ОГЛАВЛЕНИЕ
Введение. 3
1 Понятие парной регрессии. Выбор типа математической функции при построении уравнения регрессии. 4
2 Ошибки спецификации и пути совершенствования моделей. 12
Заключение. 14
Список использованных источников.. 15
Таким образом, парная регрессия характеризует связь между двумя признаками: результативным и факторным.
Выбор функции при построении регрессии – спецификация уравнения регрессии – является важной задачей изучения и количественного измерения взаимосвязи социально-экономических явлений. В случае парной регрессии выбор формулы обычно осуществляется по графическому изображению реальных статистических данных – корреляционному полю (диаграмме рассеивания).
Модель линейной регрессии (линейное уравнение) является наиболее распространенным и простым видом зависимости между экономическими переменными. Кроме того, построенное линейное уравнение может служить начальным этапом эконометрического анализа. Задачи линейного регрессионного анализа заключаются в получении наилучших оценок неизвестных параметров; проверке статистической гипотезы о параметрах модели; проверке адекватности модели.
Интерпретация моделей регрессии осуществляется методами той отрасли знаний, к которой относится исследуемое явление. Полная экономическая интерпретация моделей регрессии позволяет выявить резервы развития изучаемых явлений.
Построение модели является индивидуальным в каждой конкретной ситуации и опирается на знания экономической теории и статистического анализа. При всех недостатках моделей принятие решений на их основе приводит к более точным результатам, чем при принятии решений лишь на основе интуиции и экономической теории.
Список использованной литературы:
Воскобойников Ю.Е. Эконометрика в Excel. Ч. 1. Парный и множественный регрессионный анализ / Ю.Е. Воскобойников. – Новосибирск: НГАСУ, 2005. – 154 с. Марченко, В. М. Эконометрика и экономико-математические методы и модели. В 2 ч. Ч. 1. Эконометрика: учеб. пособие / В. М. Марченко, Н. П. Можей, Е. А. Шинкевич. – Минск: БГТУ, 2011. – 157 с. Общая теория статистики / М. Р. Ефимова, Е. В. Петрова, О. И. Ганченко, М. А. Михайлов; под ред. М. Р. Ефимовой. – 4-е изд., перераб. и доп. – М.: Юрайт, 2019. – 355 с. Статистика: учебник для вузов / И. И. Елисеева [и др.]; отв. ред. И. И. Елисеева. – 5-е изд., перераб. и доп. – М.: Издательство Юрайт, 2021. – 572 с. Хайруллина, О.И. Эконометрика: базовый курс: учебник / О.И. Хайруллина, О.В. Баянова; Министерство сельского хозяйства Российской Федерации, федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Пермский аграрно-технологический университет имени академика Д.Н. Прянишникова». – Пермь: ИПЦ «Прокростъ», 2019 – 176 с. Эконометрика и экономико-математические методы и модели: учеб.-метод. пособие / И. М. Борковская [и др.]. – Минск: БГТУ, 2018. – 129 с.
