Одноэтапная схема корреляционного анализа
Позволяет выяснить устойчивые тенденции развития экономики большой группы предприятий, расположенных на значительной территории.
Проведение анализа включает следующие этапы:
1. Выделяем территории (округа) со схожими природно-климатическими и экономическими условиями.
2. Определяем показатель, который может быть обобщающим с точки зрения эффективности использования ресурсов (прибыль, стоимость товарной продукции или стоимость валовой продукции).
3. Строим уравнение регрессии, показывающее зависимость между выбранным показателем и имеющимися ресурсами (труд, основные производственные фонды, оборотные фонды и др.) по предприятиям каждой из выделенных территорий (округов).
4. На основе сравнения расчетных (yx) и фактических (yi) значений результативного показателя рассчитываем коэффициент использования ресурсного потенциала (k):
.
5. Информация сортируется по коэффициенту использования ресурсного потенциала и выделяются три или две группы хозяйств по уровню использования ресурсного потенциала:
1) низкий k 1 (yi < yх);
2) средний k 1 (yi yх);
3) высокий k > 1 (yi > yх),
или
1) низкий k 1 (yi yх);
2) высокий k > 1 (yi > yх).
Число наблюдений в каждой группе должно быть представительным.
6. Рассчитываются средние значения показателей по каждой выделенной группе
7. Выявляем причины дифференциации в использовании ресурсов и определяем рациональные параметры их окупаемости.
Мультиколлинеарность и пути ее устранения
Под мулътиколлинеарностъю понимается высокая взаимная коррелированность объясняющих переменных. Мультиколлинеарность может проявляться в функциональной (явной) и стохастической (скрытой) формах.
При функциональной форме мультиколлинеарности по крайней мере одна из парных связей между объясняющими переменными является линейной функциональной зависимостью. Это приводит к невозможности решения соответствующей системы нормальных уравнений и получения оценок параметров регрессионной модели.
Однако в экономических исследованиях мультиколлинеарность чаще проявляется в стохастической форме, когда между хотя бы двумя объясняющими переменными существует тесная корреляционная связь.
Оценки становятся очень чувствительными к незначительному изменению результатов наблюдений и объема выборки. Уравнения регрессии в этом случае, как правило, не имеют реального смысла, так как некоторые из коэффициентов могут иметь неправильные с точки зрения экономической теории знаки и неоправданно большие значения.
Для устранения или уменьшения мультиколлинеарности используется ряд методов. Самый простой из них состоит в том, что из двух объясняющих переменных, имеющих высокий коэффициент корреляции (больше 0,8), одну переменную исключают из рассмотрения. При этом, какую переменную оставить, а какую удалить из анализа, решают в первую очередь на основании экономических соображений.
Еще одним из возможных методов устранения или уменьшения мультиколлинеарности является использование пошаговых процедур отбора наиболее информативных переменных..
Кроме рассмотренной выше пошаговой процедуры присоединения объясняющих переменных используются также пошаговые процедуры присоединения—удаления и процедура удаления объясняющих переменных