Построение модели парной регрессии

Индекс Пааше-Ласпейреса

Ласпейреса

Индекс Ласпейреса определяется путём взвешивания цен двух временных периодов по объёмам потребления базисного периода и отражает изменение стоимости потребительской корзины базисного периода, произошедшее за текущий период. Индекс рассчитывается как отношение потребительских расходов, обусловленных приобретением того же набора потребительских благ по текущим ценам (ΣQ⁰ * P^t), к расходам на приобретение идентичного по структуре набора по ценам базисного периода (ΣQ⁰ * P⁰):

.

Отражая динамику цен по потребительской корзине базисного периода Q⁰, индекс Ласпейреса не учитывает изменений в структуре потребления, которые возникают из-за изменения цен благ. Отражая лишь эффект дохода и игнорируя эффект замещения, этот индекс даёт завышенную оценку инфляции при росте цен и заниженную в случае их снижения.

Индекс Пааше

Индекс Пааше — один из индексов цен, исчисляемых для характеристики изменения цен товаров. Определяется путём взвешивания цен двух временных периодов по объёмам потребления текущего периода и отражает изменение стоимости потребительской корзины текущего периода. Он рассчитывается как отношение текущих потребительских расходов к расходам на приобретение такого же ассортиментного набора в ценах базисного периода:

.

Отражая динамику цен по потребительской корзине текущего периода (Q^t), индекс Пааше не в полной мере отражает эффект дохода. В результате получается завышенная оценка изменения цен при их снижении и заниженная в случае роста.

54. Агрегатный индекс физического объема

Агрегатные индексы

Для того чтобы получить сведения об изменении количества различных продуктов в виде единого показателя, ^обходимо их соизмерить при помощи неизменного уровня цен. Такой подход приводит к построению двух равноправных индексов физиче­ского объема продукции

Сводный индекс физического объема реализации (общий индекс физического объема реализации):

Индекс физического объема продукции:

Гармонический индекс

В статистике под индексом понимается относительная величина (показатель), выражающая изменение сложного социально- экономического показателя во времени, в пространстве, по сравнению с планом. В связи с этим различают динамические, территориальные индексы, а также индексы выполнения плана.

В тех случаях, когда не известны отдельные значения p1 и q1, а дано их произведение р1q1 – товарооборот отчетного периода и индивидуальные индексы цен ip=р1/q1, а сводный индекс должен быть вычислен с отчетными весами, применяется среднегармонический индекс цен. Причем индивидуальные индексы должны быть взвешены таким образом, чтобы среднегармонический индекс совпал с агрегатным. Из формулы ip=р1/р0 определим неизвестное р0 значение и, заменив в формуле агрегатного индекса цен (2.2) значение р0=р1/ip, получим среднегармонический индекс цен: (2.8)

Таким образом, весами при определении среднегармонического индекса себестоимости являются издержки производства текущего периода, а при расчете индекса цен стоимость продукции этого периода.

Применение той или иной формулы индекса зависит от имеющейся в распоряжении информации. Также нужно иметь в виду, что агрегатный индекс может быть преобразован и рассчитан как средний из индивидуальных Индексов только при совпадении перечня видов продукции или товаров (их ассортимента) в отчетном и базисном периодах, т.е. когда агрегатный индекс построен по сравнимому кругу единиц (агрегатные индексы качественных показателей и агрегатные индексы объемных показателей при условии сравнимого ассортимента). По несравнимой продукции нельзя определить индивидуальные индексы, а потому становится невозможным преобразование агрегатного индекса в адекватные ему средние индексы.

Построение модели парной регрессии

Если функция регрессии линейна, то говорят о линейной регрессии. Модель линейной регрессии (линейное уравнение) является наиболее распространенным (и простым) видом зависимости между экономическими переменными. Кроме того, построенное линейное уравнение может служить начальной точкой эконометрического анализа. Линейная регрессия (теоретическое линейное уравнение регрессии) представляет собой линейную функцию между условным математическим ожиданием M(Y|X = x_i) зависимой переменной Y и одной объясняющей переменной X (x_i - значения независимой переменной в i-ом наблюдении, i = 1,2,...,n).

M(Y|X = x_i) = β₀ + β₁x_i

Для отражения того факта, что каждое индивидуальное значение отклоняется от соответствующего условного математического ожидания, необходимо ввести в последнее соотношение случайное слагаемое e_i.

y_i = M(Y|X = x_i) + e_i = β₀ + β₁x_i + e_i

Это соотношение называется теоретической линейной регрессионной моделью, β₀ и β₁- теоретическими параметрами (теоретическими коэффициентами) регрессии, e_i- случайным отклонением.