Зависимая переменная. Тема 3. Общий вид регрессионной модели

Понятие регрессии

Тема 3. Общий вид регрессионной модели

Регрессионный анализ занимает центральное место во всем математико-статистическом инструментарии эконометрики.

Регрессия – функциональная зависимость между объясняющими переменными и средним значением зависимой переменной, которая строится с целью прогнозирования этого среднего значения при фиксированных значениях объясняющих переменных.

Регрессионное уравнение представляет собой зависимость вида:

.

Переменная Y называется зависимой, она характеризует результат или эффек­тивность функционирования анализируемой экономической системы. Ее значения формируются в процессе функционирования этой си­стемы под воздействием ряда других переменных и факторов, часть из которых поддается регистрации и, в определенной степени, управлению и планированию.

В регрессионном анализе результирующая переменная выступает в роли функции, значения которой определяются значениями независимых переменных с некоторой случайной погрешностью, выступающих в роли аргументов. Поэтому по природе своей результирующая переменная Y всегда стохастична (слу­чайна).

Пример:

Изучается зависимость Y – объема продаж холодильников от X₁ цены реализации, X₂ объема вложений, направленных на улучшение потребительских свойств продукции (энергосбережение, дизайн, дополнительные функции) и X₃ вложений в сервисное обслуживание покупателей (открытие и оборудование сервис-центров, организация бесплатной доставки, затраты на гарантийное обслуживание).

В данном случае Y – является результатом функционирования экономической системы производства и сбыта продукции. Y не поддается детерминированному планированию и управлению, поскольку частично определяется внешними факторами: уровнем спроса и наличием конкуренции. По этой же причине, а также в связи с возможностью возникновения ошибок Y является случайной.

Дата добавления: 2014-01-20