ПРЕДИСЛОВИЕ К РУССКОМУ ИЗДАНИЮ

В наши дни математико-статистические исследования становятся необходимым инструментом для получения более глубоких и полноценных знаний о механизме изучаемых явлений. Предлагаемый вниманию советского читателя перевод книги Э. Фёрстера и Б. Рёнца «Методы корреляционного и регрессионного анализа» посвящен методам, широко применяемым для построения математических многофакторных моделей. Как при планировании, так и при проведении экспериментов исследователь чаще всего ставит задачу, сводящуюся к составлению уравнений регрессии и оценке их параметров. Овладение приемами статистической обработки наблюдений и методами составления уравнений, дающих адекватное описание изучаемого явления, — непременное условие получения корректных выводов.

Для понимания методов, обсуждаемых в книге, от читателя требуется математическая подготовка в рамках технического или экономического высшего учебного заведения и знание основных понятий теории вероятностей и математической статистики.

В нашей стране уже издан целый ряд отечественных и переводных работ по математико-статистическим методам исследования взаимосвязей. Выбор именно этой книги для перевода объясняется тем, что в ней содержится систематизированное изложение идей и методов, лежащих в основе корреляционного и регрессионного анализа. Особое внимание авторы обращают на основные предположения при статистическом оценивании, о которых часто забывают при решении конкретных задач, что влечет за собой искажение выводов.

Отличительная особенность книги Э. Фёрстера и Б. Рёнца — ее прикладной характер. Авторы приводят экономические примеры, некоторые из них являются «сквозными». Эти примеры позволяют наглядно продемонстрировать результаты исключения и введения переменных в уравнение регрессии, различные способы обработки данных, достоинства и недостатки показателей связи. При этом следует отметить, что примеры будут понятны не только экономистам и статистикам, но и другим специалистам различных отраслей народного хозяйства.

Авторы не только дают описание стандартной техники регрессионного и корреляционного анализа. Большое внимание уделяется содержательной интерпретации параметров регрессии и показателей связи.

Удачна и структура работы, позволяющая исследователю быстро ориентироваться в ее содержании и находить методы и алгоритмы критериев для решения своих задач. В книге приводятся необходимые сведения как по линейной, так и по нелинейной регрессии. В отдельную главу выделены важные вопросы корреляционного и регрессионного анализа — критерии значимости оценок параметров регрессии, коэффициентов корреляции и детерминации, а также построение доверительных интервалов для них и уравнений регрессии.

Отдельная глава посвящена проблеме мультиколлинеарности. Вскрывая причины мультиколлинеарности в экономических явлениях и ее влияние на свойства оценок, авторы используют различные подходы к определению ее присутствия в результатах анализа.

Для исключения или уменьшения мультиколлинеарности переменных предлагается набор методов с краткой их характеристикой. Имеется также обзор проблем, связанных с корреляцией и регрессией временных рядов. Э. Фёрстер и Б. Рёнц вводят читателя в круг вопросов, возникающих при анализе временных рядов. Наиболее обстоятельно при этом обсуждается автокорреляция переменных и возмущений. Здесь же приведен алгоритм критерия Дарбина—Уотсона для проверки гипотезы об отсутствии автокорреляции, широко используемый в практических расчетах.

В книге затрагиваются также проблемы оценивания структурных параметров эконометрических моделей, состоящих из нескольких уравнений регрессии с взаимозависимыми переменными. После краткого обсуждения наиболее важных вопросов, связанных с идентификацией и предпосылками построения эконометрических моделей, авторы рассматривают ряд методов оценивания систем одновременных уравнений — обычный метод наименьших квадратов, двухшаговый и косвенный методы наименьших квадратов. При этом дается не только общее описание методики: технические приемы иллюстрируются конкретными примерами. В работе содержится также обзор основных показателей связи признаков с качественной вариацией, подробно обсуждается ранговая корреляция.

По форме и стилю изложения, по виду и сложности затрагиваемых вопросов книгу Э. Фёрстера и Б. Рёнца следует рассматривать как введение в круг вопросов многомерного статистического анализа, что и позволяет рекомендовать перевод книги Э. Фёрстера и Б. Рёнца широкому кругу специалистов, встречающихся в своей работе с исследованием взаимосвязей явлений.

В. М. Иванова