Регрессионный анализ в оценке в оценке стоимости имущества заемщика

После выявления статистически значимых связей между переменными (в частном случае, между параметрами и ценой) с помощью методов корреляционного анализа обычно переходят к математическому описанию этих связей методами регрессионного анализа. Пусть в общем случае есть зависимая переменная, например, цена y, которая зависит от k независимых переменных , которые не являются случайными величинами. Связь между этими переменными в условиях, когда y является случайной величиной, описывает математическая модель, называемая уравнением множественной регрессии. Регрессионная модель должна аппроксимировать совокупность собранных оценщиком данных о параметрах и цене объекта оценки. Обычно истинная функциональная связь переменных неизвестна, и оценщику приходится выбирать подходящую функцию для аппроксимации . В частности, для аппроксимации широко используются полиномиальные модели. Регрессионный анализ включает решение следующих задач:

1) определение существенных параметров и выбор диапазонов их изменения;

2) выбор вида регрессионной модели ;

3) определение оценок неизвестных параметров модели;

4) проверка адекватности модели.

Проблема выбора существенных параметров. Обычно параметрами модели являются основные размеры и показатели машины, определяющие ее потребительские свойства. Например, для технологических машин это – один-два основных размера, какой-либо показатель производительности, уровень автоматизации и класс точности.

Диапазоны изменения значений параметров модели не следует принимать слишком широкими, так как это может привести к необходимости построения нелинейной модели, которая требует значительно большего количества данных для построения. Часто лучше иметь несколько более простых моделей (линейных) для разных диапазонов, чем одну нелинейную. Выбор вида регрессионной модели. Неизвестную функцию в окрестностях точки, соответствующей средним уровням каждого фактора, можно представить отрезком степенного ряда. Если интервалы варьирования факторов невелики, то можно ограничиться линейным приближением в виде линейной модели множественной регрессии:

, , (2.18)

где – неизвестные параметры модели, , – значение фактора (регрессора) в наблюдении t, , – ошибки регрессии, ./19/

Основные гипотезы линейной модели множественной регрессии:

1. , – спецификация модели.

2. – детерминированные величины. Векторы , линейно независимы в .

Еще по теме:

Кредитная политика ДБ АО «HSBC Банк Казахстан»
Стратегия и тактика Банка в области получения и предоставления кредитов осуществляется в соответствии с кредитной политикой Банка и внутренними положениями о порядке проведения кредитных операций. Организация кредитной деятельности в ДБ АО «HSBC Банк Казахстан» осуществляется кредитным отделом и кр ...

Основные функциональные обязанности отделов
Управляющий филиалом Управляющий руководит деятельностью филиала на основании доверенности, выданной Банком:  издаёт приказы и другие документы по вопросам, входящим в компетенцию Филиала  представляет Банк во всех организациях, выдаёт доверенности в порядке передоверия, устанавлива ...

Анализ влияния качества кредитного портфеля на выполнение нормативов ликвидности
В целом по банковскому сектору республики Башкортостан наблюдается тенденция роста и улучшения качества кредитного портфеля. Величина "стандартных" ссуд в общем объеме ссудной и приравненной задолженности по состоянию на 01.01.2011 составила 90,6%, в т. ч. по ОАО "Социнвестбанк" ...