Foreign Exchange Operations - Криволинейная зависимость

Оглавление >>> Производные финансовые и товарные инструменты

При предположении криволинейной зависимости следует выбрать (как и при парной корреляции) определенный тип кривой линии и представить ее в виде алгебраического выражения. Последующие расчеты связаны с выявлением показателей по формулам прямолинейной зависимости в множественной корреляции (регрессии). Часто в этих расчетах прибегают к помощи логарифмов.

Общепринято суждение, что введение в анализ широкого круга факторов и попытка найти такое их сочетание, которое бы почти полностью определяло поведение изучаемого признака, нецелесообразно. Эффективнее произвести отбор сравнительно небольшого числа основных факторов.

При поиске достоверных результатов могут быть применены методы частной регрессии и чистой регрессии. Частный коэффициент корреляции в отличие от коэффициента (полного) парной корреляции между явлениями показывает тесноту связи после устранения изменений, обусловленных влиянием третьего явления на оба коррелируемых признака (из значений корреляционных признаков вычитаются линейные оценки в связи с третьим признаком). Точно так же понимается и определяется частная регрессия. При этом число факторов-явлений, влияние которых исследователь стремится исключить, может быть сколь угодно велико (естественно, в пределах разумного).

Чистая регрессия появляется, если в уравнение множественной регрессии вводится среднее значение тех признаков, влияние которых предполагается исключить. При таком решении уравнения принятая на среднем уровне величина исключаемого признака присоединяется к свободному параметру (к влиянию всех прочих неучтенных связей), т.е. меняет положение начальной точки линии регрессии в системе координат. Показатель тесноты корреляционной связи, рассчитанной по чистой регрессии, отличается от частного коэффициента корреляции.

Продолжение >>> Выявление трендов

Главная Софт Литература Читайте на сайте Контакты