Гиперболическая модель

Гиперболическая модель y = a+b/x+Эпсилон применяется в тех случаях, когда увеличение объясняющей переменной x асимптотически приближает зависимую переменную y к некоторому пределу.

Классический пример гиперболической модели – это кривая Филлипса – по имени английского экономиста, обработавшего данные по уровню безработицы более чем за столетний период. Она характеризует соотношение между уровнем безработицы X и заработной платой Y, отражая тот факт, что с ростом уровня безработицы темп изменения заработной платы падает и в пределе стремится к нулю.

Кривая Энгеля

Кривая Энгеля (по имени немецкого статистика, впервые показавшего зависимость семейных расходов на товары длительного пользования y от величины семейного дохода x) - это гипербола с отрицательным значением коэффициента b.

y = a-b/x+Эпсилон

Вместе с тем, гипербола не является единственно возможной функцией

??????????????

Логистическая кривая

Логистические кривые используются для описания поведения показателей, имеющих определенные уровни насыщения, например, для описания спроса на товар y от дохода x.

y = (1/(a+b*e^-x+Эпсилон))

Логическая кривая имеет 2 горизонтальные асимптоты y=0 и y=1/a и точку перегиба (ln(b/a), 1/2a). Линеаризация этой функции производится путем перехода к переменным z = 1/y, u = e^-x.

Мелкий выглядывал, все в хохоте. хД

Множественная регрессия и корреляция

Спецификация модели множественной регрессии

Спецификация модели – обоснованный с позиций экономической теории выбор вида и структуры модели, отбор факторов и математическое описание характера их влияния на результирующий признак.

Множественная регрессия

Если при построении эконометрической модели не удается выявить единственный фактор, оказывающий доминирующее влияние на исследуемый результативный признак, то, вместо парной регрессии применяют множественную регрессию.

Множественная регрессия – это уравнение связи зависимой переменной с несколькими независимыми переменными:

y = f*(x₁, x₂,…,x_m, \eps), где y - зависимая переменная (результативный признак);

x₁, x₂,…,x_m – независимые переменные (факторы);

\eps – независимая величина (остаток).

Спецификация модели множественной регрессии включает выбор вида функции регрессии и отбор факторов.