Решение. Сначала необходимо выделить факторный и результативный признаки. В рассматриваемом примере факторным признаком будет «Среднегодовая стоимость основных

Сначала необходимо выделить факторный и результативный признаки. В рассматриваемом примере факторным признаком будет «Среднегодовая стоимость основных средств» , а результативным – «Объем валовой продукции» .

Для построения уравнения регрессии заполняется вспомогательная таблица:

				194,35 250,05 305,75 361,45 417,15 472,85 528,55 584,25 639,95 695,65

Для однофакторной модели уравнение регрессии имеет вид:

.

Коэффициенты регрессии и определяются из системы уравнений:

.

Тогда .

Используя полученное уравнение регрессии, находятся теоретические значения результативного признака (последний столбец таблицы).

Определяется коэффициент эластичности:

.

Для выявления тесноты линейной связи между результативным и факторным признаками рассчитываются следующие показатели:

- коэффициент детерминации:

Учитывая, что , а .

Получаем:

,

.

Тогда:

;

- линейный коэффициент корреляции:

Учитывая, что , а .

Получаем:

.

Тогда:

или

.

10.3. При изучении различных социально-экономических явлений, как правило, на результативный признак оказывает влияние ни один фактор, а множество факторных признаков . В этом случае наблюдается множественная регрессия. Для ее аналитического описания используется модель множественной регрессии. В общем виде линейное уравнение множественной регрессии можно записать:

,

где - теоретическое значение результативного признака;

,,..., - набор значений факторных признаков;

,,,..., - коэффициенты уравнения регрессии, значения которых определяются по методу наименьших квадратов из системы, включающей уравнение, следующего вида:

.

Коэффициент регрессии определяет, на какую величину изменится значение результативного признака при изменении значения факторного признака на единицу при условии, что все другие факторные признаки не изменяются.

Построив уравнение регрессии, можно для любого набора значений факторных признаков определить соответствующее им значение результативного признака .

Для моделирования на основе многофакторной модели (уравнения множественной регрессии), необходимо проверить, насколько точно она отражает линейную зависимость результативного признака от факторных признаков , т.е. определить тесноту линейной связи между признаками.

Для определения тесноты связи между признаками необходимо рассчитать ряд показателей, одним из которых является коэффициент детерминации . Коэффициент детерминации рассчитывается по формуле:

,

где - теоретическая дисперсия;

- эмпирическая дисперсия, т.е. дисперсия признака полученного экспериментальным (опытным) путем.

Коэффициент детерминации принимает значения от 0 до 1. Чем ближе значение коэффициента детерминации к единице, тем более точно построенное уравнение регрессии описывает линейную корреляционную связь между признаками и, наоборот, чем ближе значение коэффициента детерминации к нулю, тем менее точно уравнение регрессии описывает линейную корреляционную связь. Коэффициент детерминации, принимающий значение равное нулю, свидетельствует о полном отсутствии линейной корреляционной зависимости между признаками. Если коэффициент детерминации принимает значение равное единице, то наблюдается функциональная линейная зависимость между признаками.

Тесноту линейной связи между признаками можно проверить, рассчитав множественный коэффициент корреляции. Для двухфакторной модели множественный коэффициент корреляции определяется по формуле:

,

где - парные коэффициенты корреляции. Например, определяется по одной из двух формул:

или ,[*]

где ,- среднее квадратическое отклонение соответственно результативного признака и факторного признака ;

- коэффициент регрессии для однофакторной модели, в которой, - факторный признак, а - результативный признак.

Наряду с множественным коэффициентом корреляции определяются частные коэффициенты корреляции. Для двухфакторной модели частных коэффициентов корреляции будет два, и они рассчитываются по формулам:

, .

Пример 10.2. Взаимосвязь между среднегодовой стоимостью основных средств, относительным уровнем затрат на реализацию продукции и стоимостью реализованной продукции характеризуется следующими данными:

Номер предприятия	Среднегодовая стоимость основных средств, млн.руб.	Уровень затрат на реализацию, %	Объем реализованной продукции, млн.руб.

Построить уравнение регрессии, рассчитать показатели, характеризующие тесноту связи.