5.1. Иллюстрация: модель с двумя независимыми переменными
Множественный регрессионный анализ является развитием парного регрессионного анализа применительно к случаям, когда зависимая переменная гипотетически связана с более чем одной независимой переменной. Большая часть анализа будет непосредственным расширением парной регрессионной модели, но здесь мы сталкиваемся с двумя новыми проблемами. Во-первых, при оценке влияния данной независимой переменной на зависимую переменную нам придется решать проблему разграничения ее воздействия и воздействий других независимых переменных.
Во-вторых, мы должны будем решить проблему спецификации модели. Часто предполагается, что несколько переменных могут оказывать влияние на зависимую переменную, с другой стороны, некоторые переменные могут не подходить для модели. Мы должны решить, какие из них следует включить в уравнение регрессии, а какие — исключить из него. Вторая проблема будет рассмотрена в главе 6. В данной главе мы полагаем, что спецификация модели правильна. В большинстве ситуаций мы ограничимся основным случаем, где используются только две независимые переменные.Начнем с рассмотрения примера, в котором определяются факторы совокупного спроса на продукты питания. Расширим первоначальную модель, включив учет влияния ценовых изменений на спрос, и допустим, что истинную зависимость можно выразить следующим образом:
у = а + Р1х + £2р + и, (5.1)
где у — общая величина расходов на питание, х — располагаемый личный доход, а р — цена продуктов питания.
Это, разумеется, является значительным упрощением как с точки зрения состава независимых переменных, включенных в зависимость, так и с точки зрения математической формулы связи. Кроме того, мы неявно предполагаем наличие лишь прямой связи за счет допущения о том, что расходы на питание не влияют на доход и цену. Это могло бы быть в том случае, если бы цены определялись на мировом рынке, но в большинстве ситуаций более реально допустить, что расходы на продукты и их цены определяются совместно в результате взаимодействия предложения и спроса. Проблемы, которые возникают в таких моделях, будут рассмотрены в главе И.Для геометрической иллюстрации этой зависимости необходима трехмерная диаграмма с отдельными осями для у, х и р (рис. 5.1). Основание диаграммы содержит оси для х и р, и если пренебречь текущим влиянием случайного члена, то наклонная плоскость над ним показывает величину у, соответствующую любому сочетанию х и р, измеренную расстоянием по вертикали от данной точки до этой плоскости. Так как расходы на питание могут увеличиваться с ростом доходов и уменьшаться с увеличением цены, изображение на диаграмме было построено на основе допущения о том, что величина является положительной, а р2 — отрицательной. Конечно, нереально было бы предполагать, что одна из величин х и р могла бы быть равной нулю, и структуру диаграммы можно описать следующим образом. Если бы обе величины х и р оказались равными нулю, то величина у равнялась бы а. При сохранении р = О уравнение (5.1) означает, что для любого положительного дохода величина у будет равна (а + р,х), и на рисунке приращение обозначено как «чистый эффект дохода». При сохранении х = О уравнение означает, что для любой положительной цены величина у будет равной (а + р^), приращение р^ на рисунке обозначено как «чистый эффект цены». Поскольку р2 на практике является отрицательной величиной, отрицательным будет и этот эффект. Показан также комбинированный эффект дохода и цены (Р,х + Р2р).
а + 3/ |
а + р^ + р 2р + и а + М + Р2Р |
Комбинированный эффект дохода и цены |
а + р 2р |
а
О |
Р
Рис. 5.1.
Истинная модель с двумя независимыми переменными: расход как функция дохода и ценыИтак, до с их пор мы пренебрегали случайным членом. Если он отсутствует на данный момент в уравнении (5.1), то значения у в выборке наблюдений для у,хир будут находиться точно на наклонной плоскости и будет довольно просто вывести точные значения (5, и Р2 (это не так просто сделать геометрически, если вы не имеете достаточно большого опыта построения трехмерных моделей, однако это довольно просто сделать алгебраическим путем).
Учет случайного члена приводит к тому, что фактические значения у будут лежать несколько выше или несколько ниже значений, соответствующих наклонной плоскости. Следовательно, теперь мы имеем трехмерный аналог для двухмерной задачи, показанной на рис. 2.2. Вместо нахождения линии, соответствующей двухмерному рассеянию точек, мы теперь должны расположить плоскость так, чтобы она соответствовала трехмерному рассеянию. Уравнение для выбранной плоскости будет иметь вид:
у = а + Ь1х + Ь2р, (5.2)
и ее расположение будет зависеть от выбора величин а, Ьх и Ь2, являющихся, соответственно, оценками сх, Р, и Р2.
Используя данные для США за 1959-1983 гг. из табл. Б.1 и Б.2 по затратам на питание, располагаемому личному доходу и ценам, мы получим уравнение регрессии:
у = 116,7 + 0,112х — 0,739/?; Д2 = 0,99, (5.3)
(с.о.) (9,6) (0,003) (0,114)
где >> и х измерены в долларах США в постоянных ценах 1972 г., а р является индексом относительной цены, вычисленным путем деления неявного дефлятора цен продуктов питания на неявный дефлятор общих расходов (равный 100 в 1972 г.) и умноженным на 100.
Полученное уравнение следует интерпретировать следующим образом. При каждом увеличении располагаемого личного дохода на 1 млрд. долл. (при сохранении постоянных цен) расходы на питание увеличатся на 112 млн. долл. На каждую единицу увеличения индекса цен (при сохранении постоянных доходов) эти расходы уменьшатся на 739 млн.
долл. Чистый эффект в любой момент времени будет зависеть не только от этих коэффициентов, но также от размеров изменений х и р.Например, в период 1975—1980 гг. располагаемый личный доход увеличился на 145,8 млрд. долл., и, согласно уравнению (5.3), это привело к увеличению расходов на питание на 16,3 млрд. долл. В течение указанного периода индекс цен упал со 111,9 до 109,7, т.е. на 2,2 пункта, и это привело к дальнейшему увеличению у на 1,6 млрд. долл. Совместный эффект, прогнозируемый уравнением (5.3), таким образом, составил увеличение затрат на питание в размере 17,9 млрд. долл. Как видно из табл. Б.1, фактическое увеличение оказалось несколько больше, а именно 20,3 млрд. долл.
Даже если бы спецификация модели оказалась правильной (разумеется, это является большим упрощением), то между прогнозируемым изменением и полученным результатом будет наблюдаться расхождение. Прежде всего оценки Р, и р2 подвержены влиянию ошибки выборки. Кроме того, фактические уровни затрат на питание в 1975 и 1980 гг. определялись не только экономической зависимостью, но и случайным членом и в тот и другой годы, а следовательно, измеренное приращение в течение этого периода имеет, наряду с экономической составляющей, также и случайную составляющую.
Упражнение
5.1. Вам необходимо рассчитать индекс относительных цен для выбранного вами товара для использования в упражнении 5.3, которое является продолжением упражнения 2.4. Рассчитайте его путем деления дефлятора цен для вашего товара из табл. Б.2 на дефлятор общих расходов и умножения на 100. Постройте график рассчитанного индекса. Можете ли вы дать экономическое объяснение изменений относительного индекса цен в течение указанного периода?
Еще по теме 5.1. Иллюстрация: модель с двумя независимыми переменными:
- 3. 1. Иллюстрация: модель с двумя объясняющими переменными
- 9.1. Иллюстрация использования фиктивной переменной
- Взаимосвязь моделей АБ-АБ и 1Б-ЬМ. Основные переменные и уравнения модели 1Б-1*М. Вывод кривых /5 и ЬМ. Наклон и сдвиг кривых 1Б и ЬМ. Равновесие в модели 1Б-ЬМ
- Иллюстрация идей теории реального делового цикла на примере модели Солоу
- Регрессия методом наименьших квадратов с одной независимой переменной
- 2.5. Регрессия по методу наименьших квадратов с одной независимой переменной
- 10.МОДЕЛИ ДВОИЧНОГО ВЫБОРА, МОДЕЛИ С ОГРАНИЧЕНИЯМИ ДЛЯ ЗАВИСИМОЙ ПЕРЕМЕННОЙ И ОЦЕНИВАНИЕ МЕТОДОМ МАКСИМАЛЬНОГО ПРАВДОПОДОБИЯ
- 8.1. Допущения моделей со стохастическими объясняющими переменными
- 62. МАКРОЭКОНОМИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ. ЭКЗОГЕННЫЕ И ЭНДОГЕННЫЕ ПЕРЕМЕННЫЕ
- Макроэкономические модели. Экзогенные и эндогенные переменные. Запасы и потоки
- Обозначения переменных модели спреда:
- 6.3. Влияние включения в модель переменной, которая не должна быть включена
- Управление двумя уровнями брендинга
- Иллюстрации
- РАЗДЕЛ I. МИР МЕЖДУ ДВУМЯ МИРОВЫМИ ВОЙНАМИ
- ЗАМЕТКИ К ИЛЛЮСТРАЦИЯМ