3.2. Отбор факторов-аргументов

Основная задача, стоящая при выборе факторов, включаемых в корреляционную модель, заключается в том, чтобы ввести в анализ все основные факторы, влияющие на уровень изучаемого явления так, а колеблемость этих факторов объясняла подавляющую часть колеблемости результативного признака. Однако введение в модель большого числа факторов нецелесообразно, правильнее отобрать только сравнительно небольшое число основных факторов, нахо­дящихся предположительно в корреляционной связи с выбранным функциональным показателем.

Чрезмерное увеличение числа факторов может не прояснить, а, наоборот, затушевать картину множественных связей. Непосредст­венный отбор факторов-аргументов для включения их в корреляци­онную модель должен осуществляться на основе качественного

теоретико-экономического анализа, исходя из целей и задач иссле­дования. Наряду с факторами, непосредственно формирующими уровень исследуемого результативного показателя, в анализ необ­ходимо вводить и так называемые глубинные факторы, действую­щие опосредованно. При помощи априорного теоретического ана­лиза, часто нельзя выявить не только меру, но даже направление влияния того или иного фактора для изучаемых экономических по­казателей. Например, показатели структуры затрат.

Качественный теоретический анализ при первом приближении не позволяет ответить на вопрос о существенности влияния ото­бранных факторов. Поэтому в практике корреляционного анализа широкое распространение получил так называемый двухстадийный отбор. В соответствии с ним в модель включаются все предвари­тельно отобранные факторы. Затем среди них, на основе специаль­ной количественной оценки и дополнительною качественного ана­лиза выявляются несущественно влияющие факторы, которые по­степенно отбрасываются пока не останутся те, относительно кото­рых можно утверждать, что имеющийся статистический материал согласуется с гипотезой об их совместном существенном влиянии на зависимую переменную при выбранной форме связи.

Своё наиболее законченное, выражение двухстадийный отбор получил в методике так называемого многошагового регрессионно­го анализа, при котором отсев несущественных факторов происхо­дит па основе показателей их значимости, в частности, на основе величины taj - расчетном значении критерия Стьюдента.

При предварительном отборе факторов, включаемых в анализ, к ним предъявляются специфические требования. Прежде всего, показа тети, выражающие эти факторы должны быть количественно измеримы. В некоторых случаях, используя современный матема­тический аппарат, можно учесть и качественные показатели. Одна­ко такой учет требует дополнительных процедур формализации ЭТИХ показателей.

Факторы, включаемые в модель, не должны находиться между собой и функциональной или близкой к ней связи. Наличие таких связей носил название мультиколлинеарности. Мультиколлииеарность свидстельствует о том, что некоторые факторы характеризуют одну и ту же сторону изучаемого явления. Поэтому их одновременное включение в модель нецелесообразно, так как они в определенной степени дублируют друг друга. Если нет особых предположений, говорящих в пользу одного из этих факторов, следует от­давать предпочтение тому из них, который характеризуется боль­шим коэффициентом парной (или частной) корреляции или вносит в уравнение регрессии наибольший вклад, то есть дает меньшую остаточную дисперсию.

Использование для отбора включаемых в модель факторов ко­эффициентов парной корреляции оправдано тем, что они служат фактически концентрированным выражением влияния на изучае­мый показатель всей функциональной связанной группы факторов. С этой точки зрения коэффициент парной корреляции более пред­почтителен, чем коэффициент частной корреляции. С другой сто­роны, мультиколлинеарность приводит к весьма нежелательным последствиям. В этом случае матрица системы нормальных урав­нений оказывается плохо обусловленной, что ведёт за собой невоз­можность получения (или неустойчивость) результатов решения.

Выбор факторов, включаемых в модель, зачастую предопреде­ляется возможностью получения исходной статистической инфор­мации. По многим важным для анализа хозяйственной деятельно­сти факторам в годовых отчётах предприятий нет соответствующих данных, и их получают в результате специальных обследований.