Modele si prognoze -MAN - an III sem 2

3. MODELUL LINEAR DE REGRESIE
MULTIFACTORIAL
În capitolul precedent a fost analizat un caz simplu, al dependenţei lineare
dintre două variabile X şi Y, sub forma Y = f(X, e). De cele mai multe ori însă,
intercondiţionările dintre procesele economice sunt mult mai complexe, astfel încât
evoluţia unei variabile Y nu depinde de un singur factor, ci de o serie de factori. De
exemplu, inflaţia este un proces economic deosebit de complex, care depinde de
evoluţia salariilor în economie, de dinamica productivităţii muncii, de cursul de
schimb al monedei naţionale, de ratele dobânzii, de preţurile la energie pe plan
internaţional etc.
De asemenea, o creştere a salariilor la momentul t, neînsoţită de creşterea
productivităţii muncii, poate duce la creşterea preţurilor în economie la momentul
t+1, deoarece costurile unitare de producţie sunt mai mari şi, totodată, cererea pe piaţă
este mai mare. Creşterea preţurilor în economie la momentul t+1 poate avea ca efect o
sporire a presiunilor sindicale pentru creşterea salariilor la momentul t+2 şi circuitul
inflaţionist se reia. Mai departe, creşterea inflaţiei duce la devalorizarea monedei
naţionale, ceea ce determină scumpirea importurilor, deci o creştere a costurilor de
producţie. Sporirea costurilor are ca efect creşterea preţurilor şi apare, astfel, un alt
circuit inflaţionist. Evident, corelaţiile prezentate nu acoperă întreg spectrul
intercondiţionărilor dintre variabilele economice analizate.
În aceste condiţii, o dezvoltare directă a modelelor prezentate în capitolele
anterioare constă în analiza interdependenţelor lineare multiple între variabilele
economice. Pentru acest scop, modelul descris prin relaţia 2- 3 este înlocuit tot cu un
model de regresie lineară, însă cu dependenţe multiple, de tipul:
Y = a0 + a1X1 + a2X2 + ... + akXk + e 2- 16
unde Y este variabila endogenă, X1, X2, …, Xk sunt k variabile explicative,
a0, a1, a2, …, ak sunt k+1 parametri necunoscuţi, iar e este variabila de abatere
(eroarea) din ecuaţia de regresie.