Көпфакторлы модельдердің ауытқулары бойынша параметрлерін анықтау алгоритмі (Exsel-де үлгі)
1. Дәстүрлі экономикалық талдаудың көмегімен У көрсеткіш функцияға әсер ететін факториалды көрсеткіштер Х1,…, Хр іріктеу жүргізу.
2. Факториалды көрсеткіштердің алғашқы берілгендерін уақыттық тізбек түрінде Х1t, Х2t,…, Хр t және Ур t көрсету.
3. Бір факторлы модельдердің параметрлерін анықтау әдісімен факторлар мен көрсеткіштердің қолданылу тенденциясын анықтау:
іt = fi(t), t = f (t) (1)
мұндағы: і = 1,2,…,р
4. Факторлар мен көрсеткіштердің есептелген мәндерін (1) формула бойынша болжау кезеңінен есептеу.
5. Айнымалының түзетілген мәндерінің алғашқы шамалардан ауытқуларын есептейді:
jt = Уt - t; εit = Xit – it (2)
мұндағы: і = 1,2,…,р
6. Мультиколлинеарлықтың барлығын (анықтау) айқындау. Ол үшін факторлар арасындағы жұпты корреляцияның коэффицентін анықтау ұсынылады:
r εit εjt = εit * εjt / (3)
Егер корреляция коэффиценті r εit εjt > 0.8 болса, факторлар коллинеарлы болады.
Коллинеарлықты жою үшін тәуелсіз айнымалының құрамындағы қайталанатын факторларды алып тастайды. Дегенмен шешуші роль зерттелетін құбылыстар мен процесстердің экономикалық талдауына бағыттау керек.
7. Әрбір фактордың көрсеткіш функция (Уt) әсер ету күшін анықтау үшін, көрсеткішпен факторлар (Хit) арасындағы жұптық корреляцияның коэффицентін анықтайды:
r jt εit = εjt * εit jt / (4)
Жұптық корреляцияға экономикалық талдау жүргізіледі.
8. Көрсеткіштердің әсерлесуімен кешігу кезеңін (уақыттық лагтар) белгілеу.
Ол үшін экономикалық талдаудың көмегімен факториалды көрсеткіштің арту кезі (кему) мен өзгеруінің арасындағы кешігудің барлығын белгілейді. Уақытша лагтың ұзындығын анықтаймыз. Ол үшін кешігу периоды жоқ немесе 1,2,3, уақыттық интервалға тең деген гипотезаны тексереміз. Кешігу периодын 0,1,2,3,… анықтау үшін екі динамикалық тізбектің деңгейлерінің арасындағы байланыс күшін өлшейді, олардың біреуі жүйелі түрде 1,2,3,…, бірлікке жылжиды. Корреляция коэффиценттерінің есебін, егер динамикалық тізбектердің абсолюттік емес деңгейлеріне корреляция жүргізсе (автокорреляция бар болғандықтан), ал ауытқулар болған кезде жүргізуге болады.
Jt болған кезде жүргізуге болады.
Коэффиценттерді келесі формуламен жүргізіледі (rL):
(5 ) rL = (Σ εt-1 * jt) /
Корреляция коэффиценттерінің rL алынған мәндерін бір-бірімен салыстырады және rL максималды мәнін таңдайды. Максималды rL бойынша кешігудің ұзақтылығын белгілейді.
9. Тәуелсіз факторларға корректировка жүргізгеннен кейінгі көпфакторлы регрессия теңеуі мынадай болады:
Jt= a1 * ε1t + a2 * ε2t + … ap * εpt
Уақыттық лаг болған жағдайда (6) теңдеудегі Хi айнымалы бойынша εіt орнына εі(t-1) ауытқуы енгізіледі. а1, а2, …,ар коэффициентін қолдана отырып, ең кіші квадраттар әдісімен анықтайды.
β коэффициентін енгізудің қажеттілігі (6) теңдеудегі әр ауытқу, сондықтан да әр пропорционалдық коэффициенттері өзінің жеке өлшем бірлігіне ие екендігімен түсіндіріледі. Аталған жағдай әр фактордың көрсеткішке а1, а2, …,ар регрессия коэффициенттерін салыстыру арқылы әсер етудің салыстырмалы күшін бағалауға мүмкіндік бермейді.
Тәуелді айнымалыға факторлардың ықпалын қолдану үшін келесі қатынастан барлық ауытқулар жаңа айнымалылармен ауыстырылған стандартизацияланған теңдеуге өту ыңғайлы.
(7) Тj = jt / δjt; Ti = εit / δεit;
мұндағы δjt және δεit – орта квадраттық ауытқулар (7 а)
(7а) δjt = ; δ εit =
басқаша жазуға болады:
jt = Tj * δj t; εit = Ti * δ εit
10. (8) теңдеуді (6) теңдеуге қойып, оң және сол жағын бөліп, келесі теңдеуді аламыз:
(9) Tj = + + …+
βi – ге ауыстырып, стандартизацияланған теңдеуге келеміз:
(10) Tj = β1 * T1 + β2 * T2 + … βp * Tp
β – коэффициенттері регрессияның стандартизацияланған коэффиценттері деп аталады. Олар егер i – ші фактордың мөлшері бір орта квадраттық ауытқуға, басқа қалған факторлар тұрақты болғанда, өссе немесе кемісе, тәуелді айнымалы қанша орта квадраттық ауытқуға өзгергенін көрсетеді. β - коэффициенттері салыстырмалы шама болғандықтан, олардың көмегімен әр фактордың функцияға әсер ету дәрежесі туралы қорытынды жасауға болады. Коэффициенттердің сандық мәнін жұптық корреляция коэффициенттерін шамасымен анықтау ыңғайлы.
11. β – коэффициенттерін табу үшін қарапайым теңдеулер жүйесін құрады.
(11)
мұндағы rjt it r it jt - ны (3) және (4) формула бойынша табуға болады.
(11) жүйені шешіп, β1, β2,…, βр коэффициентерін аламыз.
12. (10) модельдің (β1,…,βр) параметрлерін анықтап және керекті түрлендірулер мен өзгертулерді орындап, келесі (6) түрдегі модельді аламыз.
13. Ары қарай jt және εit ауытқуларын динамикалық тізбектің алғашқы берілгендерімен ауыстыра отырып, болжайтын көп факторлы модельді аламыз.
14. Көпмүшелі байланыстың тығыздығын анықтау үшін ұлттық көрсеткіш – көпмүшелі корреляция коэффициенті R қолданылады. Абсолюттік шама бойынша: R 0–ден 1–ге дейінгі мәндерді қабылдайды. Көпмүшелі корреляция коэффициентіне белгілі бір белгі берілмейді, өйткені тәуелді айнымалы бір топ факторлармен тікелей (тура) байланыста, ал кейбіреулерімен – кері байланыста болуы мүмкін. Стандартизацияланған масштабта есептелген регрессия теңдеуі үшін көпмүшелі корреляция коэффициенттерін мына формуламен анықтау қолайлы:
R =
15. R – коэфициенттерімен қатар факториалды көрсеткіштердің функцияға әсер ету дәрежесіне баға беру үшін көпмүшелі детерминация коэффициенті D қолданылуы мүмкін. Оны мына формуламен анықтауға болады:
D = R2
Мысал:
“Қант” АҚ – ның көрсеткіштерін талдау, зерттеу және болжау үшін экономикалық – математикалық модельдің құрылуы
“Қант” АҚ – ның техника – экономикалық көрсеткіштері.
Достарыңызбен бөлісу: |