4.5.2. Эластичность

Оценим влияние каждого объясняющего фактора на результирующий фактор ЗП.

Частные средние коэффициенты эластичности показывают, на сколько процентов от среднего значения изменяется зависимая переменная с изменением на 1% фактора xj от своего среднего при фиксированном значении других факторов. Частные коэффициенты эластичности по каждой объясняющей переменной для линейной регрессии рассчитываются по формуле

На листе «Исходные данные» найдены коэффициенты эластичности факторов возраст и стаж (таблица 23).

Таблица 23 – Эластичность факторов

Эластичность
ЗП_ср	Возраст_ср	Стаж_ср
707,521 5	32,85	11,1
Коэф. регрессии фактора возраст	1,03
Коэф. эласт. фактора возраст	0,05
Коэф. регрессии фактора стаж	9,28
Коэф. эласт. фактора стаж	0,15

С изменением значения фактора возраст на 1% при фиксированном значении фактора стаж значение фактора ЗП увеличивается на 0,05%. Аналогично с изменением значения фактора стаж на 1% при фиксированном значении фактора возраст значение фактора ЗП увеличивается на 0,15%. Значит, влияние фактора стаж больше, чем фактора возраст.

4.5.3. Частные коэффициенты корреляции: целесообразность включения в модель факторов

Определим степень влияния факторов на результирующий фактор ЗП при устранении влияния других факторов.

Частные коэффициенты (или индексы) корреляции характеризуют тесноту связи между результатом и соответствующим фактором при неизменном уровне других факторов, включенных в уравнение регрессии. Они широко используются при решении проблемы отбора факторов, ранжировании факторов, участвующих в множественной линейной регрессии. При нелинейной взаимосвязи исследуемых признаков эту функцию выполняют частные индексы детерминации. Порядок частного коэффициента корреляции определяется количеством факторов, влияние которых исключается. Например, – коэффициент частной корреляции первого порядка для переменной x1 при неизменном значении переменной x2. Аналогично определяется через коэффициенты парной корреляции факторов. Значимость частных коэффициентов корреляции оценивается с помощью t-статистики которая имеет распределение Стьюдента. Если то проверяемый коэффициент значим.

На листе «Исходные данные» найдены частные коэффициенты корреляции (таблица 24).

Таблица 24 – Частные коэффициенты корреляции

Частные коэф. коррел.		Значимость
rЗП,В-С	0,79	tнаблrЗП,В-С	5,41
rЗП,С-В	0,995	tнаблrЗП,С-В	43,06

Так как 0,78 < 0,995, то из двух факторов большее влияние оказывает фактор стаж.

Оба частных коэффициента корреляции значимы: |tнаблЗП,В-С| = = 5,4 > tкр = 2,1, |tнаблЗП,С-В| = 43,06 > tкр = 2,1.

Общий вывод по результатам этапа верификации: так как выполняются все условия верификации, то модель является качественной. Таким образом, прогноз, выполненный по ней, является качественным: несмещенным, состоятельным и эффективным.