|
ним надо провести группировку, а затем уже построить модели по количественным признакам. В модели отбираются только те факторы, о которых можно собрать доступную и достоверную информацию. Применение метода множественной корреляции и регрессии предполагает решение двух основных вопросов: правильный отбор факторов и точное определение формы связи. Каждое экономическое явление изменяется под влиянием многочисленных факторов и не всегда удается отграничить существенные факторы от второстепенных: они взаимосвязаны и каждый из них по-разному влияет на результативный признак в зависимости от конкретных условий изучаемой совокупности. На основе теоретического анализа выбирается совокупность факторов, оказывающих влияние на результативный признак, а затем, при помощи математического аппарата, определяются наиболее важные факторы, исключаются несущественные и тесно между собой взаимосвязанные, то есть коллинеарные факторы, и дается количественная оценка степени влияния существенных факторов на результативный признак. Многочисленные результаты применения многофакторного корреляционно-регрессионного анализа показывают, что число единиц совокупности должно превышать число отобранных факторов в 6-8 раз, иначе получаемые параметры теряют устойчивость. Наиболее сложным является решение вопроса о выборе формы связи. Как и при отборе факторов, приоритет отдается теоретическому анализу сущности изучаемого явления. На основе глубокого изучения природы экономического явления и характера процесса можно правильно выбрать функцию зависимости. Значительно облегчает эту задачу графическое изображение фактических значений в виде корреляционной диаграммы. Во многих исследованиях отмечается, что одна и та же производственная взаимосвязь почти с одинаковым успехом моделируется при помо |
92 ляются целым комплексом факторов. При этом каждый фактор оказывает как самостоятельное, так и совместное с другими влияние. Если парный коэффициент корреляции между двумя факторными показателями по величине больше 0,8, то нельзя совместно включать их в уравнение регрессии. Лучше всего брать синтетический показатель, отражающий комплекс обоих мультиколлинеарно связанных факторов. В уравнении регрессии должны быть только равноправные, или несоподчиненные, факторы, т.е. такие, которые в цепочке «причины — следствия» занимают один и тот же уровень. Каждый рассматриваемый уровень должен иметь количественную размерность. Если применяются качественные признаки, то вначале по ним надо провести группировку, а затем уже построить модели по количественным признакам. В модель отбираются только такие факторы, о которых можно собрать доступную и достоверную информацию. Применение метода множественной корреляции и регрессии предполагает решение двух основных вопросов: правильный отбор факторов и точное определение формы связи. Каждое экономическое явление изменяется под влиянием многочисленных факторов и не всегда удается отграничить существенные факторы от второстепенных: они взаимосвязаны и каждый из них по-разному влияет на результативный признак в зависимости от конкретных условий изучаемой совокупности. На основе теоретического анализа выбирается совокупность факторов, оказывающих влияние на результативный признак, а затем, при помощи математического аппарата, определяются наиболее важные факторы, исключаются несущественные и тесно между собой взаимосвязанные, т.е. колинеар ные факторы, и дается количественная оценка степени влияния существенных факторов на результативный признак. Многочисленные результаты применения многофакторного корреляционно-регрессионного анализа показывают, что число единиц совокупности должно превышать число отобранных факторов в 6 — 8 раз, иначе получаемые параметры моделей теряют устойчивость. Наиболее сложным является решение вопроса о выборе формы связи. Как и при отборе факторов приоритет отдается теоретическому анализу сущности изучаемого явления. На основе глубокого изучения природы экономического явления и характера процесса можно правильно выбрать функцию зависимости. Значительно облегчает эту задачу графическое изображение фактических значений в виде корреляционной диаграммы. Во многих исследованиях отмечается, что одна и та же производственная взаимосвязь почти с одинаковым успехом моделируется при помощи нескольких форм связи. В таком случае следует отдать предпочтение принципу простоты, так как простые модели легче поддаются экономической интерпретации и более устойчивы во времени. Модели экономических процессов должны иметь сложную нелинейную зависимость, которая соответствует реальным взаимосвязям. Однако в производственных условиях область вариации рассматриваемых факторов значительно уже, чем это допускается экономической теорией, и в этих интервалах изменения могут быть представлены в виде прямой линии. Построенные таким образом локальные модели определяются на основе статистических данных с использованием методов математической статистики. При анализе эффективности интенсификации производства молока в хозяйствах Республики Мордовия в качестве результативных показателей выбраны следующие: |