Выбор наилучшей модели

ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА №2
МНОЖЕСТВЕННАЯ РЕГРЕССИЯ И КОРРЕЛЯЦИЯ

Множественная регрессия широко используется в решении проблем спроса, доходности акций, при изучении функции издержек производства, в макроэкономических расчётах и целого ряда других вопросов эконометрики. Основная цель множественной регрессии – построить модель с большим числом факторов, определив при этом влияние каждого из них в отдельности, а также совокупное воздействие их на моделируемый показатель.

Специфика множественной регрессии заключается в исследовании комплексного воздействия факторов в условиях их независимости друг от друга.

Линейное уравнение множественной регрессии y от x1 и x2 имеет вид:

Поскольку одним из условий построения уравнения множественной регрессии является независимость действия факторов, то сначала необходимо:

1. Оценить показатели вариации каждого признака и сделать вывод о возможностях применения метода наименьших квадратов (МНК) для их изучения

2. Проанализировать линейные коэффициенты парной и частной корреляции

3. Составить уравнение множественной регрессии, оценить значимость его параметров, пояснить их экономический смысл

4. С помощью F - критерия Фишера оценить статистическую надёжность уравнения регрессии и коэффициента корреляции множественной регрессии (R²_yx1x2). Сравнить значения скорректированного и нескорректированного линейных коэффициентов множественной детерминации.

5. С помощью F - критерия Фишера оценить целесообразность включения в уравнение множественной регрессии фактора x₁ после x₂ и фактора x₂ после x₁.

6. Рассчитать средние частные коэффициенты эластичности и дать на их основе сравнительную оценку силы влияния факторов на результат.