0,684791
-0,31544
-0,63666
-0,13627
1
X5
0,863179
-0,39974
-0,4795
-0,21126
0,494364
1
X6
0,984045
-0,36981
-0,55741
-0,09167
0,560132
0,89804
1
X7
0,719717
-0,08272
-0,45151
0,36154
0,360766
0,610648
0,762909
1
X8
0,752448
-0,40384
-0,42926
-0,26069
0,440197
0,978356
0,790727
0,493109
1
З властивостей кореляції відомо, що якщо> 0, то зв'язок пряма (), якщо <0, то зв'язок зворотній). Фактори (Х1), (Х3), (Х2) мають зворотний зв'язок з іцпу, тобто якщо індекс цін платних послуг зростає, вони падають, і навпаки. Фактори (Х4), (Х5), (Х6), (Х7), (Х8) мають пряму зв'язок з індексом цін платних послуг (разом з ним ростуть або падають).
Найсильніша зв'язок спостерігається між індексом цін платних послуг та залізничним транспортом. Найслабша зв'язок спостерігається між оброблювальним виробництвом і виробництвом і розподілом електроенергії, газу і води.
2. Використовуючи процедуру вибору факторів, запропонувати і побудувати лінійні регресійні моделі досліджуваного показника. Оцінити якість моделей
При процедурі вибору факторів повинні виконуватися наступні умови:
Фактори повинні бути кількісно вимірні або допускати кодування. У нашому випадку ця умова виконується.
Фактори повинні "пояснювати" поведінка досліджуваного показника згідно з прийнятими положеннями економічної теорії. Це повинно підтверджуватися індексами кореляції факторів з показниками. Ця умова теж виконується, так як для всіх факторів індекси кореляції розраховані.
Фактори не повинні перебувати в точної функціонального зв'язку (допустимо, колінеарний). Включення в модель факторів з індексами кореляції, близькими за модулем до одиниці може призвести до небажаних наслідків:
1) фактори будуть дублювати один одного, і буде утруднена економічна інтерпретація параметрів моделі;
2) система рівнянь для визначення параметрів може виявитися погано обумовленою і спричинити ненадійність отриманих рівнянь регресії т небажаність їх використання для аналізу та прогнозу.
За наявності кореляції ≥ 0,7 між факторами один з них слід виключити. Залишити рекомендується той, який при досить тісному зв'язку з показником має більш слабку зв'язок з іншими факторами.
Розглянемо таблицю 3, використовуючи метод виключення, відберемо фактори для побудови регресійних моделей. Так як зв'язок між чинниками повинна бути слабкою, виключимо всі фактори, коефіцієнт кореляції яких більше або дорівнює по модулю 0,3. Для побудови моделі залишаємо фактори сильно або помірно впливають на даний показник, тобто коефіцієнт кореляції повинен бути більше або дорівнює 0,3.
Наступне необхідну умову при побудові регріссіонних моделей: Число включаються факторів повинне в 6 разів менше обсягу спостережень, за якими будується регресія. N-число спостережень у нашому випадку дорівнює 12. Тоді m ≤, тобто m = 1 або m = 2. p> Число параметрів при факторах в лінійної моделі збігаються з їх кількістю: m = p.
Отже, можна запропонувати наступні р...
