Вопросы экономики и управления международный научный журнал 5 (07) / 2016

32
Вопросы эк
ономики и 
управления 
№ 
5 (07) 
2016
Введем следующие обозначения для построения ре-
грессионной модели:
y — темп прироста инфляции (уровень инфляции), 
%;
x
2
— темп прироста средней цены на нефть, %;
x
3
— темп прироста среднегодового курса доллара 
США к рублю, %.
х
1
’ — прирост среднедушевых денежных доходов на-
селения, %
Модель множественной регрессии будет иметь вид:
e
x
z
x
z
x
z
c
y
+
+
+
+
=
3
3
2
2
1
1
'
Параметры уравнения множественной регрессии 
найдены с помощью Пакета прикладных программ MS 
Office Excel. Результаты регрессионного анализа пред-
ставлены на рис. 3.
Рис. 3. Данные регрессионного анализа
Оценка уравнения множественной регрессии.
Полученная модель множественной регрессии будет 
иметь вид:
2
3
1
4,13 0,06
0,21
0,40 '
y
x
x
x
=
−
+
+
Матрица парных коэффициентов корреляции пред-
ставлена на Рис. 2:
Рис. 4. Матрица парных коэффициентов корреляции
В нашем случае парный коэффициент корреляции 
между темпом прироста инфляции и приростом сред-
недушевых денежных доходов населения |r|>0.7, что го-
ворит о существовании мультиколлинеарности факторов.
Средняя ошибка аппроксимации:
100%
y yx
Ai
y
−
=
⋅
,
1
1,505 12,54%
12
1
n
A
Ai
n i
=
=
=
∑
=
В среднем, расчетные значения отклоняются от фак-
тических на 12,54 %. Поскольку ошибка больше 7 %, 
то данное уравнение нежелательно использовать в ка-
честве регрессии. Однако, полученная ошибка значи-
тельно меньше ошибки, полученной в предыдущей мо-
дели.
Коэффициент множественной корреляции 
932
,
0
=
R
. Связь между уровнем инфляции и факторами Xi очень 
сильная.
Оценка значимости коэффициентов регрессии с по-
мощью t-критерия Стьюдента проводится путем сопо-
ставления их значений с величиной случайной ошибки. 
В данном случае, на 5 % уровне значимости подтвержда-
ется значимость всех коэффициентов регрессии под-
тверждается, что говорит о хорошем качестве постро-
енной модели.

Эк
ономиче
ск
ое развитие и рос
т
33
Оценку надежности уравнения регрессии в целом 
и показателя тесноты связи дает F-критерий Фишера. 
Поскольку фактическое значение F > Fт, то коэффи-
циент детерминации значим и уравнение регрессии на-
дежно.
Выводы:
— Таким образом, была получена регрессионная модель 
зависимости уровня инфляции в РФ от темпа при-
роста цены на нефть, темпа прироста курса доллара 
США, а так же от значения прироста среднедушевых 
денежных доходов населения;
— При увеличении темпа прироста цены на нефть на 1 %, 
значение показателя инфляции снизится на 0,06 %;
— При увеличении темпа прироста курса доллара США на 
1 %, значение темпа инфляции увеличится на 0,21 %;
— При увеличении значения прироста среднедушевых 
денежных доходов населения на 1 %, уровень ин-
фляции увеличивается в среднем на 0,4 %;
— Полученные оценки уравнения регрессии позволяют 
использовать его для прогноза. Возможность про-
гнозирования инфляции является значимым преиму-
ществом в современной экономике.

жүктеу/скачать 2,46 Mb.

Достарыңызбен бөлісу: