Множественный корреляционный анализ - Экономический анализ - Каталог для студента - Каталог статей - Школьный и студенчиский сайт
Воскресенье, 11.12.2016, 06:07
Приветствую Вас Гость | RSS

Школьный и студенческий сайт

Поиск
Категории раздела
Английский язык
Алгоритмизация
Болонский процесс
Бухгалтерский учет
Государственное регулирование экономики
Деньги и кредит
Защита информации и программ
История экономических учений
Информационные системы
Информационные системы и технологии в финансах и банковском деле
Корпоративное управление
Методички
Менеджмент
Международная экономика
Макроэкономика
Политология
Планирование
Политэкономия
Размещение продуктивных сил
Современная экономическая история
Стратегическое управление
Страхование
Системный анализ
Украинский язык
Учет и аудит
Финансы предприятия
Финансовый менеджмент
Финансы
Экономика предприятия
Экономическое обоснование хозяйственных решений
Экономический анализ
Матпрограмирование
Исследование операций
Основы создания информационных систем
Экономика и организация иновационной деятельности
Форма входа

Каталог статей

Главная » Статьи » Каталог для студента » Экономический анализ

Множественный корреляционный анализ

Процесс построения многофакторной регрессионной модели включает в себя следующие этапы:

1. Подбор соответствующего типа математической зависимости, которая наилучшим образом отражает характер изучаемой связи (линейная, нелинейная).

При моделировании связи между факторными и результативными показателями в случае множественной регрессии при подборе уравнения, которое наилучшим образом описывает изучаемые зависимости, также выполняют построение диаграмм рассеяния.

Различают:

– Линейную зависимость. Если связь всех факторных показателей с результативным носит прямолинейный характер, то для записей этих зависимостей можно использовать линейную функцию вида:

 

                                                        (3.13)

 

–  Степенную зависимость. Если связь между результативным и факторным показателями носит криволинейный характер, то может быть использована степенная функция вида:

 

                                                                          (3.14)

 

Логарифмируя данное выражение, приходим к линейной функции:

 

 

Для удобства вычислений и в первом и во втором случае вводят фиктивную переменную x0=1. С учетом этого уравнение линейной множественной регрессии представляется в виде:

 

, либо

                      (3.15)

 

В случаях, когда трудно обосновать форму зависимости, решение задачи можно провести по различным моделям и сравнить полученные результаты. Адекватность моделей определяется по критерию Фишера.

2. Расчет параметров уравнения регрессии методом наименьших квадратов (МНК).

Все компоненты уравнения регрессии представляются в виде соответствующих матриц (для линейной регрессии):

 

, ,

 

Параметры уравнения регрессии рассчитываются по формуле:

 

                                                                            (3.16)

 

Параметры уравнения регрессии вида  можно найти используя функцию Microsoft Excel ЛИНЕЙН. Для этого необходимо выполнить шаги:

– Отметить блок ячеек, где должны находиться отчетные данные. Ширина блока – число оцениваемых параметров (n+1), высота – 5 строк.

– Вызвать функцию ЛИНЕЙН:

*            1 аргумент – столбец Y;

*            2 аргумент – матрица [X];

*            3, 4 аргументы – истина.

нажать <F2>, <CTRL>+<SHIFT>+<ENTER>

Появится таблица 3.1:

 

Таблица 3.1

b2

b1

B0

 

 

 

 

 

 

Категория: Экономический анализ | Добавил: eklion (11.07.2010)
Просмотров: 1148
Наш опрос
Оцените мой сайт
Всего ответов: 1334
Статистика
Счетчики


Каталог@MAIL.RU - каталог ресурсов интернет
Украина онлайн

Copyright MyCorp © 2016
Конструктор сайтов - uCoz