REGRESIN ANALIZ EKONOMINI VEIKSNI SRYIO ANALIZS PRIEMON Regresin

REGRESINĖ ANALIZĖ - EKONOMINIŲ VEIKSNIŲ SĄRYŠIO ANALIZĖS PRIEMONĖ

Regresinė analizė - ekonominių veiksnių sąryšio analizės priemonė Regresinės analizės samprata ¡ Pagrindinės regresinio modelio sąvokos ¡

Regresinės analizės samprata Tikslas Matematiškai įvertinti ekonominių procesų ir veiksnių tarpusavio sąveiką ir sąryšius Priemonės Taikant matematinės statistikos metodus, įvertinti regresinio modelio parametrus remiantis praeities duomenimis

Regresinės analizės samprata Nauda Regresinis modelis leidžia: Nustatyti ekonominį procesą įtakojančius ir neįtakojančius veiksnius (statistiškai reikšmingus ir nereikšmingus veiksnius) ¡ apskaičiuoti reikalingus ekonominių sprendimų priėmimui rodiklius: veiksnių sąryšio kryptį, pobūdį, elastingumą, veiksnių pakeičiamumo normas t. t. ¡ prognozuoti nagrinėjamą reiškinį ¡ modeliuoti ir imituoti ekonominio reiškinio būsenas ir elgseną, esant skirtingoms sąlygoms ¡

Regresinės analizės samprata Paprasčiausią regresinį modelį sudaro regresijos lygtis ir paklaida Įvertinta regresijos lygtis apibrėžia sąryšį tarp veiksnių ir atsako į klausimą, kaip keičiasi nagrinėjamo ekonominio reiškinio vidutinė reikšmė, kintant jį įtakojančiam veiksniui arba veiksniams Regresijos lygtis Regresinis modelis Yi – faktinė nagrinėjamo ekonominio reiškinio i-tojo stebinio reikšmė - pagal regresijos lygtį apskaičiuota nagrinėjamo ekonominio reiškinio i-tojo stebinio reikšmė X 1, . . . , Xk – įtakojantys veiksniai i – regresijos paklaida

Regresinės analizės ypatumai Regresinė analizė taikoma tikimybinių sąryšių analizėje ¡ Regresinė /priežastingumo analizė ¡ Regresinė / koreliacinė analizė ¡

Regresinio modelio forma ¡ Regresinio modelio bendra forma

Regresinės analizės sąvokos Priklausomas/ nepriklausomas kintamasis Porinė / dauginė regresija Tiesinis / netiesinis regresinis modelis Parametras / parametro įvertis

Regresinės analizės sąvokos Priklausomas / nepriklausomas kintamasis Priklausomas Aiškinamasis Regresantas Prediktantas Endogeninis Atsakas/reakcija Nepriklausomas Aiškinantysis Regresorius Prediktorius Egzogeninis Stimulas

Regresinės analizės sąvokos Priklausomas / nepriklausomas kintamasis Priklausomas kintamasis (Yi) - tai regresijos lygties kairėje pusėje esantis kintamasis, kurio vidutinių reikšmių pokyčius stengiamasi paaiškinti kitų - dešinėje esančių kintamųjų pokyčiais. Nepriklausomasis kintamasis (Xji) - tai dešinėje lygties pusėje esantis kintamasis, kurio pokyčiai tikėtina, kad daro įtaką priklausomam kintamajam.

Regresinės analizės sąvokos Porinė /dauginė regresija Porinė regresija Dauginė regresija

Regresinės analizės sąvokos Tiesinis regresinis modelis ¡ Porinis tiesinis regresinis modelis ¡ Dauginis tiesinis regresinis modelis Pats paprasčiausias regresinis modelis

Regresinio modelio elementai Kintamieji (žinomi) Koeficientai (apskaičiuojami Įvertinami) Paklaida (apskaičiuojama įvertinama)

Netiesinis regresinis modelis Netiesinis modelis Kintamųjų atžvilgiu Koeficientų atžvilgiu Paklaidų Atžvilgiu

Įvertis /parametras Regresinio modelio koeficientai • paramentrai • įverčiai Populiacijos regresinis modelis Imties regresinis modelis

Regresinio modelio žymėjimai

Regresinio modelio žymėjimai 0 -regresijos lygties laisvojo nario parametras j-regresijos lygties parametras prie j- ojo kintamojo b 0 - regresijos lygties laisvojo nario parametro bj- regresijos lygties parametro kintamojo įvertis i - regresijos modelio paklaida įvertis prie j ojo nepriklausomojo e. I -regresijos modelio paklaidos įvertis