«МӘліметтерді талдау және экономиканы болжау» ПӘнінің ОҚУ-Әдістемелік кешені

Көптеген жағдайларда экономикалық көрсеткішті болашаққа болжау тәуелді айнымалыға қалай да бір әсер ете алатын біз бірден аса факторда теңестіре аламыз. Сонымен, мысалы, цех шығындары жұмыс істелген уақыт, қолданылған шикізат, өндірілген өнім көлемімен анықталады деп тұжырымдауға болады. Цех шығындарын өткен факторлардың барлығын қолдану керек шығар. Біз шығындар, жұмыс істелген уақыт, қолданылған шикізат және т.б. туралы мәліметтерді аптаға, айға немесе жылға жинай аламыз. Бірақ, біз шығындар мен басқа да барлық айнымалылар арасындағы байланыс түрін корреляциялық диаграмма арқылы зерттей алмаймыз. Сызықтық байланыс туралы жорамалдан бастайық, тек егер бұл жорамал қолайсыз болса, сызықтық емес модельді қолданып көреміз. Көпмүшелі регрессия үшін сызықты модель:

Бұл модель байланысқан динамикалық тізбектерді жұп корреляциялауға негізделген қарапайым экспатенциялық модельдер мен теңдеулерге қарағанда сенімді болжау бағаларын алуға мүмкіндік береді.

Көпмүшелі модельге енгізуге жататын көрсеткіш – аргументтерді таңдауда факторлар арасындағы байланыстың тығыздығы мен бағыттылығы мәні терең және толық көрінетін дәстүрлі экономикалық талдауға көп назар аударылады. Факторларды-көрсеткіштерді таңдау процесінде мультиколлиниарлық факторлар арасындағы байланыстың тығыздығы мен бағыттылығы мәні терең және толық көрінетін дәстүрлі экономикалық талдауға көп назар аударылады. Факторларды-көрсеткіштерді таңдау процесінде айқындау мен жоюға көңіл бөлу керек. Коллиниарлықты жою үшін тәуелсіз айнымалылар қатарынан қайталанатын факторларды алып тастау керек. Бұл жерде шешуші роль зерттелетін құбылыстар мен процестерді экономикалық талдау атқарады.

Толық процедура параметрлері уақыт моделі ретінде берілетін бірнеше статистикалық модельді құруды ұйғарады. Содан кейін «ең жақсы» модель бойынша көрсеткіштердің болашаққа ықтимал мәндері есептеледі.