2015-03-08
593
Стохастическая (вероятностная, корреляционная) зависимость характеризуется тем, что связи между факторами и результатом их взаимодействия не имеют постоянной формы, а носят случайный вероятностный характер. О них можно говорить лишь в среднем, приближенно, с определенной степенью точности. Необходимо устанавливать их каждый раз заново для одного и того же объекта, если изменились условия его функционирования. Выявление формы связи, то есть ее моделирование, осуществляется на основе выборочного наблюдения за последовательностью однородных, повторяющихся явлений путем исчисления средних для данной выборки характеристик. По связи между этими средними судят о характере зависимости в целом.Стохастический подход к исследованию причинно-следственных связей результативного показателя с факторами, обуславливающими его изменение во времени и пространстве, направлен на выявление общих закономерностей хозяйственных явлений и процессов путем изучения массовых эмпирических данных о конкретных реализациях этих явлений и процессов. При этом изучаются свойства и законы варьирования показателей с целью определения той части изменения результативного показателя, которую можно отнести на долю влияния каждого из анализируемых факторов.
|
|
|
Основные этапы анализа стохастических факторных систем:
1. Изучается наличие и направление связей между факторными и результативными показателями. Предположение о наличии и тесноте стохастической связи делается в случае выявления общих закономерностей в вариации анализируемых показателей. Для этого используются стандартные способы статистического анализа: сравнение, параллельных и динамических рядов, аналитические группировки, графики.
2. Изучается интенсивность связи между результативными и факторными показателями, так как источники возникновения общих закономерностей изменения могут быть различными: причинно-следственная связь между показателями, зависимость от общего фактора, случайное совпадение элементов (параметров) вариации. Для этого используется парная и множественная корреляция. Связь между результативным и факторным показателями проверяется методом парной коореляции. Множественная корреляция – взаимодействие нескольких факторов с результативным показателем. Необходимым условием применения корреляционного анализа являетя наличие достаточно большого количества наблюдений о величине исследуемых факторных и результативных показателей (в динамике или за текущий год по совокупности однородных объектов), которые должны иметь количественное измерение.
|
|
|
3. В процессе анализа необходимо раскрыть причинную основу взаимосвязи между количественными характеристиками хозяйственных процессов и явлений и сформировать факторную модель, определив вид связи и коэффициенты в факторной модели. Для этой цели наиболее часто используются методы регрессионного анализа.
4. Далее на основе сформированной модели определяется влияние каждого фактора на результативный показатель, т.е. проводится факторный анализ методами, описанными в п.4.3
В зависимости от характера исходной информации применяются разные приемы корреляционного анализа:
- оценка парной корреляции между показателями с цифровой шкалой измерения;
- ранговая корреляция и коэффициенты, рассчитанные по матрицам сопряженности при анализе связей между качественными показателями, например, при тестировании кандидатов или абитуриентов ряды можно построить путем ранжирования (определения номера места) показателя в ряду;
- каноническая корреляция при анализе связи между группами показателей разной размерности;
- частная корреляция, позволяющая исследовать связь между двумя показателями путем элиминирования (устранения) искажающего влияния на совместный одинаковый характер изменения (варьирования) двух показателей при общих для них одного или нескольких факторах;
- множественная корреляция при оценке зависимости одного результативного показателя от группы факторов-аргументов.
Рассмотрим кратко наиболее часто используемые методы парной и множественной корреляции. Более подробно исследование стохастических факторных систем изучается в курсе статистики.
