Причинно-следственные связи в экономике. Корреляционный и регрессионный анализ

Большинство явлений и процессов в экономике находятся в постоянной объективной связи. Исследование зависимостей и взаимосвязей между объективно существующими явлениями и процессами играет большую роль в экономике.

В процессе исследования выявляются причинно -следственные отношения или связь объектов, явлений и процессов, когда изменение одного из них (причины) ведет к изменению другого (следствия). Определение факторов, оказывающих существенное влияние на вариацию результатов социально-экономического развития, количественная оценка влияния, позволяет определить основные направления совершенствования процесса управления.

Когда говорят о взаимосвязи двух или нескольких показателей (не только в сфере экономики, но и вообще в природе или обществе), то различают две формы связи: функциональную и корреляционную.

Функциональная зависимость проявляется определенно и точно в каждом отдельном случае, в каждом отдельном наблюдении. Например, известный закон Ома, устанавливает функциональную зависимость между напряжением, сопротивлением и силой тока. Этот закон строго соблюдается независимо от вида проводника. Знание функциональных зависимостей позволяет точно прогнозировать события даже для отдаленного будущего. Например, солнечные и лунные затмения.

Корреляционная зависимость в отличие от функциональной проявляется лишь в общем и среднем и только в массе наблюдений.

В экономических исследованиях часто изучаются связи между случайными и неслучайными величинами. Такие связи называют регрессионными, а метод их изучения - регрессионным анализом.

Tще до математического расчета, считается установленным, что связь между независимым показателем-фактором х и зависимой переменной у существует (по меньшей мере, может существовать) и характеризуется функцией y=f(x). Примером возможного применения регрессионного анализа в экономике является исследование влияния на производительность труда и себестоимость таких факторов, как величина основных производственных фондов, заработная плата и др.

Таким образом, к орреляционный анализ - это определение тесноты и направления связи между двумя признаками (при парной связи) и между результативным и множеством факторных признаков (при многофакторной связи). Р егрессионный анализ - установление аналитического выражения (формы) связи, оценка достоверности и адекватности регрессии реальным условиям. То есть, в корреляционном анализе оценивается сила связи, в регрессионном анализе исследуется ее форма.

Регрессия имеет различные виды.

Рисунок - Классификация видов регрессий

Парная (простая) регрессия - регрессия между двумя переменными: результативной и объясняющей (результативным и факторным признаками). Множественная регрессия - регрессия между зависимой переменной y и двумя и более объясняющими переменными.

Линейная регрессия выражается линейной функцией. Нелинейная регрессия выражается нелинейными функциями.

Положительная регрессия - с увеличением (уменьшением) объясняющей переменной значения зависимой переменной также соответственно увеличиваются (уменьшаются). Отрицательная регрессия - с увеличением или уменьшением объясняющей переменной зависимая переменная уменьшается или увеличивается.

Непосредственная регрессия - зависимая и объясняющая переменные связаны непосредственно друг с другом. Косвенная регрессия - объясняющая регрессия действует на зависимую через ряд других переменных. Ложная регрессия возникает при формальном подходе к исследуемым явлениям без уяснения того, какие причины обуславливают данную связь.