Линейные модели регрессии со стохастическими объясняющими переменными в эконометрических исследованиях

Все явления и процессы, характеризующие социально-экономическое развитие тесно взаимосвязаны и взаимозависимы между собой.
Показатели, характеризующие эти явления, могут быть связаны либо корреляционной зависимостью, либо быть независимыми Корреляционная зависимость является частным случаем стохастиче¬ской зависимости, при которой изменение значений факторных признаков (х 1 х2 ..., хn) влечет за собой изменение среднего значения результативно¬го признака.
Корреляционная зависимость исследуется с помощью методов корре¬ляционного и регрессионного анализов.
Корреляционный анализ изучает взаимосвязи показателей и позволяет решить следующие задачи.
1. Оценка тесноты связи между показателями с помощью парных, ча-стных и множественных коэффициентов корреляции
2. Оценка уравнения регрессии.
Актуальность темы исследования обусловлена тем, что полная и достоверная информация является тем необходимым основанием, на котором базируется процесс управления экономикой.
Объект исследования – линейные модели регрессии со стохастическими объясняющими переменными.
Предмет исследования – особенности регрессионного анализа для стохастических объясняющих переменных.
Целью работы изучить особенности применения линейных моделей регрессии со стохастическими объясняющими переменными в эконометрических исследованиях.
В рамках достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:
- рассмотреть стохастические объясняющие переменные;
- исследовать стохастические зависимости в экономике, их особенности и теоретико-вероятностные способы их изучения
- выполнить эконометрическое моделирование стоимости квартир в Московской области....

На основе проведенного исследования, можно сделать следующие выводы:
1. Исследование зависимостей — составная часть анализа — нацелено на решение основной проблемы: как на основании частных результатов статистического наблюдения за анализируемыми событиями или показателями выявить и описать существующие между ними стохастические взаимосвязи.
2. Центральным объектом в процессе исследования зависимостей является функция f(X), называемая функцией регрессии Y по X и описывающая изменение условного среднего значения Ycp(X) результирующего показателя Y (вычисленного при фиксированных на уровне X значениях объясняющих переменных) в зависимости от изменения значений объясняющих переменных X.
3. К основным типовым задачам практики следует отнести задачи: 1) нормирования; 2) прогноза, планирования и диагностики; 3) оценки труднодоступных (для непосредственного наблюдения и измерения) характеристик исследуемой системы; 4) оценки эффективности функционирования (или качества) анализируемой системы; 5) регулирования параметров функционирования анализируемой системы.
4. Практическая часть данной работы заключалась в эконометрическом моделировании стоимости квартир в Московской области. Рассчитана матрица парных коэффициентов корреляции и оценена значимость коэффициентов корреляции Y c X. Таким образом, было определено, что на 100% изменение результата Y (цена квартиры) происходит под влиянием фактора Х4 (жилая площадь квартиры), включенного в модель и установлено, что цена квартиры зависит от общей площади, а разница в ценах в двух городах несущественна.