Экономический анализ характеристик взаимосвязи — страница 3

  • Просмотров 670
  • Скачиваний 18
  • Размер файла 103
    Кб

парной корреляции между затратами оборота и рентабельностью rух1=-0,46107 и соответствующий коэффициент частичной корреляции ryx1(х2)=-0,37946,это значит, что затраты оборота имеют обратное не значительное влияние на рентабельность. 2)Поскольку коэффициент парной корреляции между трудоемкостью и рентабельностью rух2=0,28319,а соответствующий коэффициент частичной корреляции rух2(х1)=-0,00823, то это свидетельствует о том, что трудоемкость не

существенно влияет на рентабельность. 3)Поскольку коэффициент парной корреляции между существует средняя близкая к сильной обратная корреляционная зависимость, чистая связь между показателями отъемлемая факторами rх1х2=-0,62656,то это свидетельствует, что между факторами rх1х2(у)=-0,5828 также обратная средняя. 1.3 Общий вид линейной двухфакторной модели и её оценка в матричной форме В общем виде многофакторная линейная

эконометрическая модель записывается так: В матричной форме модель и ее оценка будут записаны в виде: и , где У - вектор столбец наблюдаемых значений показателя; У- вектор столбец оцененных значений фактора; Х - матрица наблюдаемых значения факторов; А - вектор столбец невидимых параметров; А - вектор столбец оценок параметров модели; е - вектор столбец остатков (отклонений). 2,48 1,0 16,8 117,7 2,62 1,0 16,9 97,5 2,88 1,0 16,1 113,7 2,68 1,0 15,0 122,3 Y= 2,52 X= 1,0 18,0 102,0

2,74 1,0 17,2 106,7 2,56 1,0 17,1 108,5 2,68 1,0 16,4 114,3 2,55 1,0 16,7 94,3 1,0 1,0 1,0 1,0 1,0 1,0 1,0 1,0 1,0 Xtrans= 16,8 16,9 16,1 15,0 18,0 17,2 17,1 16,4 16,7 117,7 97,5 113,7 122,3 102,0 106,7 108,5 114,3 94,3 2. Оценка параметров модели 1МНК в матричной форме Предположим, что все предпосылки классической регрессионной модели выполняются и осуществим оценку параметров модели по формуле: Алгоритм вычисления параметров модели Вычисляем матрицу моментов Xt*X, но сначала найдем транспонированную матрицу Хt. 1,0 1,0 1,0 1,0 1,0

1,0 1,0 1,0 1,0 16,8 16,9 16,1 15,0 18,0 17,2 17,1 16,4 16,7 117,7 97,5 113,7 122,3 102,0 106,7 108,5 114,3 94,3 Xt*X 9 150,2 977 150,2 2512,16 16266,1 977 16266,1 106763 Вычисляем матрицу ошибок 171,3396 -6,807 -0,53086 -6,80699 0,29993 0,0166 -0,53086 0,0166 0,00234 3. Находим матрицу-произведение Xt*Y 23,71 395,311 2576,513 4. Вычисляем вектор оценок параметров модели как произведение матрицы на матрицу Xt*Y По формуле Регрессия коэффициенты 3,826004 а0 У- пересечение 3,826 -0,07058 а1 Х1 -0,07058 -0,00013 а2 Х2 -0,00013 Таким образом, оценка эконометрической модели имеет

вид y=3,826004-0,07058x1-0,00013x2 3. Коэффициенты множественной детерминации и корреляции для оцененной модели 3.1 Расчет коэффициентов множественной детерминации и корреляции Для оценки степени соответствия полученной модели наблюдаемым данным, то есть предварительной оценки адекватности модели, вычисляем коэффициенты множественной детерминации и множественной корреляции. Коэффициент множественной корреляции является степень