Множественная регрессия и корреляция

1. Спецификация модели. Отбор факторов при построении уравнения множественной регрессии

2. Метод наименьших квадратов (МНК). Свойства оценок на основе МНК

· Свойства оценок на основе МНК

· Применение МНК к уравнению множественной регрессии в стандартизованном масштабе

· Частные уравнения регрессии. Частные коэффициенты эластичности

· Расчет параметров множественной регрессии на практике.

3. Проверка существенности факторов и показатели качества регрессии

Парная регрессия может дать хороший результат при моделировании, если влиянием других факторов, воздействующих на объект исследования, можно пренебречь. Если же этим влиянием пренебречь нельзя, то в этом случае следует попытаться выявить влияние других факторов, введя их в модель, т.е. построить уравнение множественной регрессии

,

где – зависимая переменная (результативный признак), – независимые, или объясняющие, переменные (признаки-факторы).

Множественная регрессия широко используется в решении проблем спроса, доходности акций, при изучении функции издержек производства, в макроэкономических расчетах и целом ряде других вопросов эконометрики. В настоящее время множественная регрессия – один из наиболее распространенных методов в эконометрике. Основная цель множественной регрессии – построить модель с большим числом факторов, определив при этом влияние каждого из них в отдельности, а также совокупное их воздействие на моделируемый показатель.