• Nem Talált Eredményt

Krasztin', O.: Regresszióanalízis alkalmazása a mezőgazdaság közgazdasági kérdéseinek vizsgálatánál

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2022

Ossza meg "Krasztin', O.: Regresszióanalízis alkalmazása a mezőgazdaság közgazdasági kérdéseinek vizsgálatánál"

Copied!
1
0
0

Teljes szövegt

(1)

1052 STATISZTIKAI IRODALMI FIGYELÖ

MEZÖGAZDASÁGI STATISZTIKA

KRASZTIN', O.:

REGRESSZIÓANAUZIS ALKALMAZÁSA

A MEZÓGAZDASÁG KOZGAZDASÁGI KÉRDÉSEINEK VIZSGÁLATÁNÁL

(Voproszü primenenija regreszszionnogo analiza v iszszledovanijah ékonomiki szel'szkogo hazjajsztva.)

Vesztnik Sztatísztiki. 1975. 1. sz. 9—14. p.

A regressziós modellként használható rend—

szereknek több követelményt kell kielégite—

niök. Ezek között első helyen említhető annak szükségessége. hogy a függő változó (: füg- getlen változó bármely értékénél normál el- oszlású legyen. Ha a normál eloszlású alap- sokaságot valamilyen eredménymutató alap- ján két alsokaságra osztjuk (például kiemel- jük az élenjáró üzemeket), akkor a függet- len változókhoz ..fél normál eloszlást" követő függő változók fognak tartozni. Kívánatos, hogy a kialakított csoportok száma ne halad—

ja meg a kettőt, ellenkező esetben a reg- resszióanalízis eredménye formális lesz. (A hi- bák két csoportnál kiegyenlítik, ellensúlyozzák egymást.)

Átlagok használata az éves adatok helyett kétségtelenül csökkenti vagy eltünteti az oda- tok szóródását, ez azonban nem mindig kívá- natos. A regresszióanalízisnél nemcsak az alapvető tendenciát kívánjuk meghatározni, hanem a változók variációjának mértékét is, különösen akkor, ha valamely kapcsolat szo- rossáaát kívánjuk jellemezni (például a reg- ressziós koefficiensek variációja, a variáció időbeni változásának trendje. a regressziós koefficiensek ingadozása és a meteorológiai adatok közti szinkronitás mértéke stb.). Átla—

gok használata gyakran statisztikailag para—

dox képet eredményez. Ilyen esetet a gabo- natermelő gazdaságok terméshozamára ha- tást gyakorló tényezőket leíró többszörös reg- ressziós egyenletek állandóin mutat be a szerző.

A termelési tényezők tiszta hatását vagy azok hatékonyságát kifejező mutatók megha—

tározásához ,,ideális termelési függvényre"

van szükség, amelyben a termelés eredmé—

nyére hatással levő minden olyan tényező szerepel, amely adekvát kapcsolatot mutat az eredménnyel. Az ilyen függvénynek az eredménymutató teljes variációját meg kell magyaráznia, más szóval az összefüggés szo—

rosságát jellemző mutató egységnyi értékű.

A hagyományos gazdaságossági számitá—

soknál a vizsgált tényező hatékonyságát (E.) a termelés volumene —— jövedelem, nyereség stb. — (Pn) és a vizsgált tényező értéke — költ—

ség, állóalapok, műtrágya—felhasználás stb.—

(FO) hányadosaként írhatjuk fel. Ez a hánya- dos Pn: E1F0 formára alakítható. amely a P és az F tengelyű koordinátarendszer metszés- pontján áthaladó egyenes egyenletének te—

kinthető. El ebben az esetben a regressziós koefficienssel analóg.

A gazdasági hatékonyságot kissé más ol—

dalról mutatja be az a képlet, amelyik két időpontban vagy két tipológiai (variációs) csoportban elért eredmény különbségét veszi figyelembe:

2:

Ez is egy egyenes egyenlete, amely már nem okvetlenül a koordinátarendszer kezdőpontjá—

ból indul.

Mindkét eset azt mutatja, hogy az egyszerű lineáris regressziós egyenlet koefficiense Iogi- kailag megfelel a hatékonyság hagyományos mutatójának. Megjegyzendő. hogy a regresz- sziós koefficiens ilyenkor valamely tényezőnek nem a ,,tiszta" hatását mutatja. A vizsgált tényező változásával egyidejűleg ugyanis a többi vele összefüggésben levő tényező is vál—

tozik, ennek hatását viszont az egyszerű reg- ressziós egyenletben szereplő tényezőnek tu- lajdonitjuk.

Ha a regressziós egyenletben több tényező is szerepel, a regressziós koefficiensek a vizs- gált tényező mellett az egyenletben szereplő többi tényező együttes hatásától már ,,meg- tisztítottak". Következésképpen azt mondhat—

juk, hogyaz ilyen koefficiensek a tényezőknek feltehetőleg tiszta hatását mutatják.

Azt, hogy különböző feltételeket véve fi- gyelembe, a regresszióanalízis segítségével ugyanannak a tényezőnek az eredménymuta- tóra gyakorolt hatására vonatkozóan nem egy hanem több értéket kapunk, nem lehet a módszer hiányosságának tekinteni. Ellenkező- leg, ez előnye a módszernek. Ugyanakkor ez a körülmény további kérdéseket vet fel, és bizonyos ellentmondásra mutat rá.

(Ism.: Szász Kálmán)

TANGERMANN, S.:

UKONOMETRIAI MODELL A NÉMET SZÖVETSÉGI KÖZTÁRSASÁG MEZÖGAZDASÁGA SZÁMÁRA

(Ein ökonometrisches Modell für den Agrarsektor der Bundesrepublik Deutschland.) Agrarwirtschalt.

1974. 9. sz. 285—295. p.

A bemutatott modellt a szerző a Német Szövetségi Köztársaság mezőgazdasága szá—

mára szerkesztette, hogy segítségével megha—

tározhassák (! termékek és termelési tényezők árvariánsainak hatását a ráfordítás, a terme- lés és a jövedelem fejlődésére. A modell zárt egyenletrendszer, melynek paramétereit - a lehetőség és az ésszerűség határain belül —- a legkisebb négyzetek módszerével becsülték

az 1950—1951'től I971—1972—ig terjedő idő-

szak adataiból. A modell szerkezete — (: né—

Hivatkozások

KAPCSOLÓDÓ DOKUMENTUMOK

Munkacsoportunk hipotézise tehát az volt, hogy az EVk és egy adott citokin együttes jelenlétében más biológiai hatások figyelhetők meg, mint a két tényező

A kontextuális szintű modellünk azt is jelzi, hogy az iskolai tényezők közül – a többi kontextuális tényező kontroll alatt tar- tása mellett – az

Vizsgálatom központi kérdése az volt, hogy milyen mértékben befo- lyásolja a szövegértést a háttértudás: ha a tanulóknak ismereteik vannak egy témával kapcsolatban,

A szakfolyóiratok tömegével küszköd ő könyvtárosnak hivatkozottságról, hatástényez ő kr ő l, más hasonló tudománymetriai terminusokról hallván jobbára az ötlik

dellben az az alapfeltevés, hogy a vizsgá- lat tárgyát alkotó függő változó normális eloszlású valószínűségi változó és várható értéke lineáris kapcsolatban van a

A többtényezős, nem lineáris termelési függvény alkalmazása arra is lehetőséget ad, hogy ökonometriailag meghatározzuk több tényező optimális kombinációit. A

let vázolása után arra a következtetésre jut, hogy panelek elemzése esetén a regressziós modellek esetében két pótlólagos tényező:.. az időírány és a keresztmetszeti

Ha a regressziós egyenletben több tényező is szerepel, a regressziós koefficiensek a vizs- gált tényező mellett az egyenletben szereplő többi tényező együttes hatásától