На основе регрессионного анализа можно определить отдельное влияние факторных признаков на результативный признак, для чего могут быть использованы дельта-коэффициенты и коэффициенты эластичности.
Дельта-коэффициент. Дельта-коэффициент определяетдолю вклада каждого фактора в суммарное влияние на выход:
,
.
При корректно проводимом регрессионном анализе все величины дельта-коэффициентов положительны, т.е. все коэффициенты регрессии имеют тот же знак, что и соответствующие коэффициенты парной корреляции. Только в случае мультиколлинеарности дельта-коэффициенты могут быть отрицательны [20,34,42].
Коэффициент эластичности. Влияние факторных признаков на результативный часто определяют также с использованием коэффициента эластичности. Эластичность
по отношению к
определяется как процентное изменение
, отнесенное к соответствующему процентному изменению
. В общем случае эластичности не постоянны, они различаются, если измерены для различных точек на линии регрессии. По умолчанию стандартные программы, оценивающие эластичность, вычисляют ее в точках средних значений:
.
Так, для линейной модели
коэффициент эластичности определяется по формуле:
;
для
:
;
для
:
.
Эластичность ненормирована и может изменяться в диапазоне
. Важно, что она безразмерна, так что интерпретация эластичности
=2.0 означает, что если
увеличится (уменьшится) на 1%, то это приведет к увеличению (уменьшению)
на 2%. Если
= -0.5, то это означает, что увеличение
на 1% приведет к уменьшению
на 0.5%.
Высокий уровень эластичности означает сильное влияние независимой переменной на объясняемую переменную. Для прогнозирования целесообразно рассчитывать эластичность на самых последних интервалах динамики [20,22,34,42].






