Лекции по эконометрике. Шанченко Н.И. - 17 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

УлГТУ | Ульяновск

Составители: 

Рубрика: 

17
Другой подход основан на анализе массива исходных данных, который
позволяет выявить некоторые характеристики предполагаемых зависимостей и
на этой основе сформулировать, как правило, несколько предположений о виде
аналитической связи. Построенная модель используется для формулирования
предположений о характере закономерности в развитии изучаемого явления,
которые проверяются в течение дальнейших исследований.
Приведем некоторые виды
аналитических зависимостей, наиболее часто
используемых при построении моделей:
1) линейная
pp
xbxbxbay ...
2211
, (1.4)
2) степенная
p
b
p
bb
xxxay ...
21
21
, (1.5)
3) полулогарифмическая
pp
xbxbxbay ln...lnln
2211
, (1.6)
4) гиперболическая
p
p
x
b
x
b
x
bay
1
...
11
2
2
1
1
, (1.7)
5) экспоненциальная
pp
xbxbxba
ey
...
2211
. (1.8)
Могут применяться также комбинации рассмотренных зависимостей.
Например,
33
2
211
ln.
1
xb
x
bxbay
.
При выборе вида аналитической зависимости важную роль играют требо-
вания простоты модели и наличия наглядной экономической интерпретации ее
параметров. Исходя из этих соображений, наиболее часто используются линей-
ная (1.4) и степенная (1.5) функции.
В линейной модели (1.4) параметры b
i
при факторах х
i
характеризуют ве-
личину среднего изменения зависимой переменной y с изменением соот-
ветствующего фактора х
i
на единицу, в то время как значения остальных факто-
ров остаются неизмененными.
В степенной модели (1.5) параметры b
j
при факторах х
i
являются коэффи-
циентами эластичности. Они показывают, на сколько процентов в среднем из-
меняется зависимая переменная y при изменении соответствующего фактора х
i
на 1 % в условиях неизменности действия других факторов. Этот вид уравнения
регрессии получил наибольшее распространение в производственных функци-
ях, в исследованиях спроса и потребления.
При определении вида модели могут использоваться следующие сообра-
жения. Если изменение результативного признака y прямо пропорционально
изменению значения фактора, то адекватной является линейная модель (1.4).

Страницы