2015-05-18
403
Факторы включаемые во множественную регрессию, должны отвечать требованиям:
1. Они должны быть количественно измеримы.
2. Факторы не должны быть интеркоррелированы и тем более находиться в точной функциональной связи.
3. Включение в модель факторов с высокой интеркорреляцией (т.е. корреляции между объясняющими переменными), может привести к нежелательным последствиям – система нормальных уравнений может оказаться плохо обусловленной и повлечь за собой неустойчивость и ненадежность оценок коэффициентов регрессии.
4. Если между факторами существует высокая корреляция, то нельзя определить их изолированное влияние на результативный показатель и параметры уравнения регрессии оказываются неинтерпретируемыми.
5. Включаемые во множественную регрессию факторы должны объяснить вариацию независимой переменной.
6. Поэтому отбор факторов осуществляется в две стадии: на первой подбираются факторы исходя из сущности проблемы; на второй – на основе матрицы показателей корреляции определяют статистики для параметров регрессии.
3. Каковы основные формы уравнения множественной регрессии и каково их экономическое содержание?
1. линейная регрессия 
2. нелинейные регрессии
- степенная регрессия 
– показательная 
– экспоненциальная 
- гиперболическая регрессия 
Ввиду четкой интерпретации параметров наиболее широко используются линейная и степенная функции. В линейной множественной регрессии параметры при x называются коэффициентами "чистой регрессии". Они характеризуют среднее изменение результата с изменением соответствующего фактора на единицу при неизменном значении других факторов, закрепленных на среднем уровне.
