Главная | Обратная связь

Методика множественной корреляции

Множественная, или совокупная, корреляция – связь между тремя и более признаками.

В экономическом анализе она представлена в виде многофакторных моделей:

Линейных

Степенных

Логарифмических

Приведенные модели удобны тем, что их параметры ( ) экономически интерпретируются.

В линейной модели коэффициенты при неизвестных , являются коэффициентами регрессии и показывают, на сколько единиц изменится функция с изменением определенного фактора , на одну единицу при неизменном значении остальных аргументов.

Коэффициенты а_i при неизвестных в степенных и логарифмических моделях являются коэффициентами эластичности. С их помощью можно определить, на сколько процентов изменится функция с изменением аргумента (фактора) на 1 % при фиксированном значении остальных аргументов.

Выбор вида модели основан на логическом анализе изучаемых показателей, сравнении статистических характеристик (средняя ошибка аппроксимации, критерий Фишера, коэффициенты множественной корреляции и детерминации), рассчитанных для различных функций по одним и тем же первичным данным.

В экономических расчетах предпочтение отдается линейным моделям, что обосновывается следующими условиями:

- относительная простота и меньший объем вычислений;

- массовые экономические процессы, как правило, подчинен закону нормального распределения, которому свойственны линейные формы связи.

Отбор факторов, включаемых в корреляционно-регрессионную модель, осуществляется в несколько приемов:

1) логический отбор факторов в соответствии с их экономическим содержанием;

2) отбор существенных факторов на основе оценки их значимости по t-критерию Стьюдента либо критерию Фишера;

3) последовательный отсев незначимых факторов при построении регрессионной модели.

Корреляция рядов динамики имеет свои особенности. Кроме кратковременных колебаний (годовых, квартальных, месячных) в ряду динамики присутствует еще один компонент – общая тенденция к изменениям показателей ряда или выровненному ряду (тренду) тренда. При этом имеет место автокорреляция – корреляционная зависимость между последовательными (т.е. соседними) значениями уровней динамического ряда.