Лекции по эконометрике. Шанченко Н.И. - 39 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

УлГТУ | Ульяновск

Составители: 

Рубрика: 

39
1) спецификация модели;
2) оценка параметров выбранной модели.
В свою очередь, спецификация модели включает в себя решение двух задач:
–
отбор p факторов x
j
, подлежащих включению в модель;
–
выбор вида аналитической зависимости ŷ = f (x
1
,x
2
,...,x
p
).
3.2. Отбор факторов при построении множественной регрессии
3.2.1. Требования к факторам
Процесс отбора факторов в достаточно сложных ситуациях является ите-
рационной процедурой, предполагающей, в частности, построение уравнений
регрессии, и включает два этапа. Первоначально отбор факторов осуществляет-
ся на основе качественных соображений, исходя из представлений о природе
взаимосвязи моделируемого показателя с другими экономическими показате-
лями. На следующем этапе отобранные факторы подвергаются проверке на
ста-
тистическую значимость. Окончательное решение о включении фактора в мо-
дель основывается на количественной оценке степени влияния фактора на изу-
чаемый показатель.
К факторам, включаемым в модель, предъявляются следующие требования:
1. Факторы не должны быть взаимно коррелированы и, тем более, нахо-
диться в точной функциональной связи. Наличие высокой степени коррелиро-
ванности
между факторами может привести к неустойчивости и ненадежности
оценок коэффициентов регрессии, а также к невозможности выделить изоли-
рованное влияние факторов на результативный показатель.
2. Включение фактора в модель должно приводить к существенному уве-
личению доли объясненной части в общей вариации зависимой переменной.
Так как данная величина характеризуется таким показателем, как коэффициент
детерминации
R
2
, включение фактора в модель должно приводить к заметному
изменению последнего. Формальная проверка существенности вклада фактора
в модель выполняется с помощью оценки значимости соответствующего част-
ного коэффициента корреляции либо значимости коэффициента в уравнении
регрессии.
Если необходимо учесть влияние качественного фактора (не имеющего
количественной оценки), то в модель включается соответствующая ему «фик-
тивная» переменная, имеющая конечное количество формально численных зна-
чений, соответствующих градациям качественного фактора. Например, если
нужно учесть влияние уровня образования (на размер заработной платы), то в
уравнение регрессии можно включить переменную z, принимающую значения
z = 0 при начальном образовании, 1
при среднем, 2 при высшем.
Если для какого-либо показателя, который представляется важным для
данного исследования, отсутствуют исходные данные, либо сам показатель
четко не определен, то может быть полезно включить в модель некоторый ее
«заменитель». Например, в качестве показателя качества образования можно
использовать число преподавателей или расходы на одного студента. Такой
подход основан
на том факте, что неучет существенного показателя приводит к

Страницы