Имеются данные о деятельности 25 крупнейших компаний США (таблица 1.1).
Таблица 1.1 – Исходные данные
| № компании | y | x1 | x2 | x3 | x4 | x5 |
| 2,5 | 38,2 | 5,3 | 16,5 | 29,4 | 1,2 | |
| 3,3 | 20,3 | 3,8 | 24,9 | |||
| 2,3 | 11,4 | 5,1 | 9,2 | 27,4 | 0,9 | |
| 3,3 | 16,9 | 1,3 | 19,3 | 1,3 | ||
| 4,2 | 26,9 | 6,1 | 40,8 | 25,8 | 1,6 |
Продолжение таблицы 1.1
| 2,9 | 21,9 | 1,6 | 37,2 | 0,3 | ||
| 5,7 | 27,5 | 133,5 | 25,5 | 2,6 | ||
| 3,2 | 24,8 | 5,6 | 32,9 | 25,3 | 1,3 | |
| 8,5 | 172,3 | 16,8 | 286,5 | 24,8 | 2,3 | |
| 8,9 | 0,4 | 1,6 | 23,8 | |||
| 2,9 | 13,7 | 2,2 | 10,3 | 23,8 | 1,5 | |
| 3,5 | 5,3 | 16,4 | 23,5 | 1,8 | ||
| 3,5 | 20,3 | 3,7 | 23,8 | 14,7 | 1,9 | |
| 16,7 | 3,5 | 81,5 | 21,6 | 1,3 | ||
| 26,4 | 3,4 | 40,4 | 21,2 | 1,5 | ||
| 2,4 | 13,7 | 0,9 | 12,9 | 20,6 | 0,2 | |
| 3,4 | 33,9 | 3,6 | 54,6 | 1,1 | ||
| 2,5 | 19,3 | 1,9 | 36,9 | 18,3 | 1,7 | |
| 2,7 | 24,6 | 4,2 | 53,8 | 13,9 | 2,1 | |
| 3,5 | 19,6 | 3,3 | 22,8 | 17,8 | 2,1 | |
| 0,7 | 28,3 | 0,4 | 50,4 | 17,7 | 1,4 | |
| 2,9 | 20,4 | 2,4 | 27,2 | 17,7 | 1,8 | |
| 3,6 | 20,3 | 3,2 | 25,2 | 17,6 | ||
| 2,2 | 11,1 | 0,5 | 8,9 | 16,4 | 1,3 | |
| 2,3 | 22,4 | 1,6 | 31,1 | 15,7 |
где y – чистый доход, млрд. долл.;
x 1 – оборот капитала, млрд. долл.;
x 2 – использованный капитал, млрд. долл.;
x 3 – численность служащих, тыс. чел.;
x 4 – рыночная капитализация компаний, млрд. долл.;
x 5 – заработная плата служащих, тыс. долл.
Построим уравнение множественной линейной регрессии следующего вида:
.
Для этого проведем регрессионный анализ данных факторов с помощью ППП МС Excel.
Для построения модели можно воспользоваться инструментом анализа данных Регрессия. Порядок действий следующий:
а) в главном меню выберите Сервис/Анализ данных/Регрессия. Щелкните по кнопке ОК;
б) заполните диалоговое окно ввода данных и параметров ввода (рисунок 1.1):
Входной интервал Y – диапазон, содержащий данные результативного признака;
Входной интервал Х – диапазон, содержащий данные всех пяти факторов;
Метки – флажок, который указывает, содержит ли первая строка названия столбцов или нет;
Константа – ноль – флажок, указывающий на наличие или отсутствие свободного члена в уравнении;
Выходной интервал – достаточно указать левую верхнюю ячейку будущего диапазона;
Новый рабочий лист - можно задать произвольное имя нового листа.
Рисунок 1.1 – Диалоговое окно ввода параметров инструмента Регрессия
Результаты регрессионного анализа представлены на рисунке 1.2.
Рисунок 1.2 – Результат применения инструмента Регрессия для факторов
Составим уравнение множественной регрессии:
.
Коэффициенты регрессии показывают среднее изменение результативного признака с изменением на 1 единицу своего измерения данного фактора при условии постоянства всех остальных.
Таким образом, коэффициент регрессии при 
показывает, что с увеличением оборотного капитала на 1 млрд. долл. чистый доход увеличится на 0,0039 млрд. долл., при фиксированном значении остальных факторов. Аналогичным образом делаются выводы по остальным коэффициентам регрессии.
Параметр a экономической интерпретации не имеет.
