2015-04-17
670
1. Взаимосвязи экономических переменных. Понятие о функциональной, статистической и корреляционной связях.
2. Понятие корреляционной модели. Виды КМ
3. Линейная корреляция
4. Уравнение регрессии
5. Анализ статистической значимости коэффициентов линейной регрессии.
6. Коэффициент детерминации.
7. Ранговая корреляция.
8. Корреляция бинарных данных
- Взаимосвязи экономических переменных
Одной из центральных задач экономического анализа является прогнозирование развития некоторого экономического объекта при создании тех или иных условий. Невозможно рационально управлять развитием исследуемого процесса без количественного учета влияния факторов определяющих его развитие. С другой стороны, во многих случаях различные экономисты предлагают разные, а зачастую противоположные методы решения той или иной задачи. Когда решение принято, и определенный результат получен бессмысленно вести дискуссии о том было ли лучшее решение. Экономическая ситуация практически никогда не повторяется в точности, а следовательно, контрольный эксперимент невозможен.
|
|
|
Поэтому, чтобы управлять развитием экономического объекта, нужно понять какие факторы это развитие определяют. Обычно среди бесконечного количества факторов, воздействующих на исследуемый экономический показатель, действительно существенных немного. Но их надо уметь выделить и учесть в модели. Экономическая теория выявила и исследовала значительное число стабильных связей между различными показателями. Например, хорошо изученными являются зависимости спроса или потребления от уровня дохода и цен на товары, зависимость объема производства от целого ряда факторов (размера основных фондов, их возраста, качества персонала и т. д.); зависимость между производительностью труда и уровнем механизации, и многие другие зависимости.
Но в реальных ситуациях степень влияния отдельных факторов будет различной. Еще сложнее задача анализа малоизученных взаимосвязей. Инструментарием такого анализа являются методы статистики и эконометрики, в частности регрессионного и корреляционного анализа с использованием реальных статистических данных. Однако вопрос о том, почему одна переменная влияет на другую, находится за пределами статистического анализа и требует содержательного изучения.
