
Multiple R 0.879253
R Square 0.773086
Adjusted R
Square 0.750395
Standard Error 24377.75
Observations 12

ANOVA
df SS MS F Significance
F
Regression 1 2.02E+10 2.02E+10 34.0696 0.000164
Residual 10 5.94E+09 5.94E+08
Total 11 2.62E+10

Coefficients Standard
Error t Stat P-value Lower 95%
Intercept 76872.5 7037.251 10.92365 7.03E -07 61192.53
X Vari able 1 5949.483 1019.285 5.836917 0.000164 3678.374

SUMMARY OUTPUT

Regression Statistics
Multiple R 0.67387
R Square 0.454101
Adjusted R
Square 0.399511
Standard Error 22521.3
Observations 12

ANOVA
df SS MS F Significance
F
Regression 1 4.22E+09 4.22E+09 8.318398 0.016269
Residual 10 5.07E+09 5.07E+08
Total 11 9.29E+09

Coefficients Standard
Error t Stat P-value Lower 95%
Intercept 51115.83 6501.338 7.862355 1.37E -05 36629.95
X Variable 1 2715.909 941.6627 2.884163 0.016269 617.7538

44

SUMMARY OUTPUT

Regression Statistics
Multiple R 0.596359
R Square 0.355644
Adjusted R
Square 0.291208
Standard Error 37957.07
Observations 12

ANOVA
df SS MS F Significance
F
Regression 1 7.95E+09 7.95E+09 5.519359 0.040687
Residual 10 1.44E+10 1.44E+09
Total 11 2.24E+10

Coefficients Standard
Error t Stat P-value Lower 95%
Intercept 51238.83 10957.26 4.676244 0.000872 26824.53
X Variable 1 -3728.54 1587.065 -2.34933 0.040687 -7264.74

SUMMARY OUTPUT

Regression Statistics
Multiple R 0.875673
R Square 0.766803
Adjusted R
Square 0.743484
Standard Error 18514.39
Observations 12

ANOVA
df SS MS F Significance
F
Regression 1 1.13E+10 1.13E+10 32.88223 0.000189
Residual 10 3.43E+09 3.43E+08
Total 11 1.47E+10

Coefficients Standard
Error t Stat P-value Lower 95%
Intercept 53884.08 5344.645 10.08188 1.47E -06 41975.47
X Variable 1 -4439.07 774.1257 -5.7343 0.000189 -6163.93

45
Anul 2014
SUMMARY OUTPUT

Regression Statistics
Multiple R 0.225756
R Square 0.050966
Adjusted R
Square -0.04394
Standard Error 24759.96
Observations 12

ANOVA
df SS MS F Significance
F
Regression 1 329228457.8 329228457.8 0.537028868 0.480491537
Residual 10 6130554189 613055418.9
Total 11 6459782647

Coefficients Standard
Error t Stat P-value Lower 95%
Intercept 159916.4 7147.583618 22.37349365 7.1513E -10 143990.6079
X Variable 1 758.6661 1035.265767 0.732822535 0.480491537 -1548.04979

SUMMARY OUTPUT

Regression Statisti cs
Multiple R 0.208953
R Square 0.043662
Adjusted R
Square -0.05197
Standard Error 70955.95
Observations 12

ANOVA
df SS MS F Significance
F
Regression 1 2298608268 2298608268 0.456548958 0.514562192
Residual 10 50347464996 5034746500
Total 11 52646073264

Coefficients Standard
Error t Stat P-value Lower 95%
Intercept 115344.8 20483.21772 5.631183126 0.000218055 69705.29678
X Variable 1 2004.631 2966.817212 0.675684067 0.514562192 -4605.84958

46

SUMMARY OUTPUT

Regression Statistics
Multiple R 0.396087
R Square 0.156885
Adjusted R
Square 0.072574
Standard Error 35866.84
Observations 12

ANOVA
df SS MS F Significance
F
Regression 1 2393762763 2393762763 1.860779625 0.202447096
Residual 10 12864300156 1286430016
Total 11 15258062919

Coefficients Standard
Error t Stat P-value Lower 95%
Intercept 27066.33 10353.86408 2.614128709 0.025856942 3996.486518
X Variable 1 2045.703 1499.667804 1.364103964 0.202447096 -1295.7653

SUMMARY OUTPUT

Regression Statistics
Multiple R 0.691315
R Square 0.477916
Adjusted R
Square 0.425708
Standard Error 14813.78
Observations 12

ANOVA
df SS MS F Significance
F
Regression 1 2008830552 2008830552 9.154008628 0.012773625
Residual 10 2194481821 219448182.1
Total 11 4203312373

Coefficients Standard
Error t Stat P-value Lower 95%
Intercept 18304.5 4276.370951 4.28038171 0.001610423 8776.15174
X Variable 1 -1874.02 619.3954052 -3.02555923 0.012773625 -3254.11645

47
Anexa 3 – Rezultate regresie liniară pentru departamentul managerului B
Anul 2016
SUMMARY OUTPUT

Regression S tatistics
Multiple R 0.176168
R Square 0.031035
Adjusted R
Square -0.06586
Standard Error 6878.936
Observations 12

ANOVA
df SS MS F Significance
F
Regression 1 15156094 15156094 0.320291 0.583908
Residual 10 4.73E+08 47319757
Total 11 4.88E+08

Coefficients Standard
Error t Stat P-value Lower 95%
Intercept 51610.25 1985.778 25.98994 1.64E -10 47185.66
X Variable 1 -162.778 287.6228 -0.56594 0.583908 -803.641

SUMMARY OUTP UT

Regression Statistics
Multiple R 0.832576
R Square 0.693183
Adjusted R
Square 0.662502
Standard Error 12764.33
Observations 12

ANOVA
df SS MS F Significance
F
Regression 1 3.68E+09 3.68E+09 22.59 277 0.000776
Residual 10 1.63E+09 1.63E+08
Total 11 5.31E+09

Coefficients Standard
Error t Stat P-value Lower 95%
Intercept 14596.25 3684.746 3.961264 0.002681 6386.125
X Variable 1 2536.792 533.7036 4.753185 0.000776 1347.626

48

SUMMARY OUTPUT

Regression Statistics
Multiple R 0.811765
R Square 0.658962
Adjusted R
Square 0.624858
Standard Error 7676.015
Observations 12

ANOVA
df SS MS F Significance
F
Regressio n 1 1.14E+09 1.14E+09 19.32221 0.001344
Residual 10 5.89E+08 58921200
Total 11 1.73E+09

Coefficients Standard
Error t Stat P-value Lower 95%
Intercept 26673.42 2215.875 12.03742 2.84E -07 21736.14
X Variable 1 1410.802 320.9503 4.39570 4 0.001344 695.6806

SUMMARY OUTPUT

Regression Statistics
Multiple R 0.280636
R Square 0.078757
Adjusted R
Square -0.01337
Standard Error 2993.305
Observations 12

ANOVA
df SS MS F Significance
F
Regression 1 7659757 7659757 0.854896 0.376943
Residual 10 89598734 8959873
Total 11 97258491

Coefficients Standard
Error t Stat P-value Lower 95%
Intercept 1619.333 864.0927 1.874027 0.090407 -305.985

49
X Variable 1 -115.72 125.1564 -0.92461 0.376943 -394.586

SUMMARY OUTPUT

Regression Statistics
Multiple R 0.007789
R Square 6.07E -05
Adjusted R
Square -0.09993
Standard Error 1880.826
Observations 12

ANOVA
df SS MS F Significance
F
Regression 1 2146.266 2146.266 0.000607 0.980833
Residual 10 35375047 3537505
Total 11 35377194

Coefficients Standard
Error t Stat P-value Lower 95%
Intercept 4185.167 542.9476 7.708234 1.63E -05 2975.404
X Variable 1 1.937063 78.64127 0.024632 0.980833 -173.287

SUMMARY OUTPUT

Regression Statistics
Multiple R 0.128992
R Square 0.016639
Adjusted R
Square -0.0817
Standard Error 155645.2
Observations 12

ANOVA
df SS MS F Significance
F
Regression 1 4.1E+09 4.1E+09 0.169204 0.689498
Residual 10 2.42E+11 2.42E+10
Total 11 2.46E+11

Coefficients Standard
Error t Stat P-value Lower 95%

50
Intercept -632.083 44930.89 -0.01407 0.989053 -100744
X Variable 1 2676.963 6507.851 0.411344 0.689498 -11823.4

Anul 2015
SUMMARY OUTPUT

Regression Statistics
Multiple R 0.213648
R Square 0.045645
Adjusted R
Square -0.04979
Standard Error 9959.542
Observations 12

ANOVA
df SS MS F Significance
F
Regression 1 47442240 47442240 0.478285 0.504939
Residual 10 9.92E+08 99192482
Total 11 1.04E+09

Coefficients Standard
Error t Stat P-value Lower 95%
Inter cept 40147.25 2875.072 13.96391 6.94E -08 33741.19
X Variable 1 -287.995 416.4294 -0.69158 0.504939 -1215.86

SUMMARY OUTPUT

Regression Statistics
Multiple R 0.8119
R Square 0.659182
Adjusted R
Square 0.6251
Standard Error 20132.99
Observations 12

ANOVA
df SS MS F Significance
F
Regression 1 7.84E+09 7.84E+09 19.34119 0.00134
Residual 10 4.05E+09 4.05E+08
Total 11 1.19E+10

Coefficients Standard
Error t Stat P-value Lower 95%

51
Intercept 36060.08 5811.893 6.204533 0.000101 23110.38
X Variable 1 -3702.13 841.8026 -4.39786 0.00134 -5577.78

SUMMARY OUTPUT

Regression Statistics
Multiple R 0.90313
R Square 0.815644
Adjusted R
Square 0.797208
Standard Error 10241.86
Observations 12

ANOVA
df SS MS F Significance
F
Regression 1 4.64E+09 4.64E+09 44.2428 5.7E -05
Residual 10 1.05E+09 1.05E+08
Total 11 5.69E+09

Coefficients Standard
Error t Stat P-value Lower 95%
Intercept 18786.42 2956.57 6.354125 8.31E -05 12198.77
X Variable 1 -2848.41 428.2336 -6.65153 5.7E -05 -3802.57

SUMMARY OUTPUT

Regression Statistics
Multiple R 0.05448
R Sq uare 0.002968
Adjusted R
Square -0.09674
Standard Error 24264.08
Observations 12

ANOVA
df SS MS F Significance
F
Regression 1 17526251 17526251 0.029769 0.866458
Residual 10 5.89E+09 5.89E+08
Total 11 5.9E+09

52
Coefficients Standard
Error t Stat P-value Lower 95%
Intercept 21329.92 7004.437 3.045201 0.012352 5723.057
X Variable 1 175.0437 1014.532 0.172536 0.866458 -2085.48

Anul 2014
SUMMARY OUTPUT

Regression Statistics
Multiple R 0.773279
R Square 0.59796
Adjusted R
Square 0.557756
Standard Error 10631.73
Observations 12

ANOVA
df SS MS F Significance
F
Regression 1 1.68E+09 1.68E+09 14.87317 0.003178
Residual 10 1.13E+09 1.13E+08
Total 11 2.81E+09

Coefficients Standard
Error t Stat P-value Lower 95%
Intercept 21670.58 3069.117 7.060853 3.45E -05 14832.16
X Variable 1 -1714.38 444.5351 -3.85657 0.003178 -2704.87

SUMMARY OUTPUT

Regression Sta tistics
Multiple R 0.038579
R Square 0.001488
Adjusted R
Square -0.09836
Standard Error 8218.327
Observations 12

ANOVA
df SS MS F Significance
F
Regression 1 1006741 1006741 0.014906 0.905247
Residual 10 6.75E +08 67540904
Total 11 6.76E+08

53
Coefficients Standard
Error t Stat P-value Lower 95%
Intercept 6353.417 2372.427 2.678024 0.023171 1067.32
X Variable 1 -41.9528 343.6255 -0.12209 0.905247 -807.598

SUMMARY OUTPUT

Regression Statistics
Multiple R 0.749384
R Square 0.561576
Adjusted R
Square 0.517733
Standard Error 22758.47
Observations 12

ANOVA
df SS MS F Significance
F
Regression 1 6.63E+09 6.63E+09 12.80895 0.00502
Residual 10 5.18E+09 5.18E+08
Total 11 1.18E+10

Coefficients Standard
Error t Stat P-value Lower 95%
Intercept 19648.17 6569.804 2.990678 0.013558 5009.731
X Variable 1 3405.664 951.5794 3.57896 0.00502 1285.413

SUMMARY OUTPUT

Regression Statistics
Multiple R 0.811424
R Square 0.658409
Adjusted R
Square 0.62425
Standard Error 13877.88
Observations 12

ANOVA
df SS MS F Significance
F
Regression 1 3.71E +09 3.71E+09 19.27477 0.001355
Residual 10 1.93E+09 1.93E+08
Total 11 5.64E+09

54

Coefficients Standard
Error t Stat P-value Lower 95%
Intercept 38764.83 4006.198 9.676216 2.15E -06 29838.47
X Variable 1 -2547.53 580.2631 -4.3903 0.001355 -3840.44

55
Anexa 4 – Rezultate regresie liniară pentru departamentul managerului C
Anul 2016
SUMMARY OUTPUT

Regression Statistics
Multiple R 0.621303
R Square 0.386017
Adjusted R
Square 0.324619
Standard Error 13594.43
Observations 12

ANOVA
df SS MS F Significance
F
Regression 1 1.16E+09 1.16E+09 6.287107 0.03105
Residual 10 1.85E+09 1.85E+08
Total 11 3.01E+09

Coefficients Standard
Error t Stat P-value Lower 95%
Intercept 108934.8 3924.374 27.75853 8.54E -11 100190.8
X Variable 1 -1425.24 568.4116 -2.50741 0.03105 -2691.74

SUMMARY OUTPUT

Regression Statistics
Multiple R 0.229027
R Square 0.052453
Adju sted R
Square -0.0423
Standard Error 3560.162
Observations 12

ANOVA
df SS MS F Significance
F
Regression 1 7016345 7016345 0.553568 0.473983
Residual 10 1.27E+08 12674757
Total 11 1.34E+08

Coefficients Standard
Error t Stat P-value Lower 95%
Intercept 1455.083 1027.73 1.415822 0.187211 -834.843
X Variable 1 -110.753 148.8579 -0.74402 0.473983 -442.43

56

SUMMARY OUTPUT

Regression Statistics
Multiple R 0.810983
R Squ are 0.657693
Adjusted R
Square 0.623462
Standard Error 39607.47
Observations 12

ANOVA
df SS MS F Significance
F
Regression 1 3.01E+10 3.01E+10 19.21355 0.00137
Residual 10 1.57E+10 1.57E+09
Total 11 4.58E+10

Coefficients Standard
Error t Stat P-value Lower 95%
Intercept 41485.33 11433.69 3.628341 0.004625 16009.48
X Variable 1 7259.101 1656.071 4.383327 0.00137 3569.145

SUMMARY OUTPUT

Regression Statistics
Multi ple R 0.822247
R Square 0.67609
Adjusted R
Square 0.643699
Standard Error 27591.87
Observations 12

ANOVA
df SS MS F Significance
F
Regression 1 1.59E+10 1.59E+10 20.87274 0.001028
Residual 10 7.61E+09 7.61E+08
Total 11 2.35E+10

Coefficients Standard
Error t Stat P-value Lower 95%
Intercept 73998.33 7965.087 9.290336 3.11E -06 56251.01

57
X Variable 1 5270.755 1153.674 4.568669 0.001028 2700.209

SUMMARY OUTPUT

Regres sion Statistics
Multiple R 0.845762
R Square 0.715314
Adjusted R
Square 0.686845
Standard Error 12698.23
Observations 12

ANOVA
df SS MS F Significance
F
Regression 1 4.05E+09 4.05E+09 25.12642 0.000527
Residua l 10 1.61E+09 1.61E+08
Total 11 5.66E+09

Coefficients Standard
Error t Stat P-value Lower 95%
Intercept 24112.17 3665.663 6.577846 6.25E -05 15944.56
X Variable 1 -2661.4 530.9396 -5.01263 0.000527 -3844.41

SUMMARY OUTPUT

Regression Statistics
Multiple R 0.434741
R Square 0.188999
Adjusted R
Square 0.107899
Standard Error 43752.78
Observations 12

ANOVA
df SS MS F Significance
F
Regression 1 4.46E+09 4.46E+09 2.330446 0.157853
Residual 10 1.91E+10 1.91E+09
Total 11 2.36E+10

Coefficients Standard
Error t Stat P-value Lower 95%

58
Intercept 24815.58 12630.34 1.96476 0.077819 -3326.57
X Variable 1 -2792.72 1829.396 -1.52658 0.157853 -6868.87

Anul 2015
SUMMARY OUTPUT

Regression Statistics
Multiple R 0.674701
R Square 0.455221
Adjusted R
Square 0.400743
Standard Error 7723.958
Observations 12

ANOVA
df SS MS F Significance
F
Regression 1 4.99E+08 4.99E+08 8.356064 0.016088
Residual 10 5.97E+08 59659533
Total 11 1.1E+09

Coefficients Standard
Error t Stat P-value Lower 95%
Intercept 88414.92 2229.715 39.65302 2.49E -12 83446.8
X Variable 1 -933.561 322.9549 -2.89069 0.0160 88 -1653.15

SUMMARY OUTPUT

Regression Statistics
Multiple R 0.256742
R Square 0.065916
Adjusted R
Square -0.02749
Standard Error 20616.27
Observations 12

ANOVA
df SS MS F Signif icance
F
Regression 1 3E+08 3E+08 0.705681 0.420512
Residual 10 4.25E+09 4.25E+08
Total 11 4.55E+09

Coefficients Standard
Error t Stat P-value Lower 95%

59
Intercept 11836.67 5951.404 1.988887 0.074759 -1423.89
X Variable 1 -724.129 862.0094 -0.84005 0.420512 -2644.81

SUMMARY OUTPUT

Regression Statistics
Multiple R 0.854393
R Square 0.729988
Adjusted R
Square 0.702987
Standard Error 9865.828
Observations 12

ANOVA
df SS MS F Significance
F
Regression 1 2.63E+09 2.63E+09 27.03539 0.000402
Residual 10 9.73E+08 97334561
Total 11 3.6E+09

Coefficients Standard
Error t Stat P-value Lower 95%
Intercept 12252 2848.019 4.301937 0.001557 5906.218
X Variable 1 2144.874 412.511 5.199556 0.000402 1225.742

SUMMARY OUTPUT

Regression Statistics
Multiple R 0.672978
R Square 0.4529
Adjusted R
Square 0.39819
Standard Error 14032.27
Observations 12

ANOVA
df SS MS F Significance
F
Regression 1 1.63E+09 1.63E+09 8.278187 0.016465
Residual 10 1.97E+09 1.97E+08
Total 11 3.6E+09

60
Coefficients Standard
Error t Stat P-value Lower 95%
Intercept 10821 4050.768 2.671345 0.023438 1795.326
X Variable 1 -1688.1 586.7188 -2.87718 0.016465 -2995.39

Anul 2014
SUMMARY OUTPUT

Regression Statistics
Multiple R 0.170666
R Square 0.029127
Adjusted R
Square -0.06796
Standard Error 6274.07
Observations 12

ANOVA
df SS MS F Significance
F
Regression 1 11809496 11809496 0.300008 0.59589
Residual 10 3.94E+08 39363955
Total 11 4.05E+08

Coefficients Standard
Error t Stat P-value Lower 95% Upper
95%
Intercept 81839.42 1811.168 45.18599 6.78E -13 77803.88 85874.95
X Variable 1 -143.687 262.332 -0.54773 0.59589 -728.199 440.8252

SUMMARY OUTPUT

Regression Statistics
Multiple R 0.74792
R Square 0.559384
Adjusted R
Square 0.515323
Standard Error 17454.95
Observations 12

ANOVA
df SS MS F Significance
F
Regression 1 3.87E+09 3.87E+09 12.69551 0.005155
Residual 10 3.05E+09 3.05E+08
Total 11 6.91E+09

61
Coefficients Standard
Error t Stat P-value Lower 95% Upper
95%
Intercept 26363.33 5038.811 5.232055 0.000383 15136.16 37590.5
X Variable 1 2600.434 729.8282 3.563076 0.005155 974.2749 4226.592

SUMMARY OUTPUT

Regression Statistics
Multiple R 0.164839
R Square 0.027172
Adjusted R
Square -0.07011
Standard Error 26984.51
Observations 12

ANOVA
df SS MS F Significance
F
Regression 1 2.03E+08 2.03E+08 0.279307 0.608684
Residual 10 7.28E+09 7.28E+08
Total 11 7.49E+09

Coefficients Standard
Error t Stat P-value Lower 95% Upper
95%
Intercept 62904.83 7789.756 8.075328 1.08E -05 45548.18 80261.49
X Variable 1 596.2902 1128.279 0.528495 0.608684 -1917.67 3110.252

SUMMARY OUTPUT

Regression Statistics
Multiple R 0.740629
R Square 0.548531
Adjusted R
Square 0.503384
Standard Error 6305.527
Observations 12

ANOVA
df SS MS F Significance
F
Regression 1 4.83E+08 4.83E+08 12.1499 0.005865
Residual 10 3.98E+08 39759672
Total 11 8.81E+08

62

Coefficients Standard
Error t Stat P-value Lower 95% Upper
95%
Intercept 5841.417 1820.249 3.209131 0.009 346 1785.649 9897.184
X Variable 1 -918.988 263.6473 -3.48567 0.005865 -1506.43 -331.545