Метод линейной регрессии как основа расчета количественной модели динамики ВНП

В данной работе нас прежде всего интересуют количественные параметры процесса изменения во времени собственно показателя ВНП. Для вычисления параметров необходимо воспользоваться методами регрессионного анализа. Их суть заключается в определении кривой, наиболее точно описывающей связь между двумя параметрами на основании существующих статистических данных. При этом наиболее простой будет линейная зависимость, называемая иначе линейная регрессия. В качестве критерия применимости линейной модели для описания используется коэффициент корреляции (r), который определяет наличие линейной взаимосвязи между двумя свойствами и ее интенсивность. Значения r изменяются в пределах от плюс 1 до минус 1. Плюс 1 означает прямую линейную зависимость, минус 1 - обратную, 0 - отсутствие линейной связи (* Поскольку акцент в первую очередь ставится на результатах применения методов лин. регрессии, то особенности методики не являются предметом рассмотрения данного исследования. подробнее о теории метода лин. регрессии см., например, кн. М. Эддоуса, Р. Стэнсфилда "Методы принятия решения" (М., 1997, Гл.8) Там же представлены формулы для рассчета коэффициента корреляции, а также для коэффициентов линейного уравнения регрессии).

Для динамики показателя ВНП за рассматриваемый период (1929-1992 гг.) коэффициент корреляции r равняется 0,981 и указывает на применимость линейной модели в данном случае. Однако коэффициент корреляции не является достаточным критерием применимости линейной модели, другим важным показателем будет дисперсия (** Определение дисперсии см., например, в кн. М Эддоуса и Р. Стэнсфилда "Методы принятия решения" (Гл. 2)). Для ВНП дисперсия составляет 3,8%. Это значение достаточно велико, чтобы говорить об абсолютном совпадении статистических данных и линейной кривой, оно указывает на наличие тенденции к накоплению ошибки. Действительно, уже расчет корреляции, например, для экспоненциальной зависимости - или, другими словами, предположение об экспоненциальном росте реального ВНП и, соответственно, применение методики нелинейной регрессии для оценки гипотезы - дает значение r = 0,982. Однако разница между коэффициентами линейной и нелинейной корреляции в 0,001 мала, чтобы говорить о некорректности использования линейной модели по сравнению с нелинейной. Поэтому далее для расчета количественной модели динамики ВНП будет использоваться именно линейная регрессия.

Таким образом, методы регрессионного анализа дают следующее выражение для теоретической кривой:

ВНП = 59 * Т-114000,

где Т измеряется в годах. Величина ошибки расчета (дисперсии) коэффициентов в правой части составляет 3,8%. Размерность правой части уравнения определяется исходя из того, что размерность ВНП соответствует миллиардам долларов.

Графически данная кривая будет выглядеть так, как представлено на рис. 5 светлой линией.

5. Теоретический ряд динамики ВНП

Эта линия отражает среднюю направленность (тенденцию) динамики ВНП за рассматриваемый период (1929-1992 гг.). Ее наклон соответствует среднегодовому темпу роста реального ВНП 2,5%, что совпадает со значением, полученным на основании рис. 3. Очевидно, что при изменении временного периода параметры линии будут изменяться. Зададимся целью определить внутри этого промежутка теоретическую линию с наибольшей корреляцией, то есть линию, наиболее точно отражающую тенденцию эмпирической кривой. Так как целью любого научного анализа в конечном итоге является прогноз динамики на ближайший период, то для нас целесообразным будет сокращение временного отрезка вправо. То есть, последовательно исключая из представленных данных значения, относящиеся к 1929 г., затем 1930 г. и так далее, мы рассчитываем каждый раз для оставшихся значений коэффициент корреляции и сравниваем его с другими коэффициентами. Итогом такого сравнения будет значение r = 0,995 и дисперсия 2,3%, что находится в пределах погрешности. При этом коэффициенте корреляции количественная модель линии тенденции выглядит следующим образом:

ВНП = 78 * Т-152000,

где Т измеряется в годах. Величина ошибки расчета коэффициентов в правой части составляет 2,3%.

Графически данная прямая представлена на рис. 5 темной линией. Коэффициент регрессии для нее равен 78, что соответствует среднему темпу роста реального ВНП 2,9% (это число практически совпадает с эмпирическими данными из других источников, указывающих на то, что с начала 50-х годов средний темп роста реального ВНП в США составлял около 3% в год).

Таким образом, в качестве основных выводов на данном этапе исследования можно выделить следующие результаты регрессионного анализа: построение линии тенденции динамики ВНП, расчет среднего темпа роста ВНП за рассматриваемый период и, наконец, расчет оптимальной (с наибольшей корреляцией) линии тенденции внутри рассматриваемого периода.