Теория экономического анализа. Ответы на экзаменационные вопросы. 29. Множественный корреляционный анализ (Н. В. Драгункина, 2009)

29. Множественный корреляционный анализ

Этапы многофакторного корреляционного анализа.

1. Отбор факторов, оказывающих воздействие на изучаемый показатель.

Правила определения факторов:

1) определение причинно-следственный связей между показателями, раскрывающих сущность анализируемых явлений;

2) разработка многофакторной корреляционной модели;

3) все факторы должны иметь количественную оценку, информация о них должна отражаться в учетных и отчетных данных;

4) нежелательно включать в корреляционную модель прямолинейного типа факторные показатели;

5) взаимосвязанные факторы не включаются в корреляционную модель;

6) не включаются в корреляционную модель факторы, связь которых с результативным показателем имеет функциональный характер.

Способы отбора факторов:

1) аналитическая группировка;

2) сопоставление параллельных и динамических рядов;

3) способ линейных графиков;

4) использование критерия Стьюдента.

2. Сбор и статистическая оценка исходных данных.

Требования, предъявляемые к исходным данным:

1) достоверность – это степень соответствия информации объективной действительности;

2) однородность – анализируемая информация распределяется однородно относительно среднего уровня. Критерии однородности:

1) среднеквадратическое отклонение. Он отражает абсолютное отклонение индивидуальных значений от среднеарифметической:

2) коэффициент вариации. Он отражает относительную меру отклонения отдельных значений от среднеарифметической:

3) необходимый объем выборки информации:

n = V ² х t ²/ m²,

где n – необходимый объем выборки;

V – коэффициент вариации;

t – показатель надежности связи;

m – показатель точности расчетов;

4) соответствие данных закону нормального распределения.

3. Моделирование связи между факторами и результативным показателем – это выбор соответствующего уравнения, которое наиболее полно и объективно описывает изучаемые связи:

1) модель прямолинейной зависимости:

y = a + b₁x₁+ b₂x₂+ b₃x₃+… + b_nx_n;

2) модель криволинейной зависимости:

y = b₀x^b1b₁x^b2b₂x^b3b_nx^bn.

4. Расчет основных показателей связи корреляционного анализа:

1) формирование матрицы исходных данных;

2) произведение расчетов:

а) матрицы парных коэффициентов;

б) матрицы частных коэффициентов;

в) уравнения множественной регрессии;

г) показателей, с помощью которых осуществляют оценку надежности и коэффициентов корреляции и уравнения регрессии с использованием:

• критерия Стьюдента;

• критерия Фишера;

• средней ошибки аппроксимации;

• множественных коэффициентов корреляции и детерминации.