Эконометрическое изучение и анализ посевных площадей, урожая и урожайности картофеля — страница 8

варьирование результативного признака. Каждый из коэффициентов эластичности показывает, на сколько процентов в среднем изменится урожайность, если соответствующий фактор изменится на 1%. Знак + или – говорит о прямой или обратной связи между урожайностью и фактором. Построить уравнение регрессии: у = а0 + а1х1 + а2х2 + …+ аnxn, где: а0 – свободный член, экономического значения не

имеет;                       (1) а1, а2, аn  - коэффициенты чистой регрессии; х1, х2, xn – значения соответствующих факторов. у = (-3795,88)+(-5,57) * 57588+(-35,4) * 54668+92,7 * 50632+5,96 * 49703 + 41,9 * 46782+(-3,25) * 45627+(-0,03) * 44824+3,07 * 42313+5,35 * 40950 На основании полученного уравнения регрессии рассчитать прогнозируемый уровень урожайности для хозяйств зоны. Для этого в уравнение вместо Х подставить самые высокие их

значения из матрицы и вместо а – соответствующие значения коэффициентов. Полученный результат означает, что в хозяйствах, где урожайность выше среднего уровня, в будущем возможно достичь прогнозируемого уровня урожайности и при условии достижения каждым хозяйством максимальных значений факторов (или минимальных, если коэффициент со знаком «минус»). [8, с.109] Произведем расчет множественной регрессии в MS Excel.

(Приложение 3)      3       Вычисление параметров парной регрессии и корреляции   Рассмотрим взаимосвязь между валовым сбором картофеля (Y) и всего посевной площадью (Х). Исходные данные (Приложение 1) Все расчеты сведены в таблицу. (Приложение 2) Рассмотрим простейшую модель парной регрессии – линейную регрессию. Линейная регрессия находит широкое применение в эконометрике ввиду четкой экономической

интерпретации ее параметров. Линейная регрессия сводится к нахождению уравнения вида yх = а + b · x или у = а + b · x + ε.                                                      (2) Уравнение вида yх = а + b · x позволяет по заданным значениям фактора х находить теоретические значения результативного признака, подставляя

в него фактические значения х. Следующая система линейных уравнений для оценки параметров а и b:                            а · n     +  b · x = y;                                                                  (3)  a ·