logo search
Мат_моделир_2015_заоч_ЭП_ФИН / Мат_мод_лекции

Последовательность проведения корреляционно-регрессионного анализа

  1. Формулировка экономической проблемы. Четко определяется экономическое явление, устанавливаются объекты и период исследования. Формулируются экономически осмысленные и приемлемые гипотезы о зависимости экономических явлений, на основе которых устанавливается форма связи.

  2. Идентификация переменных. Исходя из физического смысла явления, выделяются результативные и факторные признаки.

  3. Сбор статистического материала.В зависимости от цели и задач исследования устанавливается принцип отбора. Принимается решение о проведении исследования по генеральной совокупности или по выборке из нее.

  4. Спецификация функции регрессии.Конкретная формулировка гипотезы о форме связи: линейная, нелинейная, парная или многомерная регрессия.

  5. Оценка функции регрессии.Определяются численные значения параметров регрессии и показателей, характеризующих точность регрессионного анализа.

  6. Анализ качества полученной модели.На этом этапе должны быть сделаны выводы о точности результатов регрессионного анализа.

  7. Экономическая интерпретация.Результаты регрессионного анализа сравниваются с гипотезами, сформулированными на первом этапе, и оценивается их правдоподобие с экономической точки зрения.

  1. Прогнозирование на основе полученной модели. Точечный прогноз получают путем подстановки в уравнение регрессии значений факторных признаков. Если полученная модель уравнения регрессии экономически объективна и обладает требуемой точностью, то прогнозируемые значения обладают достаточной надежностью. По своему характеру они являются средними значениями, которые следует ожидать с большой вероятностью. Отдельные эмпирические значения рассеиваются вокруг средних значений, поэтому фактические значения результативного признака не будут совпадать с расчетными (прогнозами). Рассеяние наблюдений вокруг линии регрессии определяет надежность получаемых по уравнению регрессии прогнозируемых оценок. Для каждого прогнозируемого значения необходимо определять доверительный интервал (интервальный прогноз).