62
???? – Внешний долг РФ, млн. долл. США;
????
1
– ВВП, млрд. руб.;
????
2
– Международные резервы, млн. долл. США;
????
3
– Чистый вывоз/ввоз капитала частным сектором, млн. долл. США;
????
4
– Экспорт товаров, услуг, полученные первичные и вторичные
доходы, млн. долл. США;
????
5
– Прямые инвестиции в Россию, млн. долл. США.
Исследуемые показатели будем рассматривать за последние 15 лет,
данные взяты с сайта ЦБ РФ и Федеральной службы государственной
статистики.
Для построения модели, необходимо определить зависимость между
изучаемыми показателями. Для этого рассчитаем парные коэффициенты
корреляции между показателями.
Согласно полученным нами коэффициентам корреляции, наиболее тесно
связаны с ???? переменные ????
1
, ????
2
, ????
4
, ????
5
. Таким образом, мы выявили
взаимосвязь внешнего долга со следующими величинами: ВВП,
международные резервы, экспорт товаров, услуг, полученные первичные и
вторичные доходы, прямые инвестиции в Россию. Переменная ????
3
исключается
из дальнейшего анализа, т.к. коэффициент корреляции составил 0,512, что
свидетельствует о слабой зависимости.
Также, выявлена высокая связь между переменными ????
2
, ????
4
и ????
5
,
следовательно, необходимо проверить наличие мультиколлинеарности.
Одним из условий нахождения множественной регрессии является
независимость действия факторов, мультиколлинеарность факторов нарушает
это условие. Если факторы модели мультиколлинеарны, то они дублируют друг
друга и один из них следует исключить из регрессии.
Коэффициент парной корреляции между ????
2
и ????
4
равен 0,937. При этом
зависимость ????
2
с другими переменными меньше, чем у ????
4
, следовательно,
необходимо исключить ????
4
из анализа.
Уравнение регрессии: