
- •Коэффициент эластичности
- •Обобщенный метод наименьших квадратов.
- •Регрессионные модели с переменной структурой
- •X1, x2,…, xk – экономические переменные.
- •Распространенность ручного труда на предприятиях одной отрасли в зависимости от уровня автоматизации производства.
- •Результаты однофакторного дисперсионного анализа (двухфакторной регрессионной модели с фиктивными переменными).
- •Зависимость расходов на антиквариат от доходов условных денежных единиц
- •77 См. Например, г. Аптон. Анализ таблиц сопряженности. Перевод с англ. М.: Статистика, 1982.
Коэффициент эластичности
формула расчета коэффициента эластичности:
,
где f'(x) - первая производная, характеризующая соотношение приростов результата и фактора для соответствующей формы связи.
Для степенной
функции она составит:
.
Соответственно, коэффициент эластичности
окажется равным:
Коэффициент
эластичности только для степенной
функции он представляет собой постоянную
величину, равную параметру b. В других
функциях коэффициент эластичности
зависит от значений фактора x. Так,
для линейной регрессии
производная функции и эластичность
следующие:
и
.
В силу того, что коэффициент эластичности для линейной функции не является величиной постоянной, а зависит от соответствующего значения x, то обычно рассчитывается средний показатель эластичности по формуле:
.
Для оценки параметров
степенной функции
применяется МНК к линеаризованному
уравнению
,
т.е. решается система нормальных
уравнений:
Параметр b
определяется непосредственно из системы,
а параметр a - косвенным путем после
потенцирования величины ln a. Так,
решая систему нормальных уравнений для
зависимости спроса от цен, было получено
уравнение:
.
Если потенцировать его, получим:
.
Поскольку параметр
a экономически не интерпретируется,
то нередко зависимость записывается в
виде логарифмически-линейной, т.е.
.В
виде степенной функции изучается не
только эластичность спроса, но и
предложения. При этом обычно эластичность
спроса характеризуется параметром b<0,
а эластичность предложения - b>0.
Поскольку коэффициенты эластичности представляют экономический интерес, а виды моделей не ограничиваются только степенной функцией, приведем формулы расчета коэффициентов эластичности для наиболее распространенных типов уравнений регрессии.
Таблица 2.5.
Коэффициенты эластичности для ряда математических функций.
Вид
функции,
|
Первая
производная,
|
Коэффициент
эластичности,
|
линейная |
|
|
|
|
|
парабола |
|
|
|
||
гипербола |
|
|
|
||
показательная |
|
|
|
|
|
степенная |
|
|
|
|
|
полулогарифмическая |
|
|
|
||
логистическая |
|
|
|
|
|
обратная |
|
|
|
|
|
Несмотря на широкое
использование в эконометрике коэффициентов
эластичности, возможны случаи, когда
их расчет экономического смысла не
имеет. Это происходит тогда, когда для
рассматриваемых признаков бессмысленно
определение изменения значений в
процентах. Например, вряд ли кто будет
определять, на сколько процентов может
измениться заработная плата с ростом
стажа работы на 1%. Или, например, на
сколько процентов изменится урожайность
пшеницы, если качество почвы, измеряемое
в баллах, изменится на 1%. В такой ситуации
степенная функция, даже если она
оказывается наилучшей по формальным
соображениям (исходя из наименьшего
значения остаточной вариации) не может
быть экономически интерпретирована.
Например, изучая соотношение ставок
межбанковского кредита y (в процентах
годовых) и срока их предоставления x
(в днях), было получено уравнение
регрессии:
с очень высоким показателем корреляции
(0,9895). Коэффициент эластичности 0,352%
лишен смысла, ибо срок предоставления
кредита не измеряется в процентах.
Значительно больший интерес для этой
зависимости может представить линейная
функция
,
имеющая более низкий показатель
корреляции 0,85. Коэффициент регрессии
0,403 показывает в процентных пунктах
изменение ставок кредита с увеличением
срока их предоставления на 1 день.