Отбор факторов при построении модели регрессии.
Включение в регр. того или иного набора факторов связ. с представлением исследователя о природе изуч. взаимосвязи моделир. показателя с другими экон. явлениями. К факторам предъявл. опред. требования:
1). Факторы д.б. кол-но измеримы (кач-ные факторы проранжированы).
2). Факторы не д.б. тесно связаны друг с другом (тем более не должны иметь функц. связи). Если между факторами высокая корреляция, невозможно опред. их изолир. влияние на рез-т и параметры регр. становятся неинтерпретируемыми.
Если строится модель с р факторами, то для нее рассчитывается показатель детерминации R2. Влияние других фаторов (1-R2) с ост. дисперсией S2.
При добавлении р+1 фактора д.б.:
Отбор факторов: исходя из сути проблемы;
на основе матрицы показатлей корреляции и t-статистики.
3). Факторы не д.б. коллинеарны и тем более мультиколлинеарны. Коллинеарность оценивается через парный коэф-т корреляции. Если он > 0,7, один из дублир. факторов исключается из исследования, у к-го корреляция с другими факторами >. Выбирается фактор, тесно связ. с рез-том и незначительно – с другими факторами. При отборе используются множеств. r или R2. Мультиколлинеарность - >2 факторов связ. лин. зависимостью.
При построении множеств. регр. применяются след. методы:
1). Метод исключения (отсев факторов из полного набора);
2). Метод включения (доп. введение фактора);
3). Шаговый регрессионный анализ (исключение ранее введенного фактора).
р – число факторов д.б. в 6-7 раз < объема совокупности.