Экономический анализ уравнения регрессии

При анализе первого уравнения регрессии, делаем следующие выводы:

Коэффициенты регрессии изменяются незначительно. Получили уравнение множественной регрессии, которое имеет вид:

Y=0,975+0,028Х₁ +0,021Х₂ +0,018 Х₃ +0,00003Х₄+0,011Х₅

Необходимо проверить степень достоверности коэффициентов

Степень достоверности множественного коэффициента корреляции рассчитывается по F-критерию Фишера:

где: – табличный критерий (F_ф= 2,78);

– расчетный ( = 51,932).

51,932>2,78

Условие выполняется, следовательно множественный коэффициент корреляции в полученном уравнении множественной регрессии достоверен.

Проанализируем увеличение баллов: если а₁=0,028 означает, что если балл за доступность населения к центру села, объектам культуры и быта увеличится на 1, кадастровая стоимость увеличиться на 0,028 рублей. Если а₂= 0,021 означает, что если балл за обеспеченность централизованным инженерным оборудованием и благоустройство территории и застройки увеличится на 1, кадастровая стоимость увеличится на 0,021 рублей, если а₃=0,018 означает, что если балл за уровень развития сферы социального культурно-бытового обслуживания населения микрорайонного значения увеличится на 1, кадастровая стоимость увеличиться на 0,018 рублей, если а₄=0,00003 означает, что если балл за историческая ценность застройки, эстетическая и ландшафтная ценность территории увеличится на 1, кадастровая стоимость увеличиться на 0,00003 рублей, если а₅=0,011 означает, что если балл за состояние окружающей среды, санитарные и микроклиматические условия увеличится на 1, кадастровая стоимость увеличиться на 0,011 рублей.

а₀ = 0,975 означает, что если баллы по всем фактическим признакам равны 0, кадастровая стоимость будет 0,975 рублей.

Для анализа так же используются коэффициент эластичности, который рассчитывается по формуле:

(5),

где, - коэффициент регрессии при соответствующем факторном признаке;

- среднее значение соответствующего факторного признака;

- среднее значение результативного признака.

Коэффициент эластичности показывает, на сколько % в среднем изменяется значение результативного признака при изменении факторного признака на 1 %.

Выполнив расчеты можно сделать вывод, что при изменении доступности населения к центру села, объектам культуры и быта кадастровая стоимость увеличится на 26,78%, изменение обеспеченности централизованным инженерным оборудованием и благоустройство территории повысит кадастровую стоимость на 15,96%, уровень развития сферы социального культурно-бытового обслуживания населения микрорайонного значения - на 21,45%, историческая ценность застройки, эстетическая и ландшафтная ценность территории увеличит кадастровую стоимость на 0,05%, состояние окружающей среды, санитарные и микроклиматические условия увеличит кадастровую стоимость на 9,33%

Значимость коэффициентов регрессии определяется нормированным коэффициентом регрессии. Он показывает во сколько раз тот или иной факторный признак в большей или меньшей степени влияет на результативный

ß₁=0,295

ß₂=0,352

ß₃=0,431

ß₄=0,00006

ß₅=0,158

В данном случае все коэффициенты β разные по величине, следовательно они по-разному влияют на кадастровую стоимость земли в Чайковском районе, например:

β₁/ β₂=0,295/0,352=0,84 - это значит, что коэффициент регрессии X₁ в 0,84 раз сильнее влияет на стоимость земли, чем коэффициент X₂.

β ₁/ β₃=0,295/0,431=0,68 - это значит, что коэффициент регрессии X₁ в 0,68 раз сильнее влияет на стоимость земли, чем коэффициент X₃.

β₁/ β₄=0,295/0,00006=4916,67 - это значит, что коэффициент регрессии X₁ в 4916,67 раз сильнее влияет на стоимость земли, чем коэффициент X₄.

β₁/ β₅=0,295/0,158=1,87 - это значит, что коэффициент регрессии X₁ в 1,87 раза сильнее влияет на стоимость земли, чем коэффициент X₅

β₂/ β₃=0,352/0,431=0,82- это значит, что коэффициент регрессии X₂ в 0,82 раз сильнее влияет на стоимость земли, чем коэффициент X₃.

β ₂/ β₄=0,352/0,00006=5866,67 - это значит, что коэффициент регрессии X₂ в 5866,67 раз сильнее влияет на стоимость земли, чем коэффициент X₄.

β₂/ β₅=0,352/0,158=2,23 - это значит, что коэффициент регрессии X₂ в 2,23 раз сильнее влияет на стоимость земли, чем коэффициент X₅.

β₃/ β₄=0,431/0,00006=7183,33 - это значит, что коэффициент регрессии X₃ в 7183,33 раза сильнее влияет на стоимость земли, чем коэффициент X₄.

β₃/ β₅=0,431/0,158=2,73 - это значит, что коэффициент регрессии X₃ в 2,73 раза сильнее влияет на стоимость земли, чем коэффициент X₅.

β₄/ β₅=0,00006/0,158=0,0004 - это значит, что коэффициент регрессии X₄ в 0,0004 раза сильнее влияет на стоимость земли, чем коэффициент X₅.

Заключение

С помощью корреляционного анализа мы пришли к выводу, что на кадастровую стоимость земли влияет всего 2 факторных признака из всех перечисленных. Это обеспеченность централизованным инженерным оборудованием и благоустройство территории и застройки и уровень развития сферы социального культурно-бытового обслуживания населения микрорайонного значения

Список литературы

1. Лекционный курс «Математическая обработка кадастровой информации»/Н.П. Шалдунова

2. Желясков А. Л., Шалдунова Н. П., Орлова Т.Г., Оформление текстовых и графических материалов. – Пермь, 2001