Extras din curs
În analiza raportului dintre cererea şi oferta unui produs vom putea studia cantitatea cerută pentru un anumit produs numai în funcţie de preţ, stabilind astfel un model simplu de regresie:
qt = + •pt + t,
unde qt reprezintă cantitatea cerută, pt este preţul unitar, iar este o variabilă reziduală ce cuantifică influenţa altor variabile asupra cererii.
Cererea dintr-un anumit produs este influenţată într-o mare măsură şi de alţi factori, precum calitatea produselor, veniturile disponibile etc.
Vom reprezenta, de exemplu, în acest caz modelul de regresie prin următoarea relaţie:
qt = + •pt + t+ t,
unde în plus faţă de modelul anterior t cuantificã venitul disponibil al populatiei.
Modelul regresiei multiple se prezintă sub forma ecuaţiei:
yi = 1x1i + 2 x2i + … + kxki + i.
În cazul acestei ecuaţii de regresie se identifică urmãtoarele variabilele:
– grupul de variabile exogene sau independente, ce se reprezintă sub forma variabilei vectoriale X = (X1, X2, …, Xk ).
Pentru fiecare moment, ce va fi simbolizat prin indicele t, vom avea seria de valori x1t, x2t, …, xkt; pentru fiecare variabilă ansamblul datele înregistrate pentru n momente vor fi reprezentate prin vectorul coloană xi cu i=1,…k.
I. Identificarea variabilelor modelului de regresie şi scrierea acestuia reprezintă una din etapele importante ale analizei economice prin intermediul modelelor de regresie.
Pentru rezolvarea acestei probleme vom avea în vedere, pe de o parte, modelele folosite în teoria economică, iar pe de altă parte, datele disponibile pentru determinarea caracteristicilor modelului de regresie. În cazul în care modelul de regresie este neliniar, atunci va trebui să stabilim strategia de estimare a parametrilor;
II. Definirea ipotezelor modelului clasic de regresie.
Pentru testarea valabilităţii ipotezelor pe care se fundamentează modelul clasic se vor folosi diverse teste statistice. În funcţie de ipotezele ce sunt satisfăcute de modelul de regresie vom aplica anumite metode pentru estimarea parametrilor.
Conținut arhivă zip
- Regresie Multipla.ppt