Regresie și corelație - curs 4

Etapele realizarii unui model de regresie multipla (1)

I. Identificarea variabilelor modelului de regresie si scrierea

acestuia reprezinta una din etapele importante ale analizei economice prin

intermediul modelelor de regresie.

Pentru rezolvarea acestei probleme vom avea în vedere, pe de o parte,

modelele folosite în teoria economica, iar pe de alta parte, datele disponibile

pentru determinarea caracteristicilor modelului de regresie. În cazul în care

modelul de regresie este neliniar, atunci va trebui sa stabilim strategia de estimare

a parametrilor;

II. Definirea ipotezelor modelului clasic de regresie.

Pentru testarea valabilitatii ipotezelor pe care se fundamenteaza modelul

clasic se vor folosi diverse teste statistice. În functie de ipotezele ce sunt

satisfacute de modelul de regresie vom aplica anumite metode pentru estimarea

parametrilor;

3

Etapele realizarii unui model de regresie multipla (2)

III. Estimarea parametrilor si validarea modelului de regresie. Pentru

modelul clasic de regresie, care va fi prezentat în acest capitol, vom estima parametrii

folosind metoda celor mai mici patrate (MCMMP), precum si metoda verosimilitatii

maxime.

IV. Pentru variabilele exogene ale modelului vom determina matricea de

corelatie. Prin intermediul acestui instrument vom primi un prim semnal în legatura cu

prezenta fenomenului de corelatie în rândul variabilelor exogene;

V. Pe baza modelului estimat se vor efectua diverse previziuni pentru variabila

endogena. Vom recurge prin intermediul modelului de regresie la estimari punctuale

sau la cele prin intervale de încredere, stabilind în acest sens valorile variabilelor

exogene si un prag de încredere în garantarea rezultatelor.

4

- În general modelele pot fi linearizate.

- y=a+bx

- y=a+bz, z=ex

- y=a+br, r=1/x

- y=a+bq, q=ln(x)

y= ± x² Ò ln(y)=±+²ln(x)

- Forma generala: f(yi)= ±+²g(xi)+µi

- Contra exemplu: nu poate fi

transformat în model liniar.