Читать курсовая по менеджменту: "Частная корреляция. Процедура пошагового отбора переменных" Страница 4

(Назад) (Cкачать работу)

Таким образом, высокие коэффициенты корреляции в первой таблице, например 0б626 для RU-DM, были лишь следствием того, что на интервале наблюдений (ноябрь 1992г. - сентябрь 1995г.) отмечалось падение курса рубля по отношению к немецкой марке, т.е. эта корреляция является следствием наличия временного тренда в yt,T (RU) и yt,T (DM).

Наш вывод подтверждается так же тем, что коэффициенты корреляция yt,T (RU) и yt,T (DM) c t достаточно высоки (-0,673; -0,920). Процедура пошагового отбора переменных

частная корреляция пошаговый отбор

Коэффициент частной корреляции часто используется при решении проблемы спецификации модели. остановимся на этом аспекте более подробно.

Иногда исследователь заранее знает характер зависимости исследуемых величин, опираясь, например, на экономическую теорию, предыдущие результаты, априорные знания и т.п., и задача состоит лишь в оценивании неизвестных параметров. Классический пример - оценивание параметров производственной функции Кобба-Дугласа Y=AK^αL^β, где Y - совокупный выпуск, K - капиталовложения и L - трудозатраты. Логарифмируя это равенство, получаем линейное относительно lnA, α, β уравнение, из которого, например, с помощью метода наименьших квадратов можно получить оценки этих параметров, проверять те или иные гипотезы и т.д.

Однако на практике довольно часто приходится сталкиваться с ситуацией, когда имеется большое число наблюдений различных параметров (независимых переменных), но нет априорной модели изучаемого явления. Возникает естественная проблема, какие переменные включить в регрессионную схему.

В компьютерные пакеты включены различные эвистические процедуры пошагового отбора регрессоров. Основными пошаговыми процедурами являются процедура последовательного присоединения, процедура присоединения-удаления и процедура последовательного удаления. Опишем кратко одну из таких процедур, использующую понятие коэффициента частной корреляции.

Процедура присоединения-удаления.

На первом шаге из исходного набора объясняющих переменных выбирается включается в число регрессоров) переменная, имеющая наибольший по модулю коэффициент корреляции с зависимой переменной y.

Второй шаг состоит из двух подшагов. На первом из них, который выполняется, если число регрессоров уде больше двух, делается попытка исключить один из регрессоров. Ищется тот регрессор xs, удаление которого приводит к наименьшему уменьшению коэффициента детерминации. Затем сравнивается значение F-статистики для роверки гипотезы Н0 о незначимости это регрессора с некоторым заранее заданным пороговым значением Fискл. Если FFвкл, то хр включается в список регрессоров. Обычно выбирают Fискл

Похожие работы