Поняття специфікації моделі та визначення параметрів вибраного рівняння. Аналіз якості моделі та довірчі інтервали для оцінок параметрів економетричної моделі. Прогнозування значень залежної змінної та порядок визначення коефіцієнта еластичності.
Аннотация к работе
Регресійний аналіз дозволяє визначити статистичні оцінки для параметрів функції регресії. Але, оскільки ми маємо в розпорядженні лише статистичні оцінки, одержані за результатами обробки однієї реалізованої вибірки, то неможливо зробити висновки відносно того, наскільки одержане емпіричне рівняння регресії буде відповідати рівнянню для всієї генеральної сукупності, тобто наскільки близькі будуть статистичні оцінки параметрів до своїх теоретичних значень , а, отже, і наскільки близькими будуть модельовані значення ознаки Y () до значень умовних математичних сподівань , а також наскільки при цьому ці значення будуть надійними. В даному прикладі розглядається звязок між двома показниками - обсягом реалізації продукції та кредиторською заборгованістю підприємства, отже, маємо парну регресію. Отже маємо: 1,56 , тобто для оцінки параметру приймається гіпотеза ; аналогічно здійснюємо перевірку статистичної значущості параметру : 9,016 , а тому оцінка параметру є статистично значущою, що свідчить про суттєвий вплив на залежну змінну обраної незалежної змінної, тоді як статистична незначущість коефіцієнту , вказує на те, що всі інші фактори, які не були враховані в даній регресійній моделі не дають значного впливу на залежну змінну. Отже, на даному етапі аналізу побудованої економетричної моделі (перевірка статистичної значущості оцінок параметрів ) можна визначити модель як якісну, оскільки статистично значуща оцінка параметру вказує на суттєвий вплив обраного фактору на залежну змінну, тоді як всі інші невраховані фактори (статистично незначуща оцінка параметру ) не дають суттєвого впливу на зміну значень y.