Студопедия

КАТЕГОРИИ:


Архитектура-(3434)Астрономия-(809)Биология-(7483)Биотехнологии-(1457)Военное дело-(14632)Высокие технологии-(1363)География-(913)Геология-(1438)Государство-(451)Демография-(1065)Дом-(47672)Журналистика и СМИ-(912)Изобретательство-(14524)Иностранные языки-(4268)Информатика-(17799)Искусство-(1338)История-(13644)Компьютеры-(11121)Косметика-(55)Кулинария-(373)Культура-(8427)Лингвистика-(374)Литература-(1642)Маркетинг-(23702)Математика-(16968)Машиностроение-(1700)Медицина-(12668)Менеджмент-(24684)Механика-(15423)Науковедение-(506)Образование-(11852)Охрана труда-(3308)Педагогика-(5571)Полиграфия-(1312)Политика-(7869)Право-(5454)Приборостроение-(1369)Программирование-(2801)Производство-(97182)Промышленность-(8706)Психология-(18388)Религия-(3217)Связь-(10668)Сельское хозяйство-(299)Социология-(6455)Спорт-(42831)Строительство-(4793)Торговля-(5050)Транспорт-(2929)Туризм-(1568)Физика-(3942)Философия-(17015)Финансы-(26596)Химия-(22929)Экология-(12095)Экономика-(9961)Электроника-(8441)Электротехника-(4623)Энергетика-(12629)Юриспруденция-(1492)Ядерная техника-(1748)

Парная нелинейная регрессия




Представить графически фактические, расчетные и прогнозные значения

Для построения графика (рис. 15) воспользуемся сводной таблицей 6.

Таблица 6

X Y Yp
    31.65
    37.07
    45.2
    39.78
    56.04
    64.17
    75.01
    69.59
    85.85
    115.66
    97.69
    133.63

Рис. 15. График моделирования и прогнозирования по модели парной линейной регрессии

 

 

 

Общий вид регрессионной модели:

. (1)

Если в уравнении (1) присутствует только один фактор X, а f – нелинейная математическая функция, получим парную нелинейную модель регрессии вида

Y=f(X).

Парная линейная регрессия проста в использовании, удобна и наглядна. Но среди реальных экономических данных линейные зависимости встречаются нечасто. Поэтому в эконометрических исследованиях чаще применяются нелинейные модели (рис. 16).

а) гиперболическая функция может использоваться для показателей, достигающих насыщения, начиная с определенных значений фактора (верхняя горизонтальная асимптота);

б) парабола применяется в тех случаях, когда исследуемая величина меняет направление своего развития;

в) затухающие колебания могут характеризовать объемы продаж сезонного товара на этапе ухода с рынка.

Рис. 16. Примеры нелинейных зависимостей

Различают два класса нелинейных регрессий:

1) регрессии, нелинейные относительно объясняющих переменных, но линейные по оцениваемым параметрам;

2) регрессии, нелинейные как относительно объясняющих переменных, так и относительно оцениваемых параметров.

К первому классу относятся, например:

1) полиномы разных степеней

;

2) равносторонняя гипербола

.

Ко второму классу относятся:

1) степенная функция

;

2) показательная

;

3) экспоненциальная

.

Работа с такими моделями сводится к их предварительной линеаризации (приведению к линейному виду). Модели из первого класса приводятся к линейному виду простой заменой переменных. Для линеаризации моделей второго класса используют полулогарифмическую функцию или логарифмирование. Полученные таким образом вспомогательные линейные модели оценивают обычным МНК. Затем осуществляют обратный переход к нелинейной функции.




Поделиться с друзьями:


Дата добавления: 2017-02-01; Просмотров: 55; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы!


Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет



studopediasu.com - Студопедия (2013 - 2026) год. Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав! Последнее добавление




Генерация страницы за: 0.012 сек.