Классическая множественная регрессионная модель: спецификация, предпосылки

Изучение связи между 3-мя и более связанными между собой признаками - множественная регрессия. При исследовании зависимостей методами множественной регрессии ставятся задачи:

1) Определить аналитическое выражение связи между показателями;

2) Оценить построенную модель.

3) Оценить параметры уравнения.

Основная цель множественной регрессии - построить уравнение с большим количеством факторов, определить влияние каждого фактора в отдельности, а также оценить совокупное влияние факторов на моделируемый показатель.

Построение модели множественной регрессии включает следующие этапы:

1) Выбор формы связи: выбор типа уравнения осложняется тем, что для любой формы зависимости выбирается целый ряд уравнений, которые в определенной степени будут описывать связь между показателями. Наиболее приемлемым способом является способ перебора различных уравнений. Сущность данного способа заключается в решении большого числа уравнений регрессий, отобранных для описания связи какого-либо экономического явления.

2) Статистическая проверка значимости уравнения и параметров с помощью F и t критериев. Способ перебора является достаточно трудоемким и связан с большим количеством вычислительных работ. Практика построения многофакторных моделей показывает, что все реально существующие зависимости между экономическими явлениями, можно описать, используй 5 типов моделей: линейная ф-я, парабола, гипербола, степенная ф-я, показательная ф-я. Основное значение имеют линейные модели в силу простоты и логичности их эконометрической интерпретации. Нелинейные модели приводят в линейному виду путем линеаризации (приведение уравнения к линейному виду).

3) Отбор факторных показ-лей;

4) Оценка факторов построенной модели.

Принципы спецификации эконометрических моделей:

1. Экономико-математическая модель строится по результатам математической формализации закономерностей общей экономической теории;

2. Количество уравнений в спецификации должно соответствовать количеству эндогенных переменных в модели;

3. В эконометрических моделях учитывается фактор времени;

4. В эконометрическую модель должны быть включены случайные возмущения (влияние не учтенных в модели факторов).

Классическая множественная регрессионная модель: числовые характеристики вектора МНК-оценок параметров.