Оценка влияния отдельных факторов на основе модели на зависимую переменную (коэффициенты эластичности и

β-коэффициенты)

Важную роль при оценке влияния факторов играют коэффициенты регрессионной модели. Однако непосредственно с их помощью нельзя сопоставить факторы по степени их влияния на зависимую переменную из-за различия единиц измерения и разной степени колеблемости. Для устранения таких различий при интерпретации применяются средние частные коэффициенты эластичности Э(j) и β -коэффициенты β(t), которые рассчитываются соответственно по формулам:

Э(j)=α(j)×X_ср/Y_ср (2.1.14)

β (j)=α(j)×S_ij/S_y (2.1.15)

где S_ij - среднее квадратическое отклонение фактора j.

Коэффициент эластичности показывает, на сколько процентов из­меняется зависимая переменная при изменении фактора. j на 1%. Однако он не учитывает степень колеблемости факторов.

Бета-коэффициент показывает, на какую часть величины среднего квадратического отклонения S_y, изменится зависимая переменная Y с изменением соответствующей независимой переменной X_j на величину своего среднего квадратического отклонения при фиксированном на постоянном уровне значении остальных независимых переменных.

Указанные коэффициенты позволяют проранжировать факторы по степени влияния факторов на зависимую переменную.

Долю влияния фактора в суммарном влиянии всех факторов можно оценить по величине дельта-коэффициентов Δ(j):

Δ(j)=r_yj β(j)/R²,

где r_yj - коэффициент парной корреляции между фактором j (j = 1,.... m) и зависимой переменной.