|
Регрессионных уравнений
Операторы 89^-94. Проверка надежности коэффициентов регрессии уравнения для объединенной совокупности по критерию Стьюдента. В этой группе операторов выделяется подпрограмма вычисления средней квадратической ошибки коэффициентов регрессии (оператор 90). Алгоритм этой подпрограммы представлен на рис. 10.
резерв прироста факторного показателя (х)', Ь.- коэффициенты регрессии уравнения связи. Более подробно об этом сказано в § 4.7.
4. Раскройте параметры однофакторной линейной регрессии (уравнения прямой): порядок расчета и интерпретацию.
где Я Т Y — резерв увеличения результативного показателя (К); ЯТ*(. - резерв прироста факторного показателя (х); bi - коэффициенты регрессии уравнения связи. Более подробно этот вопрос рассмотрен в параграфе 7.4.
4. Раскройте параметры однофакторной линейной регрессии (уравнения прямой): порядок расчета и интерпретацию.
есть ковариационная матрица ошибок регрессии уравнения (9.20). Соответственно, оценка обобщенного метода наименьших квадратов уравнения (9.20) имеет вид (7.7):
2. Оцените значимость коэффициентов регрессии уравнения с двумя объясняющими переменными.
2. Оцените значимость коэффициентов регрессии уравнения с двумя факторами.
Уравнения парной регрессии по отдельным видам вспашки показывают, практически единую меру влияния количества внесенного удобрения на урожайность:
Уравнения парной регрессии по отдельным видам вспашки показывают, практически единую меру влияния количества внесенного удобрения на урожайность:
ап и й5 — свободные члены уравнений регрессии; а{ и й2 — коэффициенты весомости соответствующих обобщающих показателей ОТУП: а + а2 = 1,0, их конкретные значения определяются методом факторного анализа или экспертным путем (а рекомендуется принимать в пределах 0,5—0,7, с повышением уровня автоматизации значение повышается, а2 — соответственно равно 0,5—0,3); о3 и «4 — коэффициенты регрессии уравнения по линейной форме связи факторов; а6 и «7 — то же по степенной форме.
При расчете темпов роста экономических показателей, например темпа роста ВВП или промышленного производства необходимо использовать показатели в постоянных ценах, чтобы исключить влияние ценового роста и выявить рост физического объема. Использование данных в неизменных ценах имеет важное значение также для анализа структуры и пропорций общественного производства, личного потребления. В общепринятой практике при расчете параметров регрессионных уравнений эконометрических моделей тоже применяются статистические данные в постоянных ценах.
Использование показателей в неизменных ценах имеет важное значение для анализа структуры и пропорций общественного производства и личного потребления. В общепринятой практике при расчете параметров регрессионных уравнений эконометрических моделей также используются статистические данные в постоянных ценах.
Данное противоречие означает попросту недостижимость абсолютной истины в познании реальных связей. Приближенный характер любых результатов корреляционно-регрессионного анализа не является поводом для отрицания их полезности. Всякая научная истина - относительна. Забыть об этом и абсолютизировать параметры регрессионных уравнений, меры корреляции было бы ошибкой, так же как и отказаться от использования этих мер.
Экономические модели. Этот метод состоит из регрессионных уравнений, которые описывают случайные отношения.
До сих пор мы рассматривали эконометрические модели, задаваемые уравнениями, выражающими зависимую (объясняемую) переменную через объясняющие переменные. Однако реальные экономические объекты, исследуемые с помощью эко-нометрических методов, приводят к расширению понятия эко-нометрической модели, описываемой системой регрессионных уравнений и тождеств1.
1 В отличие от регрессионных уравнений тождества не содержат подлежащих оценке параметров модели и не включают случайной составляющей.
Одной из причин коррелированное™ регрессоров со случайными членами могут служить факторы, действующие одновременно и на сами регрессоры, и на объясняемые переменные при фиксированных значениях регрессоров. Иными словами, в рассматриваемой экономической ситуации значения объясняемых переменных и регрессоров формируются одновременно под воздействием некоторых внешних факторов. Это означает, что рассматриваемая модель не полна: ее следует дополнить уравнениями, в которых объясняемыми переменными выступали бы сами регрессоры. Таким образом, мы приходим к необходимости рассматривать системы одновременных или регрессионных уравнений.
Кроме регрессионных уравнений (они называются также поведенческими уравнениями) модель может содержать тождества, которые представляют собой алгебраические соотношения между эндогенными переменными.
Тождества, вообще говоря, позволяют исключить некоторые эндогенные переменные и рассматривать систему регрессионных уравнений меньшей размерности. Так, в модели спроса и предложения можно положить Qs = Qd = Q и рассматривать структурную форму (9.2), где1
9.5. Одновременное оценивание регрессионных уравнений. Внешне не связанные уравнения
Процедура одновременного оценивания регрессионных уравнений системы как внешне не связанных реализована в стандартных компьютерных пакетах. В западных эконометрических пакетах соответствующий метод оценивания называется Seemingly Unreleased Regression (SUR) (внешне не связанные уравнения).
Распределять бюджетные Работникам пенсионерам Распределения акционерного Распределения финансовых Распределения коллективного Распределения национального Распределения необходимо Распределения отклонений Распределения полномочий Распределения предприятий Распределения производственных Распределения случайной Работникам высвобождаемым вывоз мусора снос зданий
|
|
|
|
Навигация
