Головна

Загальний вигляд моделі множинної регресії

  1.  E.2 Моделі спрощеного розрахунку
  2.  ER-модель бази даних. Основні нотації зображення ER-моделі.
  3.  EVS-моделі І. Н. Трофімової \ переклад
  4.  I. Загальний менеджмент
  5.  IDEF0-методологія моделювання бізнес-процесів
  6.  IDEF0-методологія моделювання бізнес-процесів
  7.  II. Постановка завдання побудови динамічної моделі.

Багатофакторні регресійні моделі дають хороший результат тільки в тих випадках, коли вдається виділити найбільш значущі фактори, а впливом інших факторів, що впливають на процес, що моделюється, можна знехтувати. Такі ситуації в економіці, як правило, створюються штучно, шляхом абстрагування від умов реальності, для вивчення ефектів впливу окремих факторів. Насправді, не вдається контролювати поведінку всіх економічних змінних, тобто фактично не вдається забезпечити рівність всіх інших умов для з'ясування впливу досліджуваної групи чинників. Тому, щоб врахувати і всі інші умови в модель, крім факторів, вводиться випадкова складова  , Що дозволяє многофакторную регресію записати у вигляді

 , (3.3)

де - Модельований показник (залежна змінна);

 - Вектор-рядок незалежних змінних;

 - Вектор-стовпець оцінюваних параметрів;

 - Функція, що визначає структуру регресійній моделі;

 - Неспостережний випадкова складова, що характеризує ту частку варіації залежної змінної, що не пояснюється відповідними змінами незалежних змінних.

В економічних дослідженнях найчастіше використовується лінійна форма залежності

,  (3.4)

або нелінійні форми

статечна: ;

експонента: ;

показова: ;

гіпербола: ,

легко приводяться до лінійних шляхом логарифмування або заміни змінних. Тому нижче будуть розглядатися методи побудови тільки лінійних моделей.

 Регресійний аналіз ПРОГНОЗ |  Метод найменших квадратів в матричної формі


 ПРОГНОЗУВАННЯ |  Сутність економічного прогнозування |  типологія прогнозів |  етапи прогнозування |  сутність екстраполяції |  Типи росту і трендові моделі |  Метод найменших квадратів (МНК) |  Вирішуючи лінійну систему (2.26) за допомогою заміни |  Критерії точності прогнозних розрахунків |  Парна регресія як окремий випадок множинної |

© 2016-2022  um.co.ua - учбові матеріали та реферати