Прогнозирование на основе модели множественной регрессии

Одним из альтернативных способов обоснования и построения прогноза развития сложного социально-экономического объекта является использование факторных регрессионных моделей или другими словами - линейных моделей множественной регрессии (ЛММР). Их содержательная особенность состоит в том, что в отличие от, например, моделей временных рядов нам, возможно, удастся с их помощью не только уловить особенности процесса изменения динамического ряда, но также некоторым образом выявить его причинность. Последнее обстоятельство чрезвычайно важно как с точки зрения повышения качества прогноза, по крайней мере, его информативности, так обоснования и выработки альтернативных стратегий и траекторий будущего развития объекта исследования, т.е. разработки активного прогноза.

Необходимым условием возможности построения регрессионной модели является наличие у изучаемого объекта социально-экономического прогнозирования свойства инерционности и достаточный объем фактографической (статистической) информации по объекту. Под статистической или регрессионной моделью понимается статистическая зависимость одной переменной (зависимой, эндогенной, результирующей и т.п.) от одной или нескольких независимых (объясняющих, предопределенных, экзогенных, предикторов, регрессоров, факторов и т.п.) переменных. В общем случае такая модель записывается в виде уравнения.