Факторов на результат

Функция потребления: С=К*у+L, где С-потребление, у-доход, К и L-параметры

функции.(у=С+I, I-размер инвистиций). Предположим, что функция потребления

составила:С= 1,9 + 0,65 *у.Коэффициент регрессии характеризует склонность

к потреблению. Он показывает, что из каждой тысячи дохода на потребление

расходуется в среднем 650 руб., а 350 руб. инвестируются. В

производственных функциях: [pic]

где Р - количество продукта, изготавливаемого с помощью т производственных

факторов (F1, F2,..., Fm);b-параметр, являющийся эластичностью количества

продукции по отношению к количеству соответствующих производственных

факторов.

Экономический смысл имеют не только коэффициенты b каждого фактора, но и их

сумма, т. е. сумма эластичностей: В=b1+ b2 +...+ Ьт. Эта величина фиксирует

обобщенную характеристику эластичности производства.

При практических расчетах не всегда [pic].Она может быть как больше, так и

меньше единицы. В этом случае величина В фиксирует приближенную оценку

эластичности выпуска с ростом каждого фактора производства на 1 % в

условиях увеличивающейся (В > 1) или уменьшающейся (В < 1) отдачи на

масштаб. Так, если Р = 2,4* F[pic] * F20,7 * F30,2, то с ростом значений

каждого фактора производства на 1 % выпуск продукции в целом возрастает

приблизительно на 1,2 %.

№16. Назначение частной корреляции при построении модели множественной регрессии.

Ранжирование факторов, участвующих во множественной линейной

регрессии, может быть проведено через стандартизованные коэффициенты

регрессии, с помощью частных коэффициентов корреляции — для линейных

связей. При нелинейной взаимосвязи исследуемых признаков эту функцию

выполняют частные индексы детерминации. Кроме того, частные показатели

корреляции широко используются при решении проблемы отбора факторов:

целесообразность включения того или иного фактора в модель доказывается

величиной показателя частной корреляции.

Частные коэффициенты (или индексы) корреляции характеризуют тесноту связи

между результатом и соответствующим фактором при устранении влияния других

факторов, включенных в уравнение регрессии.

Показатели частной корреляции представляют собой отношение сокращения

остаточной дисперсии за счет дополнительного включения в анализ нового

фактора к остаточной дисперсии, имевшей место до введения его в модель.

Частные коэффициенты корреляции измеряющие влияние на у фактора хi при

неизменном уровне др. факторов можно определить по формуле:

[pic]; [pic]

При двух факторах и i=1 данная формула примет вид:

[pic]

Частные коэффициенты корреляции изменяются в пределах от -1 до 1.

№17. Частный f-критерий, его отличие от последовательного f-критерия,