regrèsijos mòdelis, regrèsinis mòdelis, regresijos lygtimi ar lygčių sistema pagrįstas ekonometrinis modelis, kuris aprašo ir įvertina tiriamų kintamųjų dydžių sąveikas.
Modelių rūšys
Vienos lygties regresijos modelis aprašo vieno ar kelių nepriklausomų kintamųjų poveikį priklausomam kintamajam, kai ryšiai tarp sistemos elementų yra stochastiniai. Jei tokiame modelyje yra tik 1 nepriklausomas kintamasis, jis vadinamas poriniu regresijos modeliu, jei nepriklausomų kintamųjų yra 2 ir daugiau – dauginiu, daugialypiu.
Kelių lygčių regresijos modeliai skirti daugialypių ryšių analizei, juose yra 2 ar daugiau priklausomų kintamųjų.
Parametrų įvertinimo metodai
Skirtingi regresijos modeliai turi skirtingas prielaidas ir nevienodas galimybes taikyti nežinomų parametrų įvertinimo metodus. Dažniausiai taikomi parametrų įvertinimo metodai yra mažiausiųjų kvadratų metodas, momentų ir didžiausio tikėtinumo metodai. Kiti metodai (dviejų ir trijų pakopų mažiausiųjų kvadratų, apibendrintų mažiausiųjų kvadratų, instrumentinių kintamųjų, apribotų mažiausiųjų kvadratų) yra tik trijų aukščiau nurodytų pagrindinių metodų modifikacijos, pritaikytos arba leidžiančios prisitaikyti prie konkrečių išmatavimo padėčių. Parametrų įvertinimo metodo pasirinkimas priklauso ne tik nuo įvertinamo regresijos modelio, jo struktūros, bet ir nuo regresijos modelio prielaidų patenkinimo.
Taikymas
Sudarytas regresijos modelis, su kurio pagalba įvertintos priklausomybės tarp kintamųjų praeityje ir dabartyje, gali būti panaudotas ir ateities tendencijoms prognozuoti (prognozėms dažniausiai taikomi laiko eilučių ekonometriniai modeliai; prognozavimas).
819