logo
Контрольная

Оценка на основе модели влияния отдельных факторов на зависимую переменную

Важную роль при оценке влияния факторов играют коэффициен­ты регрессионной модели. Однако непосредственно с их помощью нельзя сопоставить факторы по степени их влияния на зависимую пе­ременную из-за различия единиц измерения и разной степени колеб­лемости. Для устранения таких различий при интерпретации приме­няются средние частные коэффициенты эластичности Э(j) и -коэффициенты (j), которые рассчитываются соответственно по формулам:

,

,

где - среднее квадратическое отклонение фактора j.

Коэффициент эластичности показывает, на сколько процентов изменяется зависимая переменная при изменении j-го фактора на 1 %. Однако он не учитывает степень колеблемости факторов.

Бета-коэффициент показывает, на какую часть величины средне­го квадратического отклонения а х изменится зависимая переменная

Y с изменением соответствующей независимой переменной Хj на величину своего среднего квадратического отклонения при фиксиро­ванном постоянном уровне значений остальных независимых пере­менных.

Указанные коэффициенты позволяют ранжировать факторы по степени их влияния на зависимую переменную.

Долю влияния фактора в суммарном влиянии всех факторов на результативный признак можно оценить по величине дельта-коэф­фициентов j

j=rYj*j /R2,

где rYj - коэффициент парной корреляции между j-ым фактором (j = 1, ..., т) и зависимой переменной.