Пример. Пусть у – издержки производства, - объем продукции, - основные производственные фонды, - численность работников

Пусть у – издержки производства, - объем продукции, - основные производственные фонды, - численность работников, тогда уравнение

Является моделью издержек производства с объемными факторами. Предполагая, что пропорциональна квадрату численности работников ,мы получим в качестве результативного признака затраты на одного работника (у/ ), а в качестве факторов следующие показатели: производительность труда и фондовооруженность труда . Соответственно трансформированная модель примет вид

Где параметры численно не совпадают с аналогичными параметрами предыдущей модели. Кроме того, коэффициенты регрессии меняют экономическое содержание: из показателей силы связи, характеризующих среднее абсолютное изменение издержек производства с изменением абсолютной величины соответствующего фактора на единицу, они фиксируют при обобщенном МНК среднее изменение затрат на работника; с изменением производительности труда на единицу при неизменном уровне фондовооруженности труда; и с изменением фондовооруженности труда на единицу при неизменном уровне производительности труда.

Если предположить, что в модели с первоначальными переменными дисперсия остатков пропорциональна квадрату объема продукции, , можно перейти к уравнению регрессии вида

В нем новые переменные: - затраты на единицу (или на 1 руб. продукции), - фондоемкость продукции, - трудоемкость продукции.

Гипотеза о пропорциональности остатков величине фактора может иметь реальное основание: при обработке недостаточно однородной совокупности, включающей как крупные, так и мелкие предприятия, большим объемным значениям фактора может соответствовать большая дисперсия результативного признака и большая дисперсия остаточных величин.

При наличии одной объясняющей переменной гипотеза трансформирует линейное уравнение

В уравнение

В котором параметры а и b поменялись местами, константа стала коэффициентом наклона линии регрессии – свободным.

Пример. Рассматривая зависимость сбережений у от дохода x, по первоначальным данным было получено уравнение регрессии

Применяя обобщенный МНК к данной модели в предположении, что ошибки пропорциональны доходу, было получено уравнение для преобразованных данных:

Коэффициент регрессии первого уравнения сравнивают со свободным членом второго уравнения, т. е. 0,1178 и 0,1026 – оценки параметра bзависимости сбережений от дохода.

Переход к относительным величинам существенно снижает вариацию фактора и соответственно уменьшает дисперсию ошибки. Он представляет собой наиболее простой случай учета гетероскедастичности в регрессионных моделях с помощью обобщенного МНК. Процесс перехода к относительным величинам может быть осложнен выдвижением иных гипотез о пропорциональности ошибок относительно включенных в модель факторов. Например, т. е. рассматривается характер взаимосвязи от . Использование той иной гипотезы предполагает специальные исследования остаточных величин для соответствующих регрессионных моделей. Применение обобщенного МНК позволяет получить оценки параметров модели, обладающие меньшей дисперсией.