Методы отбора факторов при построении регрессионных моделей

Выбор «оптимальных» факторов осуществляется на основе содержательного и количественного анализа тенденций социально-экономических процессов.

На этапе обоснования эконометрической модели эконометристы сталкиваются с проблемой отбора наиболее предпочтительного состава независимых факторов среди ряда альтернативных вариантов. В начале этой главы мы рассмотрели две ключевые стратегии и два подхода к решению указанной проблемы. Вместе с тем мы считаем необходимым конкретизировать и унифицировать изложенные выше подходы к решению проблемы спецификации. По нашему мнению, эффективное решение задачи отбора факторов достигается при совмещении подходов и стратегий.

Остановимся более подробно на процедурах отбора факторов. Итак, в основе априорного подхода лежат следующие предположения:

  • 1) изначальное сильное влияние фактора на зависимую переменную должно подтверждаться определенными количественными характеристиками, например парный линейный коэффициент корреляции, позволяющий говорить о наличии связи между переменными у их.;
  • 2) если два и более факторов выражают одно и то же явление, то между ними также должна существовать сильная взаимосвязь. В таких ситуациях один из факторов целесообразно исключить из модели, чтобы одна и та же причина не учитывалась дважды.

Такой отбор основан на интуиции и эмпирических наблюдениях, он в большей степени ориентирован на содержательную сторону проблемы. Содержательный анализ позволяет решить вопрос о целесообразности включения в модель факторов, основываясь на допущениях экономической теории. Содержательный анализ решет проблему установления самого факта наличия взаимосвязей между явлениями.

Значительно усложняет проблему отбора факторов явление ложной корреляции, которые характеризуются высокими по абсолютной величине значениями коэффициентов парной корреляции у процессов, с содержательной точки зрения не связанных между собой, в тех случаях, когда тенденции рассматриваемых процессов совпали случайно.

Избежать ошибок ложной корреляции возможно на основе качественного анализа проблемы, направленного на обоснование адекватного ей содержания и формы модели. При этом число факторов, включенных в модель, не должно быть слишком большим, а простота модели в свою очередь гарантирует ее адекватность, так как сложная модель может выражать второстепенные взаимосвязи между переменными в ущерб основным.

При подходе, основанном на статистическом анализе построенного варианта эконометрической модели (апостериорный подход), группу количественных характеристик образуют значения /-критерия Стьюдента, рассчитываемые для параметров уравнения регрессии. С помощью /-критерия проверяется гипотеза о значимости (существенности) влияния фактора на зависимую переменную, тем самым выявляются факторы, удаление которых целесообразно.

На основе апостериорного подхода можно предложить следующую процедуру построения модели:

  • 1) в исходный вариант включаются все факторы, отобранные в ходе содержательного анализа;
  • 2) из модели удаляют незначимые факторы, характеризующиеся меньшими значениями /-критерия Стьюдента, и формируют новый вариант модели. Заметим, что удалять такие факторы необходимо последовательно, так как незначимость большинства из них обусловлено влиянием наихудшего, и на следующем шаге расчетов эти факторы окажутся значимыми;
  • 3) процесс построения модели завершается, когда в модели остаются значимые факторы, а сама модель удовлетворяет другим критериям качества. В противном случае формируется альтернативный вариант модели.

В случаях большого числа отобранных на этапе содержательного анализа факторов оптимально сочетать оба подхода. С помощью методов априорного отбора формируются альтернативные варианты включенных в модель наборов факторов, а с помощью методов апостериорного отбора эти наборы уточняются и соответствующие им варианты моделей сопоставляются по характеристикам их качества.

Таким образом, отбор факторов, включаемых в уравнение регрессии, является одним из важнейших этапов практического использования методов эконометрического моделирования. Подходы к отбору факторов могут быть различными, наиболее широкое распространение получили следующие методы:

  • — метод исключения (отсев факторов из полного набора);
  • — метод включения (дополнительное введение фактора);
  • — пошаговый отбор переменных (исключение ранее введенного или включение нового фактора).
 
Посмотреть оригинал
< Пред   СОДЕРЖАНИЕ   ОРИГИНАЛ   След >