|
< 150 аг —17,9632 показывает на увеличение прибыли на 17,9632 тыс. руб. при росте фондовооруженности на 1тыс.руб.; а3= 97,5272 показывает на увеличение прибыли на 97,5272 тыс. руб. при росте общего коэффициента оборачиваемости на 1. С помощью коэффициентов регрессии, нельзя сопоставить факторы по степени их влияния на зависимую переменную из-за различий единиц измерения и степени колеблемости. Для устранения этого применяется: коэффициент эластичности и бета-коэффициент. Как с помощью частных коэффициентов эластичности, так и с помощью бета коэффициентов можно проранжировать факторы по степени их влияния на зависимую переменную, то есть сопоставить их между собой по величине этого влияния. Коэффициент эластичности Для экономической интерпретации нелинейных связей обычно пользуются коэффициентом эластичности, который характеризует относительное изменение зависимой переменной при изменении объясняющей переменной на 1%. Если уравнение регрессии имеет вид у=1'(х), то в результате обработки получены следующие значения коэффициентов эластичности: Э{ = 1,7490, Э3= 2,2835 и Э3~ 2,2335. Эти показатели свидетельствуют о повышении прибыли на 1,7490%, 2,2835% и 2,2335% при увеличении рассматриваемых факторов на 1 % соответственно. Бета-коэффициент Для устранения различий в измерении и степени колеблемости факторов используется р -коэффициент, или коэффициент регрессии в стандартизо |
140 Линейная множественная регрессия В линейном регрессионном анализе рассматривается зависимость случайной величины Y от ряда исходных факторов (регрессоров) XiX2,...,Xm, которая в силу влияния неучтенных факторов будет стохастической. В матричной записи она имеет вид: Y = X^ + S где: Y вектор значений переменной, X матрица независимых переменных, @ подлежащий определению вектор параметров, с вектор случайных отклонений. В нашем случае получено следующее уравнение множественной регрессии: Y х„х2,х3 = 1875,17 + 159096Х,+17,9632Х2+97,5272Х3 где ао = 1875,17 — свободный член уравнения регрессии, содержательной экономической интерпретации не подлежит, теоретически значение У, при нулевых значениях факторных признаков; aj = 15,9096 коэффициент регрессии при Xj характеризует увеличение прибыли на 15,9096 тыс. руб. при увеличении стоимости валовой продукции произведенной на одного работник на 1 тыс. руб.; а2 = 17,9632 показывает на увеличение прибыли на 17,9632 тыс. руб. при росте фондовооруженности на 1 тыс.руб.; а3 = 97,5272 показывает на увеличение прибыли на 97,5272 тыс. руб. при росте общего коэффициента оборачиваемости на 1. С помощью коэффициентов регрессии, нельзя сопоставить факторы по степени их влияния на зависимую переменную из-за различий единиц измерения и степени колеблемости. Для устранения этого применяется: коэффициент эластичности и бета-коэффициент. Как с помощью частных коэффи 141 циентов эластичности, так и с помощью бета коэффициентов можно проранжировать факторы по степени их влияния на зависимую переменную, то есть сопоставить их между собой по величине этого влияния. Коэффициент эластичности Для экономической интерпретации нелинейных связей обычно пользуются коэффициентом эластичности, который характеризует относительное изменение зависимой переменной при изменении объясняющей переменной на 1%. Если уравнение регрессии имеет вид y=f(x), то в результате обработки получены следующие значения коэффициентов эластичности: = 1,7490, Э2 — 2,2835 и Э3 = 2,2335. Эти показатели свидетельствуют о повышении прибыли на 1,7490%, 2,2835% и 2,2335% при увеличении рассматриваемых факторов на 1 % соответственно. Бета-коэффициент Для устранения различий в измерении и степени колеблемости факторов используется Р -коэффициент, или коэффициент регрессии в стандартизованном виде. Он показывает, на какую часть величины среднего квадратического отклонения, меняется среднее значение зависимой переменной с изменением соответствующей независимой переменной на одно среднеквадратическое отклонение, при фиксированном на постоянном уровне значении остальных независимых переменных. В нашем случае значения Р -коэффициентов равные А = 0,3315, А =0,7957 и ^3= 0,2916 подтверждают большую значимость фактора Х2, то фондовооруженности, что в свою очередь предполагает значимость других факторов стоимости валовой продукции на одного работника и коэффициента оборачиваемости. |