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
Рис. 15. График моделирования и прогнозирования по модели парной линейной регрессии
Общий вид регрессионной модели:
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.
Дата добавления: 2017-02-01; Просмотров: 55; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы! |