• Document: ФИКТИВНЫЕ ПЕРЕМЕННЫЕ СДВИГА И НАКЛОНА Каджемонян А.А., Маммаева Н.М., Маммаева С.М. Финансовый Университет при Правительстве РФ Москва, Россия
  • Size: 182.41 KB
  • Uploaded: 2019-05-17 21:33:45
  • Status: Successfully converted


Some snippets from your converted document:

ФИКТИВНЫЕ ПЕРЕМЕННЫЕ СДВИГА И НАКЛОНА Каджемонян А.А., Маммаева Н.М., Маммаева С.М. Финансовый Университет при Правительстве РФ Москва, Россия DUMMY VARIABLE (SHIFT AND TILT) Kadzhemonyan A.A., Mammaeva N.M., Mammaeva S.M. Moscow, Russia Учет качественных параметров при регрессионном анализе возможен различными способами. Наиболее простое решение – построение индивидуальных моделей для каждого значения (градации) качественного параметра. На первый взгляд такое решение является крайне эффективным – чем меньше параметров учитывается в модели, тем проще решение задачи. Но, на самом деле, такое решение далеко не всегда самое лучшее. Представим, что для оценки объекта необходимо будет подобрать аналоги, удовлетворяющие следующим критериям: однокомнатные квартиры, расположенные на первом этаже в домах типа «хрущевка» в определенном районе города, внутри жилого квартала и с отделкой определенного уровня. Даже на развитом рынке (например, рынок жилья городов-миллионников) поиск аналогов, удовлетворяющих столь жестким требованиям, скорее всего, не увенчается успехом. Кроме того, с уменьшением количества аналогов надежность оценок коэффициентов модели существенно снижается, а погрешность полученной модели, соответственно, возрастает. Альтернативным вариантом является учет качественных параметров в модели, для чего используются фиктивные переменные (в литературе также встречается термин «переменные – манекены»). Данный способ является более эффективным, т.к. появляется возможность оценить статистическую значимость влияния данного фактора на зависимую переменную на фоне других параметров, включенных в модель, и повысить надежность модели за счет включения большего количества аналогов. Фиктивная переменная (dummy variable) — в эконометрике переменная модели, полученная путем преобразования (напр., с помощью балльных оценок) информации, содержащей качественные и другие не поддающиеся числовой оценке величины. Ф. п. используются как простое средство для включения подобной информации в регрессионный анализ. Напр., добавление Ф. п., принимающей только два значения — 0 и 1 в качестве дополнительной объясняющей переменной, часто используется при анализе сезонных колебаний. [1] Фиктивные переменные подразделяются на переменные сдвига и переменные наклона. Выбор в пользу того или иного типа переменных (или их комбинаций) является «содержательной» задачей и зависит от характера используемых в модели параметров. Далее продемонстрированы особенности данных видов переменных на нескольких примерах. 1. Переменные сдвига 1.1. Пример №1: модель с одной фиктивной переменной. Рассмотрим самый простой случай регрессии – учтем в модели только одну, качественную переменную. Данный приме

Recently converted files (publicly available):