Определение вида связи методом регрессионного анализа

Финансовая информация » Применение корреляционно-регрессионного анализа » Определение вида связи методом регрессионного анализа

Страница 1

Если расчёт корреляции характеризует силу связи между двумя переменными, то регрессионный анализ служит для определения вида этой связи и дает возможность для прогнозирования значения одной (зависимой) переменной отталкиваясь от значения другой (независимой) переменной. Простая линейная регрессия лучше всего подходит для того, чтобы продемонстрировать основополагающие принципы регрессионного анализа. Рассмотрим для этого диаграмму рассеяния на рис.2, которая иллюстрирует зависимость прибыли от совокупных активов. Можно легко заметить очевидную связь: обе переменные развиваются в одном направлении и множество точек, соответствующих наблюдаемым значениям показателей, явно концентрируется (за некоторыми исключениями) вблизи прямой (прямой регрессии). В таком случае говорят о линейной связи — , где b — регрессионные коэффициенты, a — смещение по оси ординат.

Смещение по оси ординат соответствует точке на оси у (вертикальной оси), где прямая регрессии пересекает эту ось. Коэффициент регрессии b через соотношение b = tg(a) указывает на угол наклона прямой.

При проведении простой линейной регрессии основной задачей является определение параметров b и а. Оптимальным решением этой задачи является такая прямая, для которой сумма квадратов вертикальных расстояний до отдельных точек данных является минимальной.

Если мы рассмотрим показатели прибыли за последний год как зависимую переменную (У), а исходную величину как независимую переменную (Х), то тогда для проведения регрессионного анализа нужно будет определить параметры соотношения:

Прибыль(П) = b*совокупные активы(СА) + a

После определения этих параметров, зная исходные показатели значений, можно спрогнозировать показатель, который будет через один год.

Для начала расчета в меню анализа программы SPSS выберем определенные параметры для построения линейной регрессии, а именно перенесём У в поле для зависимых переменных, а переменную Х присвоим статус независимой переменной. Вывод основных результатов выглядит следующим образом (таблицы 3.4, 3.5, 3.6).

Таблица 3.4 — Сводка для модели

Модель

R

R-квадрат

Скорректированный R-квадрат

Стандартная ошибка оценки

1

,793a

,629

,629

7.572,339

a. Предикторы: (константа), Совокуп.активы.Х

Таблица 3.5 — ANOVAa

Модель

Сумма квадратов

ст.св.

Средний квадрат

F

Знач.

1

Регрессия

294452377254241,600

1

294452377254241,600

5135172,254

,000b

Остаток

173304039009745,800

3022377

57340311,619

Всего

467756416263987,400

3022378

a. Зависимая переменная: Прибыль.У

b. Предикторы: (константа), Совокуп.активы.Х

Страницы: 1 2 3

Другое по теме:

Основные принципы финансового планирования и прогнозирования
Организация финансового планирования, отвечающая объективным требованиям, предполагает осознанный учет его основных принципов. В отечественной литературе существует разный подход к определению принципов финансового планирования. Между тем принципы как основные положения данной стадии управления (от ...

Валютное регулирование. Понятие и правовая база
Валютное регулирование - деятельность государственных органов, направленная на регламентирование порядка совершения валютных операций. Валютное правовое регулирование осуществляется на двух уровнях: нормативном и индивидуальном. Нормативно-правовое регулирование состоит в создании (разработке и утв ...

Понятие налоговой проверки
Среди форм налогового контроля, перечисленных в статье 82 Налогового Кодекса РФ, первыми названы налоговые проверки. Право же на проведение налоговых проверок предоставлено налоговым органам статьей 31 Налогового Кодекса РФ и регламентировано главой 14 "Налоговый контроль". В узком смысле ...

Навигация

Copyright © 2019 - All Rights Reserved - www.forteg.ru