Обгрунтування меж мультиколінеарності

1. До моделі не можна включати фактори, які у певному сполученні функціонально взаємопов’язані з показниками, що досліджуються.

2. Кожний фактор може бути включений у модель тільки однією ознакою: натуральною або вартісною, абсолютною або відносною (якщо ці умови недотримані, параметри не мають економічної інтерпретації).

3. Слід завжди прагнути використовувати у моделі мінімальну, але достатню кількість факторів (принцип простоти), але й неприпустима й інша крайність, коли модель перестає відображувати основні властивості моделюючої системи (процесу, явища, об’єкта).

4. До моделі слід включати по можливості «первинні фактори», тобто абсолютні величини, які не пройшли додаткової обробки (тобто, фактори, що включені у модель, повинні мати економічну суть і придатний для практичних розрахунків зміст).

5. Доступність і достовірність даних (немає сенсу відбирати для аналізу і прогнозування фактори, про які не можна отримати достовірні дані).

0. Вибір і обґрунтування форми зв’язку

Встановлення математичної форми зв’язку, тобто вибір і обґрунтування виду рівняння – найбільш відповідальний та складний етап процесу моделювання. Він полягає у знаходженні конкретного аналітичного виразу, який відображає взаємозв’язок показника та факторів, що досліджуються, відібраних на попередньому етапі моделювання.

Умови відповідності моделі

1. Модель має будуватися на базі певної теорії і відображувати об’єктивні закономірності і особливості процесів, що досліджуються.

2. За змістом модель має в істинному вигляді відображувати структуру процесу, що досліджується, а кожна змінна повинна мати певний економічний зміст.

3. До моделі мають входити тільки величини, які можна виміряти.

4. Система рівнянь, що формує модель, має задовольняти певним математичним вимогам (повнота, однорідність і розмірності і т.д.).

5. Бажано, щоб модель була порівняно простою для реалізації і зручною для розрахунку ряду додаткових параметрів, які мають чітко окреслений економічний зміст й інтерпретація яких значно підвищує аналітичні можливості кореляційних моделей.

Розбіжності між теорією і результатами математичних розрахунків свідчать про некоректність вибору рівняння. У принципі прогнозна ММ може бути описана практично будь-яким алгебраїчним рівнянням. Однак в економічному прогнозуванні доцільніше за все застосовувати наступні види багатофакторних моделей:

1. Лінійна -

2. Степенева -

3. Логарифмічна (отримують шляхом логарифмування лівої і правої частин степеневої моделі) -

Застосування логарифмічної моделі особливо доцільно при обробці динамічних рядів, оскільки логарифмування початкових даних послаблює автокореляцію у рядах динаміки і наближує розподіл до нормального.

Застосування складних моделей дозволяє інколи покращити статистичні характеристики, але для їх практичного використання потрібні значні корективи, внаслідок чого втрачаються їх переваги перед більш «простими» моделями. До того ж у складних моделях параметри рівняння не мають чітко вираженої економічної інтерпретації.