Использование корреляционно-регрессионного анализа для обработки экономических статистических данных

Результаты  регрессии  могут  быть  использованы  для  предсказания  качеств

новых, не совершенных  еще биржевых сделок.  Например,  используя  результаты

таблицы 1, можно с  помощью регрессии предсказать  цены следующих сделок. 

|Наблюдение         |Предсказанная цена сделки в|Остатки            |

|                   |рублях                     |                   |

|1                  |72,22015                   |27,22985           |

|2                  |72,76796                   |26,63204           |

|3                  |72,90313                   |26,40687           |

|4                  |72,95293                   |26,35707           |

|5                  |73,08099                   |25,91901           |

|6                  |73,09522                   |25,90478           |

|7                  |75,62617                   |22,98383           |

|8                  |75,74178                   |23,24822           |

|9                  |76,17932                   |22,48068           |

|10                 |76,31094                   |22,33906           |

|11                 |76,34473                   |22,35527           |

|12                 |76,65421                   |22,14579           |

|13                 |76,65421                   |22,14579           |

|14                 |76,66488                   |21,98512           |

|15                 |76,68444                   |22,11556           | 

      Табл.2. Предсказанная цена сделки в  рублях 

      Заключение 

      Наиболее  сложным этапом, завершающим   регрессионный  анализ,  является

интерпретация полученных результатов, т.е. перевод их с языка  статистики  и

математики на язык экономики.

      Интерпретация  моделей регрессии осуществляется  методами  той  отрасли

знаний,  к  которой  относятся  исследуемые  явления.  Всякая  интерпретация

начинается со статистической оценки уравнения регрессии  в  целом  и  оценки

значимости входящих в модель факторных признаков, т.е. с изучения,  как  они

влияют  на  величину   результативного   признака.   Чем   больше   величина

коэффициента  регрессии,  тем  значительнее  влияние  данного  признака   на

моделируемую обработку  биржевых ставок. Особое значение при  этом имеет  знак

перед коэффициентом  регрессии.  Знаки  коэффициентов  регрессии  говорят  о

характере  влияния  на  результативный  признак   статистической   обработки

биржевых ставок.  Если  факторный  признак  имеет  плюс,  то  с  увеличением

данного фактора  результативный признак возрастает;  если  факторный  признак

со знаком минус, то с его увеличением  результативный  признак  уменьшается.

Интерпретация этих  знаков  полностью  определяется  социально-экономическим

содержанием моделируемого  признака. Если его величина изменяется  в  сторону

увеличения,  то  плюсовые  знаки  факторных  признаков  имеют  положительное

влияние.  При  изменении  результативного  признака   в   сторону   снижения

положительные значения  имеют  минусовые  знаки  факторных  признаков.  Если

экономическая  теория  подсказывает,  что  факторный  признак  должен  иметь

положительное значение, а  он  со  знаком  минус,  то  необходимо  проверить

расчеты параметров уравнения регрессии.

      Корреляционный  и регрессионный анализ позволяет  определить зависимость

между факторами, а  так же проследить влияние задействованных  факторов.  Эти

показатели имеют  широкое применение в обработке  статистических  данных  для

достижения наилучших  показателей биржевых ставок. 
 
 

Литература 

   1. В.А. Колемаев, О.В. Староверов, В.Б. Турундаевский  «Теория

       вероятностей и математическая  сатистика»/ М., 1991.

   2. «Теория  Статистики» под редакцией Р.А.  Шмойловой/ «ФиС», 1998.

   3. «Многомерный  статистический анализ на ЭBM  с использованием

      пакета  Microsoft Excel»/ М., 1997.

   4. А.А. Френкель, Е.В. Адамова «Корреляционно регрессионный

      анализ  в экономических приложениях»/ М., 1987.

   5. И.Д.Одинцов  «Теория статистики»/ М., 1998.

   6. А.Н. Кленин, К.К. Шевченко «Математическая  статистика для

      экономистов-статистиков»/ М., 1990.