Стандартизированные коэффициенты регрессии. Средняя ошибка аппроксимации - это

В долях среднего квадратического отклонения факторного и результативного признаков;

6. Если параметр а в уравнении регрессии больше нуля, то:

7. Зависимость предложения от цен характеризуется уравнением вида у = 136·х 1,4 . Что это означает?

С увеличением цен на 1 %, предложение увеличивается в среднем на 1,4%;

8. В степенной функции параметр b является:

Коэффициентом эластичности;

9. Остаточное среднее квадратическое отклонение определяется по формуле:

10. Уравнение регрессии, построенное по 15 наблюдениям, имеет вид: у = 4 + 3х +?6значение t - критерия равно 3,0 Коэффициент детерминации для этого уравнения равен:

На стадии формирования модели, в частности в процедуре отсева факторов, используют

Частные коэффициенты корреляции.

12. «Структурными переменными» называются :

Фиктивные переменные.

13. Дана матрица парных коэффициентов корреляции:

У xl х2 х3

У 1,0 - - -

Xl 0,7 1,0 - -

Х2 -0,5 0,4 1,0 -

Х3 0,4 0,8 -0,1 1,0

Какие факторы являются коллинеарными?

14. Автокорреляционная функция временного ряда - это:

последовательность коэффициентов автокорреляции уровней временного ряда;

15. Прогнозное значение уровня временного ряда в аддитивной модели - это:

Сумма трендовой и сезонной компонент.

16. Одним из методов тестирования гипотезы о коинтеграции временных рядов является:

Критерий Энгеля-Грангера;

17. Коинтеграция временных рядов - это:

Причинно - следственная зависимость в уровнях двух (или более) временных рядов;

18. Коэффициенты при экзогенных переменных в системе уравнений обозначаются:

19. Уравнение сверхидентифицируемо, если:

20.Модель считается неидентифицируемой, если:

Хотя бы одно уравнение модели неидентифицируемо;

ВАРИАНТ 13

1. Первым этапом эконометрического исследования является:

Постановка проблемы.

При какой зависимости разным значениям одной переменной соответствуют разные распределения значений другой переменной?

Статистической;

3. Если коэффициент регрессии больше нуля, то:

Коэффициент корреляции больше нуля.

4. Классический подход к оцениванию коэффициентов регрессии основан на:

Методе наименьших квадратов;

F-критерий Фишера характеризует

Соотношение факторной и остаточной дисперсий, рассчитанных на одну степень свободы.

6. Стандартизованным коэффициентом регрессии является:

Множественный коэффициент корреляции;

7. Для оценки значимости коэффициентов нелинейной регрессии рассчитывают:

F - критерий Фишера;

8. Методом наименьших квадратов определяются параметры:

Линейной регрессии;

9. Случайная ошибка коэффициента корреляции определяется по формуле:

M= √(1-r 2)/(n-2)

10. Дано: Dфакт = 120;Docт = 51. Чему будет равно фактическое значение F-критерия Фишера?

11.Частный F-критерий Фишера оценивает:

Статистическую значимость присутствия соответствующего фактора в уравнении множественной регрессии;

12. Несмещенность оценки означает, что :

Математическое ожидание остатков равно нулю.

13. При расчете модели множественной регрессии и корреляции в Ехсеl для вывода матрицы парных коэффициентов корреляции используется:

Инструмент анализа данных Корреляция;

14. Сумма значений сезонной компоненты по всем кварталам в аддитивной модели должна быть равна:

15. Прогнозное значение уровня временного ряда в мультипликативной модели - это:

Произведение трендовой и сезонной компонент;

16. Ложная корреляция вызвана наличием:

Тенденции.

17. Для определения авто корреляции остатков используют:

Критерий Дарбина- Уотсона;

18. Коэффициенты при эндогенных переменных в системе уравнений обозначаются :

19 . Условие, что ранг матрицы, составленной из коэффициентов при переменных. отсутствующих в исследуемом уравнении не меньше числа эндогенных переменных системы на единицу-это:

Дополнительное условие идентификации уравнения в системе уравнений

20. Косвенный метод наименьших квадратов применяется для решения:

Идентифицируемой системы уравнений.

ВАРИАНТ 14

1. Математико-статистическими выражениями, количественно характеризующими экономические явления и процессы и обладающими достаточно высокой степенью надежности, называются:

Эконометрические модели.

2. Задачей регрессионного анализа является:

Определение тесноты связи между признаками;

3. Коэффициент регрессии показывает:

Среднее изменение результата с изменением фактора на одну единицу его измерения.

4. Средняя ошибка аппроксимации - это:

Среднее отклонение расчетных значений результативного признака от фактических;

5. Неправильный выбор математической функции относится к ошибкам:

Спецификации модели;

6. Если параметр а в уравнении регрессии больше нуля, то :

Вариация результата меньше вариации фактора;

7. Линеаризация какой функции происходит путем замены переменных: x=x1, x2=x2

Полинома второй степени;

8. Зависимость спроса от цен характеризуется уравнением вида у = 98 х - 2,1. ЧТО это означает?

С увеличением цен на 1 %, спрос снижается в среднем на 2,1 %;

9. Средняя ошибка прогноза определяется по формуле:

- σост=√(∑(у-ỹ) 2 / (n-m-1))

10. Пусть имеется уравнение парной регрессии: у = 13+6*x, построенное по 20 наблюдениям, при этом r = 0,7. Определить стандартную ошибку для коэффициента корреляции:

11. Стандартизованные коэффициенты регрессии показывают:

На сколько сигм изменится в среднем результат, если соответствующий фактор изменится на одну сигму при неизменном среднем уровне других факторов;

12. Одной ИЗ пяти предпосылок метода наименьших квадратов является:

Гомоскедастичность;

13. Для расчета множественного коэффициента корреляции в Excel используется :

Инструмент анализа данных Регрессия.

14. Сумма значений сезонной компоненты по всем периодам в мультипликативной модели в цикле должна быть равна:

Четырем.

15. При аналитическом выравнивании временного ряда в качестве независимой переменной выступает:

16. Автокорреляция в остатках - это нарушение предпосылки МНК о:

Случайности остатков, полученных по уравнению регрессии;

Коэффициенты уравнения регрессии, как и всякие абсолютные показатели, не могут быть использованы в сравнительном анализе, если единицы измерения соответствующих переменных различны. Например, если y – расходы семьи на питание, х 1 – размер семьи, а х 2 – общий доход семьи, и мы определяем зависимость типа = a + b 1 x 1 + b 2 x 2 и b 2 > b 1 , то это не значит, что x 2 сильнее влияет на y , чем х 1 , т. к. b 2 – это изменение расходов семьи при изменении доходов на 1 руб., а b 1 – изменение расходов при изменении размера семьи на 1 человека.

Сопоставимость коэффициентов уравнения регрессии достигается при рассмотрении стандартизованного уравнения регрессии:

y 0 =  1 x 1 0 +  2 x 2 0 + … +  m x m 0 + е,

где y 0 и x 0 k – стандартизованные значения переменных y и x k :

S y и S– стандартные отклонения переменныхy и x k ,

 k (k=) – -коэффициенты уравнения регрессии (но не параметры уравнения регрессии, в отличие от приведенных ранее обозначений). -коэффициенты показывают, на какую часть своего стандартного отклонения (S y) изменится зависимая переменная y , если независимая переменная x k изменится на величину своего стандартного отклонения (S). Оценки параметров уравнения регрессии в абсолютных показателях (b k) и β-коэффициенты связаны соотношением:

-коэффициенты уравнения регрессии в стандартизованном масштабе создают реальное представление о воздействии независимых переменных на моделируемый показатель. Если величина -коэффициента для какой-либо переменной превышает значение соответствующего -коэффициента для другой переменной, то влияние первой переменной на изменение результативного показателя следует признать более существенным. Следует иметь в виду, что стандартизированное уравнение регрессии в силу центрирования переменных не имеет свободного члена по построению.

Для простой регрессии -коэффициент совпадает с коэффициентом парной корреляции, что позволяет придать коэффициенту парной корреляции смысловое значение.

При анализе воздействия показателей, включённых в уравнение регрессии, на моделируемый признак, наравне с -коэффициентами используются также коэффициенты эластичности. Например, показатель средней эластичности рассчитывается по формуле

и показывает, на сколько процентов в среднем изменится зависимая переменная, если среднее значение соответствующей независимой переменной изменится на один процент (при прочих равных условиях).

2.2.9. Дискретные переменные в регрессионном анализе

Как правило, переменные в регрессионных моделях имеют непрерывные области изменения. Однако теория не накладывает никаких ограничений на характер таких переменных. Довольно часто возникает необходимость учитывать в регрессионном анализе влияние качественных признаков и зависимость таковых от разных факторов. В этом случае появляется необходимость вводить в регрессионную модель дискретные переменные. Дискретные переменные могут быть как независимыми, так и зависимыми. Рассмотрим эти случаи по-отдельности. Сначала рассмотрим случай дискретных независимых переменных.

Фиктивные переменные в регрессионном анализе

Чтобы включить в регрессию в качестве независимых переменных качественные признаки, их надо оцифровать. Одним из методов их оцифровки является использование фиктивных переменных. Название не совсем удачное – никакие они не фиктивные, просто для этих целей более удобно использовать переменные, принимающие всего два значения – ноль или единица. Вот их и назвали фиктивными. Обычно качественная переменная может принимать несколько значений-уровней. Например, пол – мужской, женский; квалификация – высокая, средняя, низкая; сезонность – I, II, III и IV кварталы и т. д. Существует правило, согласно которому для оцифровки таких переменных нужно вводить количество фиктивных переменных, числом меньше на единицу, чем число уровней моделируемого показателя. Это необходимо для того, чтобы такие переменные не оказались бы линейно зависимыми.

В наших примерах: пол – одна переменная, равная 1 для мужчин и 0 – для женщин. Квалификации имеет три уровня, значит, нужны две фиктивные переменные: например, z 1 = 1 для высокого уровня, 0 – для других; z 2 = 1 для среднего уровня, 0 – для других. Третью аналогичную переменную вводить нельзя, т. к. в этом случае они оказались бы линейно зависимыми (z 1 + z 2 + z 3 = 1), определитель матрицы (X T X) обратился бы в нуль и найти обратную матрицу (X T X) -1 не удалось бы. Как известно, оценки параметров уравнения регрессии определяются из соотношения: T X) -1 X T Y).

Коэффициенты при фиктивных переменных показывают, насколько значение зависимой переменной отличается при анализируемом уровне по сравнению с отсутствующим уровнем. Например, если бы моделировался уровень зарплаты в зависимости от нескольких признаков и уровня квалификации, то коэффициент при z 1 показал бы, насколько зарплата у специалистов с высоким уровнем квалификации отличается от зарплаты у специалиста с низким уровнем квалификации при прочих равных условиях, а коэффициент при z 2 – аналогичный смысл для специалистов со средним уровнем квалификации. В случае с сезонностью пришлось бы вводить три фиктивных переменных (если рассматриваются квартальные данные) и коэффициенты при них показали бы, насколько величина зависимой переменной отличается для соответствующего квартала от уровня зависимой переменной для квартала, который не был введён при их оцифровке.

Фиктивные переменные кроме того вводятся для моделирования структурных изменений в динамике изучаемых показателей при анализе временных рядов.

Пример 4. Стандартизированное уравнение регрессии и фиктивные переменные

Рассмотрим пример использования стандартизированных коэффициентов и фиктивных переменных на примере анализа рынка двухкомнатных квартир на основе уравнения множественной регрессии при следующем наборе переменных:

PRICE – цена;

TOTSP – общая площадь;

LIVSP – жилая площадь;

KITSP – площадь кухни;

DIST – расстояние до центра города;

WALK – равна 1, если до станции метро можно дойти пешком и равна 0, если надо воспользоваться общественным транспортом;

BRICK – равна 1, если дом кирпичный и равна 0, если панельный;

FLOOR – равна 1, если квартира не на первом и не на последнем этаже и равна 0 в противном случае;

TEL – равна 1, если в квартире есть телефон и равна 1, если нет;

BAL – равна 1, если есть балкон и равна 0, если балкона нет.

Расчёты проведены с помощью ППП STATISTICA (рисунок 2.23). Наличие -коэффициентов позволяет упорядочить переменные по степени их влияния на зависимую переменную. Проведем краткий анализ результатов расчётов.

На основе статистики Фишера делаем вывод о значимости уравнения регрессии (р-level < 0,05). Обработана информация о 6 286 квартирах (n–m–1 = 6 276, а m = 9). Все коэффициенты уравнения регрессии (кроме при переменной BAL) значимы (р-величины для них < 0,05), а наличие или отсутствие балкона в этом случае существенно не сказывается на цене квартиры.

Рисунок 2.24 – Отчёт о рынке квартир на основе ППП STATISTICA

Коэффициент множественной детерминации равен 52%, следовательно, включённые в регрессию переменные обусловливают изменение цены на 52 %, а остальные 48 % изменения цены квартиры зависят от неучтённых факторов. В том числе и от случайных колебаний цены.

Каждый из коэффициентов при переменной показывает, насколько изменится цена квартиры (при прочих равных условиях), если данная переменная изменится на единицу. Так, например, при изменении общей площади на 1 кв. м цена квартиры в среднем изменится на 0,791 у.е., а при удалении квартиры от центра города на 1 км цена квартиры в среднем уменьшится на 0,596 у.е. и т. д. Фиктивные переменные (последние 5) показывают, на сколько в среднем изменится цена квартиры, если перейти с одного уровня этой переменной на другой. Так, например, если дом кирпичный, то квартира в нем в среднем на 3,104 у. е. дороже, чем такая же в панельном доме, а наличие телефона в квартире поднимает ее цену в среднем на 1,493 у. е. и т. п.

На основе -коэффициентов можно сделать следующие выводы. Наибольшим -коэффициентом, равным 0,514 является коэффициент при переменной «общая площадь», следовательно в первую очередь цена квартиры формируется под влиянием её общей площади. Следующий фактор по степени влияния на изменение цены квартиры является расстояние до центра города, затем материал, из которого построен дом, затем площадь кухни и т. д.

Г. Этот показатель представляет собой стандартизованный коэффициент регрессии, т. е. коэффициент, выраженный не в абсолютных единицах измерения признаков, а в долях среднего квадратического отклонения результативного признака  

Коэффициенты условно-чистой регрессии bf являются Именованными числами, выраженными в разных единицах измерения , и поэтому несравнимы друг с другом. Для преобразования их в сравнимые относительные показатели применяется то же преобразование, что и для получения коэффициента парной корреляции. Полученную величину называют стандартизованным коэффициентом регрессии или -коэффициентом.  

На практике часто бывает необходимо сравнение влияния на зависимую переменную различных объясняющих переменных, когда последние выражаются разными единицами измерения . В этом случае используют стандартизованные коэффициенты регрессии b j и коэффициенты эластичности Ej Q = 1,2,..., р)  

Стандартизованный коэффициент регрессии b j показывает, на сколько величин sy изменится в среднем зависимая переменная Y при увеличении только j-й объясняющей переменной на sx, a  

Решение. Для сравнения влияния каждой из объясняющих переменных по формуле (4.10) вычислим стандартизованные коэффициенты регрессии  

Определите стандартизованные коэффициенты регрессии.  

В парной зависимости стандартизованный коэффициент регрессии есть не что иное, как линейный коэффициент корреляции fa Подобно тому, как в парной зависимости коэффициенты регрессии и корреляции связаны между собой, так и во множественной регрессии коэффициенты чистой регрессии й, связаны со стандартизованными коэффициентами регрессии / ,-, а именно  

Рассмотренный смысл стандартизованных коэффициентов регрессии позволяет их использовать при отсеве факторов - из модели исключаются факторы с наименьшим значением jQy.  

Как было показано выше, ранжирование факторов, участвующих в множественной линейной регрессии , может быть проведено через стандартизованные коэффициенты регрессии (/ -коэффициенты). Эта же цель может быть достигнута с помощью частных коэффициентов корреляции - для линейных связей. При нелинейной взаимосвязи исследуемых признаков эту функцию выполняют частные индексы детерминации. Кроме того, частные показатели корреляции широко используются при решении проблемы отбора факторов целесообразность включения того или иного фактора в модель доказывается величиной показателя частной корреляции.  

Иными словами, в двухфакторном анализе частные коэффициенты корреляции - это стандартизованные коэффициенты регрессии, умноженные на корень квадратный цз соотношения долей остаточных дисперсий фиксируемого фактора на фактор и на результат.  

В процессе разработки нормативов численности собираются исходные данные о списочной численности управленческого персонала и значениях факторов по отобранным базовым предприятиям. Далее отбираются существенные факторы для каждой функции на основе корреляционного анализа , исходя из значения коэффициентов корреляции . Выбираются факторы с наибольшим значением парного коэффициента корреляции с функцией и стандартизованного коэффициента регрессии.  

Стандартизованные коэффициенты регрессии (р) рассчитываются для каждой функции по совокупности всех аргументов согласно формуле  

Тем не менее, в статистике даются полезные рекомендации, позволяющие получить хотя бы оценочные представления по этому поводу. В качестве примера познакомимся с одним из таких методов - сравнение стандартизованных коэффициентов регрессии.  

Стандартизованный коэффициент регрессии вычисляется путем умножения коэффициента регрессии bi на стандартное отклонение Sn (для наших -переменных обозначим его как Sxk) и деления полученного произведения на Sy. Это означает, что каждый стандартизованный коэффициент регрессии измеряется как величина b Sxk / .Применительно к нашему примеру получим следующие результаты (табл.10).  

Стандартизованные коэффициенты регрессии  

Таким образом, приведенное сравнение абсолютных величин стандартизованных коэффициентов регрессии позволяет получить пусть и довольно грубое, но достаточно наглядное представление о важности рассматриваемых факторов. Еще раз напомним, что эти результаты не являются идеальными, поскольку не в полной мере отражают реальное влияние исследуемых переменных (мы оставляем без внимания факт возможного взаимодействия этих факторов, что может исказить первоначальную картину).  

Коэффициенты этого уравнения (blf 62, Ь3) определяются решением стандартизованного уравнения регрессии  

Оператор 5. Вычисление -коэффициентов - коэффициентов регрессии в стандартизованном масштабе.  

Нетрудно видеть, что путем замены на 2 и дальнейших простых преобразований можно прийти к системе нормальных уравнений в стандартизованном масштабе. Подобное преобразование мы будем применять в дальнейшем, поскольку нормирование, с одной стороны, позволяет нам избежать слишком больших чисел и, с другой стороны, сама вычислительная схема при определении коэффициентов регрессии становится стандартной.  

Вид графа непосредственных связей говорит о том, что при построении уравнения регрессии только по двум факторам - количеству тралений и времени чистого траления- остаточная дисперсия ст.з4 не отличалась бы от остаточной дисперсии а.23456. полученной из уравнения регрессии , построенного по всем факторам. Чтобы оценить различие, мы обратимся в данном случае к выборочной оценке . 1.23456 = 0,907, а 1.34 = 0,877. Но если скорректировать коэффициенты по формуле (38), то 1.23456=0,867, a / i.34= = 0,864. Различие вряд ли можно считать существенным. Более того, г14 = 0,870. Это наводит на мысль, что количество тралений почти не оказывает непосредственного влияния на размер улова. Действительно, в стандартизованном масштабе 1.34 = 0,891 4 - 0,032 3- Нетрудно убедиться, что коэффициент регрессии при t3 недостоверен даже при очень низком доверительном интервале.  

Рх/. - соответствующий коэффициент

Бета-коэффициент равный 0,074 (табл. 3.2.1) показывает, что если реальная заработная плата изменится на величину своего среднеквадратического отклонения (σх1), то коэффициент естественного прироста населения изменится в среднем на 0,074 σу. Бета-коэффициент равный 0,02 показывает, что если общий коэффициент брачности изменится на величину своего среднеквадратического отклонения (на σх2), то коэффициент естественного прироста населения изменится в среднем на 0,02 σу. Аналогично, изменение количества преступлений на 1000 человек на величину своего среднеквадратического отклонения (на σх3) приведет к изменению результативного признака в среднем на 0,366 σу, а изменение в вводе кв.м жилых помещений на человека в год на величину своего среднеквадратического отклонения (на σх4) ведет к изменению результативного признака в среднем на 1,32σу.

Коэффициент эластичности показывает, на сколько процентов в среднем изменяется y с изменением признака-фактора на 1%. Из анализа рядов динамики известно, что значение 1% прироста результативного признака отрицательно, так как во всех единицах совокупности наблюдается естественная убыль населения. Поэтому прирост фактически означает сокращение убыли. А значит, отрицательные коэффициенты эластичности в данном случае отражают то, что с увеличением каждого из факторных признаков на 1%, коэффициент естественной убыли сократится на соответствующее число процентов. При увеличении реальной заработной платы на 1%, коэффициент естественной убыли сократится на 0,219%, при увеличении общего коэффициента брачности на 1% - сократится на 0,156%. Увеличение количества преступлений на 1000 человек населения на 1% характеризуется сокращением естественной убыли населения на 0,564. Конечно, это не означает, что увеличивая преступность, можно поправить демографическую ситуацию. Полученные результаты говорят о том, что чем больше людей сохраняется на 1000 населения, тем соответственно больше преступлений приходится на эту тысячу. Увеличение ввода кв.м. жилья на человека в год на 1% ведет к сокращению естественной убыли на 0,482%

Анализ коэффициентов эластичности и бета–коэффициентов показывает, что наибольшее влияние на коэффициент естественного прироста населения оказывает фактор ввода кв.м жилья на душу населения, так как ему соответствует наибольшее значение бета – коэффициента (1,32). Однако, это не означает, что наибольшие возможности в изменении коэффициента естественного прироста населения связаны с изменением данного из рассмотренных факторов. Полученный результат отражает то, что спрос на рынке жилья соответствует предложению, то есть чем больше естественный прирост населения, тем больше потребность этого населения в жилье и тем больше его строят.

Второй по величине бета–коэффициент (0,366) соответствует показателю количества преступлений на 1000 человек. Конечно, это не означает, что, увеличивая преступность, можно поправить демографическую ситуацию. Полученные результаты говорят о том, что чем больше людей сохраняется на 1000 населения, тем соответственно больше преступлений приходится на эту тысячу.

Больший из оставшихся признаков бета–коэффициент (0,074) соответствует показателю реальной заработной платы. Наибольшие возможности в изменении коэффициента естественного прироста населения связаны с изменением данного из рассмотренных факторов. Показатель общего коэффициента брачности уступает в этом отношении реальной заработной плате в связи с тем, что естественная убыль населения в России обусловлена, прежде всего, высокой смертностью население, сократить темпы роста которой возможно скорее материальным обеспечением, чем увеличением фактов вступления в брак.

3.3 Комбинированная группировка областей по величине реальной заработной платы и общему коэффициенту брачности

Комбинированная или многомерная группировка – это группировка по двум или нескольким признакам. Ценность этой группировки заключается в том, что она показывает не только влияние каждого из факторов на результат, но и влияние их сочетания.

Определим влияние величины реальной заработной платы и общего коэффициента брачности на коэффициент рождаемости на 1000 чел населения.

Выделим типические группы по намеченным признакам. Для этого построим и проанализируем ранжированный и интервальный ряды по факторному признаку (величина заработной платы), определим число групп и величину интервала; затем внутри каждой группы построим ранжированный и интервальный ряды по второму признаку (брачности) и также установим число групп и интервал. Порядок проведения этой работы представлен в главе 2, поэтому, опуская расчеты, приведем результаты. Для величины реальной заработной платы выделено 3 типические группы, для общего коэффициента брачности – 2 группы.

Составим макет комбинационной таблицы, в которой предусмотрим подразделение совокупности на группы и подгруппы, а также графы для записи числа областей и коэффициента рождаемости на 1000 чел населения. По выделенным группам и подгруппам подсчитаем коэффициенты рождаемости (табл.3.3.1)

Таблица 3.3.1

Влияние величины реальной заработной платы и общего коэффициента брачности на коэффициент рождаемости.

Проанализируем полученные данные зависимости коэффициента рождаемости от реальной заработной платы и коэффициента брачности. Так как изучается один признак – коэффициент рождаемости, то данные о нем запишем в шахматную комбинационную таблицу следующей формы (табл. 3.3.2)

Комбинированная группировка позволяет оценить степень влияния на коэффициент рождаемости каждого фактора в отдельности и их взаимодействие.

Таблица 3.3.2

Зависимость коэффициента рождаемости от реальной заработной платы и коэффициента брачности

Изучим вначале влияние на коэффициент рождаемости величины реальной заработной платы при фиксированном значении другого группировочного признака – коэффициента брачности. Так, при коэффициенте брачности от 13,2 до 25,625 средний коэффициент рождаемости повышается по мере увеличения заработной платы с 9,04 в 1-ой группе до 9,16 во 2-ой группе и 9,56 в 3-й группе; прибавка коэффициента рождаемости от заработной платы в 3-й группе по сравнению с 1-й составляет: 9,56-9,04=0,52 чел на 1000 населения. При коэффициенте брачности 25,625-38,05 прибавка от той же величины заработной платы равна: 10,27-9,49=0,78 чел на 1000 населения. Прибавка от взаимодействия факторов равна: 0,78-0,52=0,26 чел на 1000 населения. Из этого следует вполне естественный вывод: увеличение благосостояния мотивирует, а вернее позволяет с уверенностью в завтрашнем дне реализовать желание человека вступить в брак и создать семью с детьми. В этом проявляется взаимодействие факторов.

Таким же образом оценим влияние на коэффициент рождаемости коэффициента брачности при фиксированном уровне заработной платы. Для этого сравним коэффициент рождаемости по группам «а» и «б» в пределах каждой группы по величине реальной заработной платы. Увеличение коэффициента рождаемости с ростом коэффициента брачности до 25,625-38,05 на 1000 населения по сравнению с группой «а» составляет: в 1-й группе при величине заработной платы 5707,9 – 6808,7 руб. в месяц – 9,49-9,04=0,45 чел на 1000 населения, во 2-й группе – 10,01-9,16=0,85 чел на 1000 населения и в 3-й - 10,27-9,56=0,71 чел на 1000 населения. Как видно, решение о рождение ребенка зависит от семейного положения, т.е. имеет место взаимодействие факторов, дающее прибавку 0,26 чел на 1000 населения.

При совместном увеличении обоих факторов коэффициент рождаемости увеличивается с 9,04 в подгруппе 1«а» до 10,27 чел на 1000 населения в подгруппе 3 «б».

Представители Европейской экономической комиссии ООН недавно заявили, что возраст вступления в первый брак в европейских странах увеличился на пять лет. Парни и девушки предпочитают жениться и выходить замуж после 30. Россияне же не решаются связать себя узами брака раньше 24-26 лет. Также общей для Европы и России стала тенденция к сокращению количества брачных союзов. Молодые люди все чаще предпочитают карьеру и личную свободу. Отечественные эксперты усматривают в этих процессах признаки глубокого кризиса традиционной семьи. По их мнению, она доживает буквально последние дни. Социологи утверждают, что частная жизнь сейчас переживает период перестройки. Семья в привычном понимании этого слова, живущая по схеме "мама-папа-дети", постепенно уходит в прошлое. В частной жизни россияне все чаще экспериментируют, изобретая все новые и новые формы семьи, которые бы отвечали запросам времени. "Сейчас человек чаще меняет работу, профессию, интересы, место жительства, - рассказал "Новым известиям" директор Центра демографии и экологии человека Анатолий Вишневский. - Также часто он меняет и супругов, что еще 20 лет назад считалось неприемлемым".

Социологи отмечают, что одна из причин роста разводов в России – низкий уровень жизни населения. «По статистике, в России примерно на 10–15 % больше разводов, чем в Европе, – сообщил «НИ» г-н Гонтмахер (научный руководитель центра социальных исследований и инноваций). – Но причины разводов у нас и у них разные. Наше первенство продиктовано в основном тем, что на жизни россиян все ощутимее сказываются экономические проблемы. Супруги чаще ссорятся, если у них стесненные жилищные условия. Молодым людям не всегда удается жить самостоятельно. Кроме того, в регионах многие мужчины пьют, не работают и не могут обеспечить семью. Это тоже служит причиной развода».

Заключение

В данной работе произведен статистико-экономический анализ влияния уровня жизни населения на процессы естественного прироста.

Анализ рядов динамики показал, что за последние 10 лет наблюдается рост реальной заработной платы и величины прожиточного минимума. В целом за эти 10 лет результативный признак – коэффициент естественного прироста - является стационарным. Стабильность наметившихся процессов изменения отобранных признаков такова, что построение прогноза возможно лишь для величины реальной заработной платы и коэффициента смертности. Согласно выстроенному тренду по параболе к 2010 году прогнозная величина средней реальной заработной платы составить 17473,5 руб., а коэффициент смертности снизится до 12,75 человек на 1000.

Аналитическая группировка показала прямую зависимость между показателями: с ростом величины заработной платы улучшается показатели естественного прироста.

Однако семья из двух работников со среднестатистической заработной платой может обеспечить минимальный уровень потребления 2 детям – в низшей типической группе, 3 детям – в средней и высшей типических группах. Учитывая, что двое детей «подменяют» в будущем жизни своих родителей, незначительный прирост населения возможен только в средней и высшей типических группах и то при условии низкого по сравнению с рождаемостью уровня смертности. Потенциал рождаемости, который несет в себе заработная плата в России, низок для улучшения демографической ситуации в стране. Это как раз и выявляет необходимость введенного демографического нацпроекта в России. Увеличение заработной платы более благоприятно влияет на показатель смертности, чем на рождаемость.

Построение корреляционно-регрессионной модели выявило, что одновременное влияние факторных признаков (заработной платы, коэффициента брачности, уровня преступности и ввода жилья) на результативный (естественный прирост), наблюдается со средней силой связи. Вариация коэффициента естественного прироста населения на 44,9% характеризуется влиянием отобранных факторов, а 55,1% – другими неучтёнными и случайными причинами. Наибольшие возможности в изменении коэффициента естественного прироста населения связаны с изменением величины реальной заработной платы.

Комбинированная группировка подтвердила то, что увеличение благосостояния мотивирует, а вернее позволяет с уверенностью в завтрашнем дне реализовать желание человека вступить в брак и создать семью с детьми.

И наконец, надо дать оценку эффективности решения проблемы демографии в нашей стране. В целом, положительное и эффективное влияние материальных стимулов на процесс естественного движения населения доказано. Другое дело, что есть комплекс социально-психологических проблем (алкоголизм, насилие, самоубийства), которые неумолимо сокращают численность нашего населения. Их основная причина – отношение человека к самому себе и окружающим. Но эти проблемы не под силу решить государству в одиночку, на помощь самому себе в проблеме вымирания должно прийти гражданское общество, формируя нравственные ценности, ориентированные на создание благополучной семьи.

А государство может и должно делать все, чтобы повысить уровень и качество жизни в стране. Нельзя сказать, что наше государство пренебрегает этими обязанностями. Оно делает все возможное, отыскивая и пробуя различные пути выхода из демографического кризиса.

Список использованной литературы

1)Борисов Е.Ф. Экономическая теория: учеб.-2-е изд., перераб. и доп. – М.: ТК Велби, Изд-во Проспект, 2005. – 544с.

2)Белоусова С. анализ уровня бедности.// Экономист.-2006, №10.-с.67

3)Давыдова Л. А. Теория статистики. Учебное пособие. Москва. Проспект. 2005. 155 стр.;

4)Демография: Учебник/ Под общ. ред. Н.А. Волгина. М.: Изд-во РАГС, 2003 – 384 с.

5)Ефимова Е. П. Социальная статистика. Москва. Финансы и статистика. 2003. 559стр.;

6)Ефимова Е. П., Рябцев В.М. Общая теория статистики. Учебное издание. Москва. Финансы и статистика. 1991. 304 стр.;

7)Зинченко А.П. Практикум по общей теории статистики и с/х статистике. Москва. Финансы и статистика. 1988. 328 стр.;

8)Кадомцева С. Социальная политика и население.// Экономист.-2006, №7.-с.49

9)Козырев В.М. Основы современной экономики: Учебник. -2-е изд., перераб. и доп. –М.: Финансы и статистика, 2001.-432с.

10)Коныгина Н. Бринцева Г. Демограф Анатолий Вишневский о том, что заставляет россиянина выбирать между детьми и комфортом.// Российская газета.-2006, 7ноября - № 249 -с. 7

11)Назарова Н.Г. Курс социальной статистики. Москва. Финстатинформ. 2000. 770 стр.;

13)Основы демографии: Учебное пособие/ Н.В. Зверева, И.Н. Веселкова, В.В. Елизаров.-М.: Высш. Шк., 2004.-374 с.: ил.

14)Послание Президента Российской Федерации Федеральному Собранию Российской Федерации от 26 апреля 2007 года.

15)Райсберг Б.А., Лозовский Л.Ш., Стародубцева Е.Б. Современный экономический словарь. –4-е изд., перераб. и доп. -М.:ИНФРА-М, 2005.-480с.

16)Рудакова Р.П, Букин Л.Л., Гаврилов В.И. Практикум по статистике. -СПб.: Питер, 2007.-288стр.

17)Сайт федеральной службы статистики www.gks.ru

18)Шайкин Д.Н. Перспективная оценка численности населения России в среднесрочном периоде.// Вопросы статистики.-2007, №4 –с.47

СИСТЕМА ПОКАЗАТЕЛЕЙ (КЛЮЧ К ФИШКАМ)

1-среднемесячная номинальная заработная плата в 2006 году (в рублях)

2-индексы потребительских цен на все виды товаров и платные услуги в 2006 году в процентах к декабрю прошлого года

3- среднемесячная реальная заработная плата в 2006 году(в рублях)

4 – численность населения на начало 2006 года

5 – численность населения на конец 2006 года

6 – среднегодовая численность населения в 2006 году

7 – количество родившихся за 2006 год, человек

8 – количество умерших за 2006 год, человек

9 – коэффициент рождаемости в 2006 году на 1000 человек населения

10 –коэффициент смертности в 2006 году на 1000 человек населения

11 – коэффициент естественного прироста в 2006 году на 1000 человек населения

12 – величина прожиточного минимума за 2006 год (в рублях)

13 – количество преступлений, совершенных на 1000 челок населения

14 – ввод кв.м жилья на человека за год

15 – общий коэффициент брачности на 1000 человек населения

Приложение 1

Таблица

Реальная заработная плата, руб.

Приложение 2

Величина прожиточного минимума, руб.

Приложение 3

Задание.

1. Для заданного набора данных постройте линейную модель множественной регрессии. Оцените точность и адекватность построенного уравнения регрессии.
2. Дайте экономическую интерпретацию параметров модели.
3. Рассчитайте стандартизованные коэффициенты модели и запишите уравнение регрессии в стандартизованном виде. Верно ли утверждение, что цена блага оказывает большее влияние на объем предложения блага, чем заработная плата сотрудников?
4. Для полученной модели (в естественной форме) проверьте выполнение условия гомоскедастичности остатков, применив тест Голдфельда-Квандта .
5. Проверьте полученную модель на наличие автокорреляции остатков с помощью теста Дарбина-Уотсона .
6. Проверьте, адекватно ли предположение об однородности исходных данных в регрессионном смысле. Можно ли объединить две выборки (по первым 8 и остальным 8 наблюдениям) в одну и рассматривать единую модель регрессии Y по X ?

1. Оценка уравнения регрессии. Определим вектор оценок коэффициентов регрессии с помощью сервиса Уравнение множественной регрессии . Согласно методу наименьших квадратов, вектор s получается из выражения: s = (X T X) -1 X T Y
Матрица X

1	182.94	1018
1	193.45	920
1	160.09	686
1	157.99	405
1	123.83	683
1	152.02	530
1	130.53	525
1	137.38	418
1	137.58	425
1	118.78	161
1	142.9	242
1	99.49	226
1	116.17	162
1	185.66	70

Матрица Y

4.07
4
2.98
2.2
2.83
3
2.35
2.04
1.97
1.02
1.44
1.22
1.11
0.82

Матрица X T

1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1
182.94	193.45	160.09	157.99	123.83	152.02	130.53	137.38	137.58	118.78	142.9	99.49	116.17	185.66
1018	920	686	405	683	530	525	418	425	161	242	226	162	70

Умножаем матрицы, (X T X)
Находим обратную матрицу (X T X) -1

2.25	-0.0161	0.00037
-0.0161	0.000132	-7.0E-6
0.00037	-7.0E-6	1.0E-6

Вектор оценок коэффициентов регрессии равен

Y(X) =

2,25 -0,0161 0,00037 -0,0161 0,000132 -7,0E-6 0,00037 -7,0E-6 1,0E-6

*

31,05 4737,044 18230,79

=

0,18 0,00297 0,00347

Уравнение регрессии (оценка уравнения регрессии)
Y = 0.18 + 0.00297X 1 + 0.00347X 2

2. Матрица парных коэффициентов корреляции R. Число наблюдений n = 14. Число независимых переменных в модели равно 2, а число регрессоров с учетом единичного вектора равно числу неизвестных коэффициентов. С учетом признака Y, размерность матрицы становится равным 4. Матрица, независимых переменных Х имеет размерность (14 х 4).
Матрица, составленная из Y и X

1	4.07	182.94	1018
1	4	193.45	920
1	2.98	160.09	686
1	2.2	157.99	405
1	2.83	123.83	683
1	3	152.02	530
1	2.35	130.53	525
1	2.04	137.38	418
1	1.97	137.58	425
1	1.02	118.78	161
1	1.44	142.9	242
1	1.22	99.49	226
1	1.11	116.17	162
1	0.82	185.66	70

Транспонированная матрица.

1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1
4.07	4	2.98	2.2	2.83	3	2.35	2.04	1.97	1.02	1.44	1.22	1.11	0.82
182.94	193.45	160.09	157.99	123.83	152.02	130.53	137.38	137.58	118.78	142.9	99.49	116.17	185.66
1018	920	686	405	683	530	525	418	425	161	242	226	162	70

Матрица A T A.

14	31.05	2038.81	6471
31.05	83.37	4737.04	18230.79
2038.81	4737.04	307155.61	995591.55
6471	18230.79	995591.55	4062413

Полученная матрица имеет следующее соответствие:

∑n	∑y	∑x 1	∑x 2
∑y	∑y 2	∑x 1 y	∑x 2 y
∑x 1	∑yx 1	∑x 1 2	∑x 2 x 1
∑x 2	∑yx 2	∑x 1 x 2	∑x 2 2

Найдем парные коэффициенты корреляции.

Признаки x и y	∑{x i }		∑{y i }		∑{x i y i }
Для y и x 1	2038.81	145.629	31.05	2.218	4737.044	338.36
Для y и x 2	6471	462.214	31.05	2.218	18230.79	1302.199
Для x 1 и x 2	6471	462.214	2038.81	145.629	995591.55	71113.682

Признаки x и y
Для y и x 1	731.797	1.036	27.052	1.018
Для y и x 2	76530.311	1.036	276.641	1.018
Для x 1 и x 2	76530.311	731.797	276.641	27.052

Матрица парных коэффициентов корреляции R:

-	y	x 1	x 2
y	1	0.558	0.984
x 1	0.558	1	0.508
x 2	0.984	0.508	1

Для отбора наиболее значимых факторов x i учитываются следующие условия:
- связь между результативным признаком и факторным должна быть выше межфакторной связи;
- связь между факторами должна быть не более 0.7. Если в матрице есть межфакторный коэффициент корреляции r xjxi > 0.7, то в данной модели множественной регрессии существует мультиколлинеарность.;
- при высокой межфакторной связи признака отбираются факторы с меньшим коэффициентом корреляции между ними.
В нашем случае все парные коэффициенты корреляции |r| Модель регрессии в стандартном масштабе Модель регрессии в стандартном масштабе предполагает, что все значения исследуемых признаков переводятся в стандарты (стандартизованные значения) по формулам:

где х ji - значение переменной х ji в i-ом наблюдении.

Таким образом, начало отсчета каждой стандартизованной переменной совмещается с ее средним значением, а в качестве единицы изменения принимается ее среднее квадратическое отклонение S .
Если связь между переменными в естественном масштабе линейная, то изменение начала отсчета и единицы измерения этого свойства не нарушат, так что и стандартизованные переменные будут связаны линейным соотношением:
t y = ∑β j t xj
Для оценки β-коэффициентов применим МНК. При этом система нормальных уравнений будет иметь вид:
r x1y =β 1 +r x1x2 β 2 + ... + r x1xm β m
r x2y =r x2x1 β 1 + β 2 + ... + r x2xm β m
...
r xmy =r xmx1 β 1 + r xmx2 β 2 + ... + β m
Для наших данных (берем из матрицы парных коэффициентов корреляции):
0.558 = β 1 + 0.508β 2
0.984 = 0.508β 1 + β 2
Данную систему линейных уравнений решаем методом Гаусса : β 1 = 0.0789; β 2 = 0.944;
Стандартизированная форма уравнения регрессии имеет вид:
y 0 = 0.0789x 1 + 0.944x 2
Найденные из данной системы β–коэффициенты позволяют определить значения коэффициентов в регрессии в естественном масштабе по формулам:

Стандартизированные частные коэффициенты регрессии . Стандартизированные частные коэффициенты регрессии - β-коэффициенты (β j) показывают, на какую часть своего среднего квадратического отклонения S(у) изменится признак-результат y с изменением соответствующего фактора х j на величину своего среднего квадратического отклонения (S хj) при неизменном влиянии прочих факторов (входящих в уравнение).
По максимальному β j можно судить, какой фактор сильнее влияет на результат Y.
По коэффициентам эластичности и β-коэффициентам могут быть сделаны противоположные выводы. Причины этого: а) вариация одного фактора очень велика; б) разнонаправленное воздействие факторов на результат.
Коэффициент β j может также интерпретироваться как показатель прямого (непосредственного) влияния j -ого фактора (x j) на результат (y). Во множественной регрессии j -ый фактор оказывает не только прямое, но и косвенное (опосредованное) влияние на результат (т.е. влияние через другие факторы модели).
Косвенное влияние измеряется величиной: ∑β i r xj,xi , где m - число факторов в модели. Полное влияние j-ого фактора на результат равное сумме прямого и косвенного влияний измеряет коэффициент линейной парной корреляции данного фактора и результата - r xj,y .
Так для нашего примера непосредственное влияние фактора x 1 на результат Y в уравнении регрессии измеряется β j и составляет 0.0789; косвенное (опосредованное) влияние данного фактора на результат определяется как:
r x1x2 β 2 = 0.508 * 0.944 = 0.4796