Студопедия

КАТЕГОРИИ:


Архитектура-(3434)Астрономия-(809)Биология-(7483)Биотехнологии-(1457)Военное дело-(14632)Высокие технологии-(1363)География-(913)Геология-(1438)Государство-(451)Демография-(1065)Дом-(47672)Журналистика и СМИ-(912)Изобретательство-(14524)Иностранные языки-(4268)Информатика-(17799)Искусство-(1338)История-(13644)Компьютеры-(11121)Косметика-(55)Кулинария-(373)Культура-(8427)Лингвистика-(374)Литература-(1642)Маркетинг-(23702)Математика-(16968)Машиностроение-(1700)Медицина-(12668)Менеджмент-(24684)Механика-(15423)Науковедение-(506)Образование-(11852)Охрана труда-(3308)Педагогика-(5571)Полиграфия-(1312)Политика-(7869)Право-(5454)Приборостроение-(1369)Программирование-(2801)Производство-(97182)Промышленность-(8706)Психология-(18388)Религия-(3217)Связь-(10668)Сельское хозяйство-(299)Социология-(6455)Спорт-(42831)Строительство-(4793)Торговля-(5050)Транспорт-(2929)Туризм-(1568)Физика-(3942)Философия-(17015)Финансы-(26596)Химия-(22929)Экология-(12095)Экономика-(9961)Электроника-(8441)Электротехника-(4623)Энергетика-(12629)Юриспруденция-(1492)Ядерная техника-(1748)

Корреляционно- регрессионный анализ


5.

Различают два типа связей между различными явлениями и их признаками: функциональную (жестко детерминированную) и статистическую (стохастические детерминированную). Строго определить различие этих типов связи можно тогда, когда они получают математическую формулировку. ∆ связь двух явлений (признаков)

Если с изменением значения одной из переменных вторая изменяется строго определенным образом, т.е. значению одной переменной обязательно соответствует одно или несколько точно заданных значений другой переменной, связь между ними является функциональной. → значению х=4 соответствует не одно, а два значения у (у1=2 и у=-2).

Если с изменением значения одной из переменных вторая может в определенных пределах принимать любые значения с некоторыми вероятностями, но ее среднее значение изменяются по определенному закону – связь является статистической (стохастической). При статистической связи разным значениям одной переменной соответствуют разные распределения значений другой переменной.

В анализе финансово-хозяйственной деятельности стохастические модели используются, когда необходимо:

- оценить влияние факторов, по которым нельзя построить жестко детерминированную модель;

- изучить и сравнить влияние факторов, которые невозможно включить в одну и ту же детерминированную модель;

- выделить и оценить влияние сложных факторов, которые не могут быть выражены одним определенным количественным показателем (∆ пол, образование, занятие, семейное состояние человека, отрасль, форма собственности предприятия, т.е. признаки не имеющие количественного выражения).

Условия применения стохастического подхода:

- необходимо наличие достаточно большой совокупности объектов (детерминированную модель можно анализировать и строить по одному объекту);

- необходим достаточный объем наблюдений (считается, что при построении регрессии количество наблюдений должно в 6-8 раз превышать количество факторов, что крайне редко встречается в АФХДП);

- наличие случайности наблюдений.

В реальной жизни строгое соответствие требованиям регрессионного и корреляционного анализа встречается очень редко, однако оба эти метода распространены в экономических исследованиях.

Стохастическое моделирование предназначено для решения трех основных задач:

1. установление самого факта наличия (отсутствия) связи между признаками;

2. прогнозирование неизвестных значений результативных показателей по заданным значениям факторных признаков;

3. измерение тесноты связи между показателями и сравнительный анализ степени их влияния.

 

Этапы стохастического моделирования.



Этап 1 – качественный анализ:

■ постановка цели анализа;

■ определение совокупности данных;

■ определение результативных признаков;

■ выбор периода анализа;

■ определение факторных признаков:

▪ 1. признаки-факторы должны находиться в причинной связи с результативным признаком. Поэтому, недопустимо, например, в модель ПТ (у) вводить в качестве одного из факторов (xj) средний разряд рабочих, хотя включение такого фактора значительно повышает коэффициент корреляции;

▪ 2. признаки-факторы не должны дублировать друг друга → не следует включать в модель ПТ и энерговооруженность рабочих и их фондовооруженность, так как эти факторы тесно связаны друг с другом в большинстве объектов;

▪ 3. не следует включать в модель факторы разных уровней иерархии. ∆ в модель себестоимости продукции не следует включать и платежеспособный спрос населения, и цену продукции, и т.е. субфактор самого спроса;

▪ 4. желательно, чтобы между результативным и факторными признаками соблюдалось единство совокупности, к которой они отнесены, т.е. ∆ у - средняя заработная плата рабочего, то хi – должны относиться к рабочему: разряд, стаж, возраст, энерговооруженность рабочего и т.д. Правило это не категорическое (в модель можно включить и уровень специализации предприятия)

 

Этап 2 – предварительный анализ моделируемой совокупности:

■ проверка однородности совокупности (Var < 33%), если совокупность неоднородна следует исключать из нее «аномальные» наблюдения, поскольку они, скорее всего, нетипичны для данного исследования;

■ исключение «аномальных» наблюдений (наблюдение признается аномальным и исключается, если его отклонение от средней (хi - ) более чем в 3 раза превышает среднеквадратическое отклонение выборки σ;

■ установление законов распределения изучаемых переменных. В условиях малых выборок проверка нормальности распределений признаков проводится путем сравнения эмпирических коэффициентов асимметрии и эксцесса с их средними квадратическими ошибками (σAs и σEx соответственно). Нормальность распределения подтверждается, если выполнены неравенства: │As│<3σAs и │Ex│<3σEx .

Этап 3 – построение регрессионной модели экономического объекта:

■ перебор конкурирующих вариантов моделей (как правило, осуществляется с использованием компьютера);

■ уточнение перечня факторов, включаемых в модель (например, путем расчета парных коэффициентов корреляции). Факторы xi и xj включаются в модель вида y=f (x1, x2,…, xn) одновременно, если:

и

■ расчет оценок параметров уравнения регрессии.

 

Этап 4 – экономическая интерпретация и практическое использование модели

■ определение пространственно-временной устойчивости зависимостей. Проверка устойчивости модели осуществляется расчетом ее параметров на усеченной или расширенной совокупности, а также по той же совокупности, но в другом временном интервале;

■ оценка прогностических свойств модели.

Корреляционный анализесть метод установления связи и измерения ее тесноты между наблюдениями, которые можно считать случайными. Особенностью корреляционного анализа следует признать то, что он устанавливает лишь факт наличия связи и степень ее тесноты, не вскрывая ее причин.

В статистике теснота связи может определяться с помощью различных коэффициентов (Фехнера, Пирсона, коэффициента ассоциации и т.д.), а в анализе финансово-хозяйственной деятельности чаще используется линейный коэффициент корреляции:

или

 

 

Значение r изменяются в интервале [-1; +1]. r = -1 свидетельствует о наличии жестко детерминированной обратной связи между факторами. r = + 1 – прямая зависимость факторов. r ≈ 0 – связи между факторами не наблюдается. При социально экономическом анализе │r│ < 0,3 – связь слабая: 0,3 <│r│ < 0,7 – связь средней тесноты; │r│ > 0,7 – тесная.

Регрессионный анализ –это метод установления аналитического выражения (модели, уравнения) стохастической зависимости между исследуемыми признаками. В отличие от корреляционного анализа, который отвечает на вопрос, существует ли связь между анализируемыми признаками, регрессионный анализ дает и ее формализованное выражение. В экономических исследованиях корреляционный и регрессионный анализ нередко объединяются в один – корреляционно-регрессионный анализ.

Регрессионная модель может быть построена при наличии любой зависимости (степенной, логарифмической, экспоненциальной и т.д.), однако в многофакторном анализе используют только линейные модели вида:

У = а + b1x1 + b2x2 +…+ bm xm

Коэффициенты рекомендуется определять с помощью аналитических пакетов для персонального компьютера. В наиболее простом случае коэффициенты регрессии однофакторного линейного уравнения регрессии вида у=а+bx можно найти по формулам:

экономический смысл коэффициентов регрессии

<== предыдущая лекция | следующая лекция ==>
Индексный метод | Кластерный анализ

Дата добавления: 2014-01-03; Просмотров: 800; Нарушение авторских прав?


Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет



ПОИСК ПО САЙТУ:


Рекомендуемые страницы:

Читайте также:
studopedia.su - Студопедия (2013 - 2020) год. Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав! Последнее добавление
Генерация страницы за: 0.005 сек.