Стандартизированные коэффициенты регрессии и коэффициенты эластичности и их интерпретация
Стандартизированный коэффициент регрессии рассчитывается по формуле
βj – коэффициент при факторе хj.
Определяет силу влияние вариации хj на вариацию результативного признака у при отвлечении от сопутствующего влияния вариаций других факторов, входящих в уравнение регрессии.
Т.к. βj сравнимы между собой, то по величине данных коэффициентов можно ранжировать факторы по силе их воздействия на результат.
Наибольшее влияние на вариацию у, т.е. отношение прибыли ко всем активам, оказывает фактор х1 , доля ГКО в активах, т.к. β1 наибольшие. Далее по силе влияние – х1 и наименьшее влияние оказывает фактор х2.
Уравнение регрессии в стандартизированном масштабе.
Общий вид:
стандартизированные параметры регрессии
Смысл стандартизированных коэффициентов βj позволяет использовать их при отсеве факторов, т.е. из модели исключаются факторы с наименьшим значением βj.
Вывод: При отклонении х1 на 1 d, при неизменном х2 и х3 у увеличивается в среднем на 0, 6957 (βj)d
Коэффициенты условно чистой регрессии можно выразить в виде относительно сравнимых показателей связи – средних коэффициентов эластичности.
Средний коэффициент эластичности показывает, что при изменении фактора хj на 1% результативный признак изменяется на Эj % его средней величины при неизмененном влиянии всех остальных факторов.
Для множественной регрессии включающей 2 факторных признака коэффициенты стандартизированной регрессии могут быть найдены по следующим факторам:
