Общая методика построения регрессионного уравнения

Работа с процедурными значениями

При работе с финансовыми показателями и макроэкономическими показателями часто встречается ситуация, когда часть значений отсутствует.

Например: по одному из регионов России отсутствует значение одного из параметров. В этом случае возможны два варианта:

1) Исключить наблюдения, в которых есть пропущенные значения. Но в ряде случаев выборка небольшая или слишком много значений, и тогда первый вариант не подходит.

2) Восстановление пропущенных значений, т.е. неизвестное значение заменяется возможным подходящим:

а) ставится среднее

б) нулевое

в) по аналогии с похожим наблюдением

г) используется метод линейной аппроксимации.

Вопрос о заполнении пропущенных значений при работе с реальными данными встречается довольно часто. До сих пор этот вопрос не решен окончательно.

1) Выбираем зависимую переменную Y.

2) Рассматриваем парные графики зависимостей Y от , где , k – параметр.

По виду этого графика делаются выводы о наличии или отсутствии зависимости и о виде этой зависимости.

3) Рассматривается матрица корреляции между зависимой переменной и независимой.

Интерпретируются знаки линейной корреляции и сила линейной связи.

Если , то один из них исключается

4) С помощью метода пошагового отбора строим регрессию (Y, )

5) Подбираем спецификацию модели, а именно максимизируя , минимизируется количество параметров линейной регрессии.

, количество параметров регрессии

Подбирая спецификацию модели можно использовать следующие соображения:

а) lnY, тогда зависимая переменная не уйдет в минус и зависимость Y от X постепенно, т.е. при изменении параметра X на 1, Y меняется в процентах.

б) берется параметр в квадрате, если с увеличением X его влияние на Y возрастает.

в) ln параметра. В этом случае с ростом значения параметра, влияние на Y уменьшается.

г) использование взаимодействия параметров, например их перемножение.

6) Построение прогноза (точного) наилучшей подобранной модели

7) Построение интервального прогноза, т.е. построение

8) (Дополнительно) Работа с выбросами.

После их удаления п.4-п.7 и сравниваются.

9) Интерпретация полученных результатов:

а) описание экономического смысла модели

б) интерпретация коэффициентов и знаков перед ними

в) анализ точности прогнозирования и ширины интервала

г) описание выбросов

Дата добавления: 2013-12-13