Корреляционно-регрессионный анализ - Часть 18

Например, известные американские эконометрики Е.Хедди и Д.Диллон считают, что для "... экономических явлений является невероятным, чтобы всем условиям наиболее соответствовал один тип ... функции. К тому же разные люди могут привести в одинаковой степени обоснованные доказательства на пользу выбора того или иного типа функции ". Некоторые авторы утверждают, что если теоретически невозможно обосновать тип функции, то это можно сделать эмпирически, на основе графического анализа парных связей. (Лукомский Я.И., 1961) Такое утверждение следует считать неверным. Экономические явления, как никакие другие, взаимосвязанные. Итак, графический анализ парных связей между функцией и аргументами мало, что дает для обоснования формы множественного связи.

Отдельные экономисты и статистики предлагают использовать для построения корреляционных моделей, степенную функцию вида:

в= А0 ■ хи "1 ■ х212■ ... o х "п.

Как аргумент выставляется то, что: удобной формой взаимосвязи экономических показателей является произведение показателей. Это подтверждается всем комплексом существующих формул. Показатели нормы амортизации, выработки, рентабельности, цепные аналитические показатели - получают методом алгебраического умножения. Понятие формы произведений облегчит также последующий анализ изменений норм выработки влияния различных объективных причин 3.

В.П.Хайкин и другие, например, обосновывающие применение степенных моделей тем, что при планировании, главным образом, учитывают самые относительные отклонения фактических значений от расчетных, полученных по уравнению регрессии.

Подобная аргументация неубедительна. Относительные отклонения можно получить, не используя логарифмической линейной формы связи, например, представляя исходные данные в виде индексов, приняв при этом гипотезу о линейной зависимости между результативным признаком и признаками - факторами. Но дело в том, что применение корреляционного и регрессионного анализа эффективно лишь тогда, когда моделируемая совокупность представлена широкой вариацией уровней показателей, входящих в модель. При использовании относительных чисел это условие часто нарушается.

foto_00001.jpg