Дата поступления: 
20.11.2019
Год: 
2019
Номер журнала (Том): 
УДК: 
519.862.6
Файл статьи: 
Страницы: 
11
16
Аннотация: 

В регрессионном анализе важнейшим этапом построения модели является этап её спецификации. Целью данной работы является разработка новой спецификации регрессионной модели. Для этого предложен новый способ преобразования произвольной матрицы в вектор – индексное преобразование. Рассмотрен пример индексного преобразования матрицы. Показаны частные случаи индексного преобразования. С использованием индексного преобразования разработана новая спецификация регрессионных моделей, являющаяся обобщением известной в эконометрике производственной функции Леонтьева. Для оценивания этой модели с помощью метода наименьших квадратов предложено её упрощение. С использованием этого упрощения рассмотрен числовой пример. В результате аппроксимационное качество новой спецификации регрессии оказалось существенно выше, чем качество классической модели множественной линейной регрессии.

Список цитируемой литературы: 

1. Montgomery D.C., Peck E.A., Vining G.G. Introduction to linear regression analysis. – Wiley, 2012. – 672 p.

2. Kuhn M., Johnson K. Applied predictive modeling. – Springer, 2018. – 600 p.

3. Kleinbaum D.G., Kupper L.L., Nizam A., Rosenberg E.S. Applied regression analysis and other multivariable methods. – Cengage Learning, 2013. – 1072 p.

4. Клейнер Г.Б. Производственные функции. – М. : Финансы и статистика, 1986. – 239 с.

5. Клейнер Г.Б., Смоляк С.А. Эконометрические зависимости: принципы и методы построения. – М. : Наука, 2000. – 104 с.

6. Носков С.И., Базилевский М.П. Построение регрессионных моделей с использованием аппарата линейно-булевого программирования. – ИрГУПС, 2018. – 176 с.

7. Носков С.И. Технология моделирования объектов с нестабильным функционированием и неопределенностью в данных. – Иркутск : «Облинформпечать», 1996. – 321 с.

8. Иванова Н.К., Лебедева С.А., Носков С.И. Идентификация параметров некоторых негладких регрессий // Информационные технологии и проблемы математического моделирования сложных систем. – 2016. – Вып. 17. – С. 111–114.

9. Носков С.И. Оценивание параметров аппроксимирующей функции с постоянными пропорциями // Современные технологии. Системный анализ. Моделирование. – 2013. – № 2(38). – С. 135–136.

Базилевский М.П. МНК-оценивание параметров специфицированных на основе функций Леонтьева двухфакторных моделей регрессии // Южно-Сибирский научный вестник. – 2019. – № 2 (26). – С. 66–70.