Для построения многофакторной модели используют статистическую информацию о деятельности предприятия и осуществляют следующие этапы: математико-статистический анализ, построение многофакторной регрессионной модели, проверка построенной модели на адекватность, анализ полученных результатов.
На этапе математико-статистического анализа проверяют основные предположения классического регрессионного анализа, кроме того, осуществляют важнейшую процедуру многофакторного анализа - проверку факторов на мультиколинеарнисть. Термин "мультиколинеарнисть" означает, что в многофакторной регрессионной модели две или более независимых переменных (факторов) связаны между собой линейной зависимостью или, другими словами, имеют высокую степень корреляции (rxixj ® 1, i Ф j).
Для осуществления математико-статистического анализа строят матрицу коэффициентов парной корреляции, которая показывает степень связи между факторами эконометрической модели. Затем анализируют коэффициенты парной корреляции между факторами. Результатом этапа математико-статистического анализа является нахождение множества основных независимых между собой факторов, являющихся базой для построения регрессионной модели.
На втором этапе для построения многофакторной модели широкое использование получили «пошаговый» метод и метод "исключений". Сущность «пошагового» метода заключается в том, что факторы по очереди включают в модель до тех пор, пока она не станет удовлетворительной. Порядок включения выбирается с помощью коэффициента корреляции как меры важности факторов (независимых переменных), которые еще не включены в модель. Этот метод предполагает расчет частных F-критериев факторов, которые осуществляли значительное влияние на результативный показатель. Далее определяют показатели, которые осуществляли наибольшее влияние на результативный показатель, значение частных F-критериев превышающие нормативные значения.
Метод "исключений" состоит в том, что выбирают набор факторов, которые предположительно могут влиять на результативный показатель. Затем, поочередно исключают те факторы, в которых наименьший коэффициент корреляции (по матрице статистики), а значение частных F-критериев неперевищуюють нормативные значения. Таким образом, останутся только те переменные, которые соответствуют рассмотренным выше условиям.
Следует сказать, что на этом этапе рассчитывают коэффициент множество корреляции, который показывает общее влияние независимых факторов на результирующий показатель эконометрической модели. Он находится в промежутке между 0 и 1. Чем больше влияние факторов, тем больше коэффициент множественной корреляции приближается к 1. Но он не может превышать значение последней.
На следующем этапе анализа проверяют адекватность модели с помощью использованием F-критерия Фишера и t-критерия Стьюдента. При проверке на адекватность эконометрической модели также используют тест Дарбина-Уотсона, что помогает проверить модель на гомо-или гетероскедастичнисть.
На последнем этапе полученную модель анализируют и интерпретируют.