Заключение

В настоящее время множественная регрессия - один из наиболее распростра­ненных методов в эконометрике. Основная цель множественной регрессии - по­строить модель с большим числом факторов, определив при этом влияние каждо­го из них в отдельности, а также совокупное их воздействие на моделируемый показатель.

Согласно произведенным расчетам по всем трем таблицам, мы нашли, что уравнение множественной регрессии имеет вид:

y=62,425+0,64x₂+8,643x_3.

Так же мы провели экономический анализ полученных результатов и убеди­лись в том, что:

• наличие зависимости между X_i и Y является достоверной;

• имеется сильная корреляционная зависимость между Y и Х_i;

• коэффициенты регрессии являются значимыми.

Таким образом, модель может быть признана адекватной. В целом данное уравнение можно использовать для определения по нему расчетного значения производительности труда, так как случайные ошибки коэффициентов будут взаимопогашаться.

При проверке свойств остаточной последовательности, которые были выделены существенными для исследуемого явления, было обнаружено:

• гипотеза о случайном характере отклонений уровней остаточной последовательности принимается;

• случайная компонента распределена по нормальному закону распределения;

- гипотеза о равенстве нулю математического ожидания случайной последовательности не принимается;

- гипотеза о независимости уровней случайной компоненты (т.е. об отсутствии в ней автокорреляции) принимается.

Таким образом, остаточная последовательность удовлетворяет почти всем свойствам случайной компоненты временного ряда, следовательно, найденная нами линейная модель является адекватной и точной.

Список использованной литературы

1. 1. Доугерти К. «Введение в эконометрику»: Пер. с анг. - М.: ИНФРА-М, 2010.

2. 2. Елисеева И.И. «Эконометрика»: Учебник – М.: Финансы и статистика, 2001.

3. Пучков В.Ф. «Решение управленческих задач средствами экономико-математического моделирования»: Уч. Пособие. Ч.1. – Гатчина: Изд-во ГИЭФПТ, 2012.