Спецификация моделей парной регрессии.


В зависимости от количества факторов, включенных в уравнение регрессии, принято различать простую (парную) и множественную регрессию.

Парная регрессия – регрессия между двумя переменными y и x, т.е. модель вида

Спецификация моделей парной регрессии.

где  y – зависимая переменная (результативный признак);

        x – независимая, объясняющая переменная (признак-фактор).

Спецификация  модели – формулировка вида модели, исходя из соответствующей теории связи между переменными. Со спецификации модели начинается любое эконометрическое исследование. Иными словами, исследование начинается с теории, устанавливающей связь между явлениями.

Прежде всего, из круга факторов, влияющих на результативный признак, необходимо выделить наиболее существенно влияющие факторы. Парная регрессия достаточна, если имеется доминирующий фактор, который и используется в качестве объясняющей переменной.  В уравнении регрессии корреляционная по сути связь признаков представляется в виде функциональной связи, выраженной соответствующей математической функцией

Спецификация моделей парной регрессии.

где  yj —   фактическое значение результативного признака;

       yxj —теоретическое значение результативного признака.

      Спецификация моделей парной регрессии.— случайная величина, характеризующая отклонения реального значения результативного признака от теоретического.

Случайная величина ε называется также возмущением. Она включает влияние неучтенных в модели факторов, случайных ошибок и особенностей измерения.

От правильно выбранной спецификации модели зависит величина случайных ошибок: они тем меньше, чем в большей  мере теоретические значения результативного признака  подходят к фактическим данным у.

К ошибкам спецификации относятся неправильный  выбор той или иной математической функции для Спецификация моделей парной регрессии., и недоучет в уравнении регрессии какого-либо существенного фактора, т. е. использование парной регрессии вместо множественной.

Наряду с ошибками спецификации имеет место ошибка  выборки - исследователь чаще всего имеет дело с выборочными данными при установлении закономерной связи между признаками. Ошибки измерения практически сводят на нет все усилия по количественной оценке связи между признаками.

Основное внимание в эконометрических исследованиях уделяется ошибкам спецификации модели. В парной регрессии выбор вида математической функции Спецификация моделей парной регрессии.может быть осуществлен тремя способами: графическим; аналитическим (исходя  из теории изучаемой взаимосвязи) и экспериментальным.

Графический  метод основан на поле корреляции. Аналитический метод  основан на изучении материальной природы связи исследуемых признаков. Экспериментальный метод осуществляется путем сравнения величины остаточной дисперсии Dост, рассчитанной при разных моделях. Если фактические значения результативного признака совпадают с теоретическими Спецификация моделей парной регрессии.то Docm =0. Если имеют место отклонения фактических данных от теоретических Спецификация моделей парной регрессии.то                Спецификация моделей парной регрессии.

Чем меньше величина остаточной дисперсии, тем лучше уравнение регрессии подходит к исходным данным.

Если остаточная дисперсия оказывается примерно одинаковой для нескольких функций, то на практике предпочтение отдается более простым видам функций, ибо они в большей степени поддаются интерпретации и требуют меньшего объема наблюдений. Число наблюдений должно в 6 — 7 раз превышать число рассчитывае­мых параметров при переменной х.

Предыдущие материалы: Следующие материалы: