54.Стат. Методы выявления закономерностей связи между экон явл-ми (о корреляц-регрессион анализе)

Исследование начин-ся с построения матрицы парных коэфф-тов корреляции. Анализ этой матрицы позволит получить начальное представление об исследуемых взаимозависимостях между показателями (теснота и направление связи). Оценить значимость можно как по самим значениям коэффициентов корреляции, так и по соответствующим значениям t-статистики.

Чтобы оценить дублирование информации необходимо построить матрицу частных коэффициентов корреляции порядка (L-2), где L-число исходных переменных, включая результативный признак.

Исследование парных и частных коэффициентов корреляции должно помочь в выборе регрессоров для выполнения следующего этапа. Здесь следует учитывать возможность появления мультиколлинеарности. Явные признаки этого - коэффициенты корреляции между потенциальными регрессорами, по модулю большие, чем 0,8.

После составления набора объясняющих показателей, которые могут быть включены в модель, исследование продолжается с помощью регрессионного анализа. Рекомендуется использовать пошаговый регрессионный анализ по схеме последовательного включения в уравнение наиболее информативных объясняющих признаков. По матрице R по строке, соответствующей результативному признаку, выбирается наиболее коррелируемый с y-ом регрессор и строится МНК-уравнение на него. Проверяется его значимость.

Далее возвращаемся в корреляционный анализ и рассчитываем матрицу частных коэффициентов корреляции при фиксировании включенного в уравнение признака. И в этой матрице по строке, соответствующей результативному признаку, выбирается наиболее коррелированный показатель. Этот регрессор и вводится в модель. проверяется значимость уравнения и отдельных коэффициентов. Процесс прекращается, если введен незначимый регрессор.

При проведении интерпретации оценивается не только содержательный смысл модели, но и информативность, например, с помощью множественного коэффициента корреляции (детерминации) этого окончательного уравнения по сравнению с аналогичным, построенным по полному набору исходных объясняющих показателей. Потери информации ( _R²) могут быть достаточно большими и тогда целесообразно перейти к регрессии на главные компоненты и общие факторы.

43.Характер связи между аналитическими показателями. Их формы выражения и способы выявления.

ЭТ все многообразие связей между явлениями и процессами подразделяет на 2 вида:

1. Детерминированные связи;

2. Вероятностные (стат-ие, стохастические).

Детерминированные связи м/у явлениями и процессами или показателями их характеризующими, основаны на прямой зависимости м/у этими явлениями и процессами или показателями их выражающими.

Научная теория подразделяет этот вид связи на след.:

1. Аддитивная связь (алгебраическая сумма):

Где у - результативный признак;

X - факторный признак;

i - значение признаков.

Эта связь может выражаться не только суммой, но и разностью. Например: 1)им-во п/п (А)=итог1раздела +итог 2 раздела;

2)Равенство любого баланса;

3)Валовая продукция.

2. Мультипликативная (множественная) связь:

Y=x1*x2*x3*…xn

Например, 1)Q=B*T; 2)Q=T*d*B

3. Комбинированные связи, кот. сочетают в себе два первых вида.

Вероятностные связи основаны на корреляционной зависимости между показателями, т. е. связь проявляется не в каждом отдельном случае, а лишь при достаточно большом числе наблюдений лишь в среднем как господствующая тенденция и выражается уровнем той или иной функции.

Форма связи определяется либо на основе графического изображения, либо аналитическим путем:

• если первые приросты подчиняются арифметической прогрессии, то связь линейная;

• если вторые приросты подчиняются геометрической прогрессии, то связь нелинейная и форма связи подбирается путем подбора и на основе специальных критериев сопоставления теоретических данных с фактическими судя по правильности выбора той или иной функции.

Выявление формы связи между явлениями и процессами или показателями их выражающими явл. важнейшей функцией анализа.