Тема 2. Парная линейная регрессия и корреляция

1. Выбор спецификации модели.

2. Линейная модель парной регрессии и корреляции

3. Ошибки встречающиеся при эконометрических исследованиях.

4. Оценка параметров модели.

5. Вычисление параметров регрессии на практике.

1. В экономике, как уже отмечалось ранее широко используются методы статистики и математики для исследования экономических процессов. При этом вначале всегда строится математическая модель. Одна из наиболее простых моделей – нормальная простая (парная) регрессия. Несмотря на то, что в чистом виде она встречается довольно редко, ее использование помогает понять суть процессов и исследовать их. Обычно она применяется в том случае, когда из всего круга факторов, влияющих на результат, можно выделить один, оказывающий наиболее сильное воздействие.

В парной регрессии выбор вида математической функции может быть осуществлен тремя методами:

1) графическим;

2) аналитическим, т.е. исходя из теории изучаемой взаимосвязи;

3) экспериментальным.

При изучении зависимости между двумя признаками графический метод подбора вида уравнения регрессии достаточно нагляден. На поле корреляции просто подбирается функция, график которой проходит через наибольшее количество точек или как можно ближе к ним.

Основные типы кривых, используемые при количественной оценке связей, представлены на рис. 1.1:

(линейная)

(равносторонняя гипербола) (полиномы разных степеней)

(степенная) (показательная)

Рис. Осн. типы кривых, используемые при оценке связей между двумя перемен.

Применение аналитического метода возможно при хорошем знании экономики. Он основан на изучении материальной природы связи исследуемых признаков, теоретических соображений и опыта подобных предыдущих исследований.

Экспериментальный метод предусматривает перебор нескольких функций, т.е. для каждой функции строится уравнение регрессии, и оценивается качество последней, затем, сравнивая полученные показатели, выбирают лучшую. Наиболее часто этот метод используется при обработке данных на компьютере.

Результаты многих исследований, как уже отмечалось, подтверждают, что число наблюдений должно в шесть-семь раз превышать число рассчитываемых параметров при переменной х.

Дата добавления: 2015-07-14