63
y = 79160,7 + 4,6????
1
, + 0,23????
2
+ 2,05????
5
(1)
Множественный коэффициент корреляции: ????= 0.987
Коэффициент детерминации: ????
2
= 0.976
Далее, необходимо провести анализ математических свойств
регрессионного уравнения. Для оценки качества модели используют
коэффициент детерминации. Коэффициент детерминации принимает значения
от -1 до 1, и чем ближе значение к 1 по модулю, тем сильнее связь
результативного признака ????с исследуемыми факторами ????. В нашем случае
коэффициент детерминации ????
2
равен 0,976, т.е. уравнением регрессии
объясняется 97,6% дисперсии результативного признака, а на долю прочих
факторов приходится 2,4%.
Таким образом, построенная модель достаточно описывает изменения
внешнего долга.
Проведенный анализ модели показал, что данная модель хорошо
иллюстрирует зависимость внешнего долга от значений следующих
переменных: ВВП, международные резервы и прямые инвестиции.
Рассмотрим также среднюю относительную ошибку аппроксимации,
которая для нашей модели она составила 5,3 %. При этом, в статистике принято
считать, что модель хорошо интерпретирует результативный показатель, если
данный показатель меньше 10 %. Таким образом, качество модели, исходя из
относительных отклонений по каждому наблюдению, признается хорошим.
3.2 Рекомендации по управлению внешним государственным долгом
Российской Федерации
Проанализировав государственный внешний долг РФ, и рассмотрев
динамику его объема, можно сделать вывод, что увеличение внешнего долга
является причиной ухудшения условий для последующих заимствований. При
этом также обостряются риски, связанные с волатильностью национальной
валюты, которая обусловлена зависимостью отечественной экономики от
внешней конъюнктуры.