СУЩНОСТЬ КОРРЕЛЯЦИИ

СУЩНОСТЬ ЭКОНОМЕТРИКИ

Эконометрика создана в начале 20 века и рассматривается как единство 3-х составляющих: математики, статистики и экономической теории.

В настоящее время эконометрика – это наука объединяющая совокупность теоретических методов, приемов и моделей, предназначенных для того, чтобы на базе экономической теории, статистики и математических вычислений придать количественное выражение изучаемым закономерностям.

Цели эконометрики:

* прогноз социально-экономических показателей, характеризующих состояние анализируемого явления

* имитация различных сценариев развития анализируемого явления

Этапы эконометрического моделирования:

1) постановочный – предполагает определение конечных целей моделирования, набора участвующих моделей факторов и их роль

2) априорный – предмодельный анализ экономической сущности изучаемого явления, формирование априорной информации, относительно к правде исходных данных

3) параметризация – собственно моделирование, т.е. выбор общего вида модели, в том числе состава входящих в нее связей

4) информационный – предполагает сбор необходимой статистической информации по совокупности объекта или по 1 объекту за разные периоды времени

5) идентификация модели – статистическая оценка неизвестных параметров модели

6) верификация – сопоставление реальных и модельных данных, проверка адекватности модели

Моделирование развитий явлений может проводится на макроуровне (на уровне стран), мезоуровне (уровень областей и регионов), микроуровне (уровне предприятий).

Все явления общественной жизни взаимосвязаны, все взаимосвязи делятся на 2 вида:

ü функциональные связи – просты и определены, в них каждому значению факторов соответствует строго определенное значение результата (f). Используется в точных науках (математика, физика).

Например: длина окружности всегда определяется по формуле:

l = 2ПR, где l (результат), 2П (постоянная величина), R(фактор).

Если R=4, l = 2*3, 14*4 = 24,56 – никакого др значения быть не может.

ü корреляционные связи – проявляются при большом количестве наблюдений, являются неопределенными, одному значению фактора может соответствовать несколько значений результата.

Например:

	1 поле	2 поле	3 поле
Внесение количества удобрений, ц/га (фактор)
Урожайность картофеля, ц/га (результат)

 

Значение фактора везде 1, а результат разный, т.к. помимо дозы внесения удобрений, на урожайность влияет еще и множество др факторов. Основная цель корреляционного анализа – выявить силу влияния одного из множества факторов. Корреляционная связь – неполная вероятностная зависимость, которая проявляется в массе наблюдений.

Различают корреляции:

* парные – возникает от взаимодействия 1 фактора с результатом

* множественные - возникает от взаимодействия 2-х и более факторов с результатом

Условия расчета показателей корреляции:

® наличие достаточно большого количества наблюдений, для этого данные берутся по 1 объекту исследования за несколько периодов времени или за 1 период по нескольким объектам. Для того, чтобы изучить влияние 1 фактора требуется не менее 8 наблюдений, 2 факторов – не менее 16 наблюдений и т.д.

® анализируемые показатели должны иметь количественное измерение, если показатель выражается словесным понятием (уровень образования, специальность), то им присуждают цифровые метки. (например, отметка А).