| Антохонова И.В.. Методы прогнозирования социально-экономических процессов, 2004 |
4.1. Функциональная и стохастическая зависимости |
Принципиальная идея, с которой сталкивается ис-следователь социально-экономических процессов и явлений, - это понимание природы взаимосвязей между экономическими переменными. Формирующийся на рынке спрос на определенный товар рассматривается как функция цены, доходность активов зависит от степени риска вложений, потребительские расходы могут быть функцией от доходов.
В процессе статистического анализа и прогнозирования социально-экономических явлений необходимо количественно описать самые существенные взаимосвязи. Для достоверного отражения сущности и характера явле-ний и процессов следует выявлять причинно-следственные отношения. Причинная связь характеризуется временной последовательностью причины и следствия: причина всегда предшествует следствию. Однако для корректного понимания следует исключать совпадения событий, не имеющих причинной взаимосвязи.
Многие социально-экономические явления представляют результат одновременно и совокупно действующих причин. В таких случаях отделяются главные причины от второстепенных, несущественных.
Между явлениями различают два вида зависимостей: функциональную, или жестко детерминированную, и статистическую, или стохастически детерминированную. При функциональной зависимости каждому значению независимой переменной х однозначно соответствует вполне определенное значение зависимой переменной у. Эту зависимость можно описать в виде равенства у = f(x) . Приме-
ром такой зависимости могут быть законы механики, справедливые для каждой отдельно взятой единицы совокупности без случайных отклонений.
Статистическая, или стохастическая зависимость, проявляется только в массовых явлениях, при большом числе единиц совокупности. При стохастической за-висимости для заданных значений независимой переменной х можно указать ряд значений у, случайно рассеянных в интервале. Каждому фиксированному значению аргумента соответствует определенное статистическое распределение значений функции. Это связано с тем, что зависимая переменная, кроме выделенной переменной х, подвержена влиянию также других неконтролируемых или неучтенных факторов, а также с тем, что накладываются ошибки измерения. ( 2, с. 12). Поскольку значения зависимой переменной подвержены случайному разбросу, они не могут быть предсказаны с достаточной точностью, а только указаны с определенной вероятностью. Появляющиеся значения зависимой переменной являются реализациями случайной величины.
Односторонняя стохастическая зависимость одной случайной переменной от другой или нескольких других случайных переменных рассматривается как регрессия. Функция, при помощи которой выражается односторонняя стохастическая зависимость, называется функцией регрессии или просто регрессией.
Существует различие между функциональной зависимостью и регрессией. Кроме того, что переменная х при функциональной зависимости^ =f(x) полностью определяет значение функции^, функция обратима, т.е. существует обратная функция х = f(у). Функция регрессии таким свойством не обладает. Только в предельном случае, когда стохастическая зависимость переходит в функциональную зависимость, из одного уравнения регрессии можно перейти в другое.
Формализация вида уравнения регрессии неадекватна целям, связанным с измерениями в экономике и с анализом тех или иных форм зависимостей между пере-менными. Решение подобных задач становится возможным в результате введения в экономические соотношения стохастического члена:
При изучении зависимостей следует иметь в виду, что функция регрессии только формально устанавливает соответствие между переменными, в то время как они могут не состоять в причинно-следственных отношениях. В этом случае могут возникнуть ложные регрессии вследствие случайных совпадений в вариациях переменных, которые не имеют содержательного смысла. Поэтому обязательным этапом перед подбором уравнения регрессии является качественный анализ зависимости между независимой переменной х и зависимой переменной у, основанный на предварительных гипотезах.
|
| << Предыдушая |
Следующая >> |
| = К содержанию = |
Похожие документы: "4.1. Функциональная и стохастическая зависимости" |
- 1.5. Структура современной экономической теории
функциональная взаимосвязь между микро- и макроэкономикой. Макроэкономика, занимаясь макроэкономическими обоснованиями, является по своей сути продолжением микроэкономики. А Модель ЛВ-ЛБ - модель совместного равновесия агрегированного (или совокупного) спроса и агрегированного (или совокупного) предложения. Модель 1Б-ЬМ - модель совместного равновесия на рынке благ и денег. Разработана
- 2.1.2. ЗАДАЧИ ЭКОНОМИЧЕСКОГО ФАКТОРНОГО АНАЛИЗА
функциональной) или стохастической зависи-мости между результирующим показателем и определённым набором фак-торов и выясняется роль отдельных факторов в изменении показателя. Постановка задачи прямого факторного анализа распространяется на детерминированный и стохастический случай. В качестве анализируемой конечной факторной системы рассмотрим некоторую функцию У = / (х), где х = (х;}, I =
- Глава 1.4. Методы экономического анализа 1.4.1. Общая характеристика методов экономического анализа
функциональной зависимости, т.е. связь проявляется не в каждом отдельном случае, а в определенной зависимости. С помощью корреляции решаются две главные задачи: составляется модель действующих факторов (уравнение регрессии); дается количественная оценка тесноты связей (коэффициент корреляции). Математические методы можно разделить на три группы: экономические (матричные методы, теория
- 1.4.2. Методы анализа
функциональной, или жестко детерминированной, если каждому значению факторного признака соответствует вполне определенное, неслучайное значение результативного признака. Связь называется стохастической (вероятностной), если каждому значению факторного признака соответствует множество значений результативного признака, то есть определенное статистическое распределение. При изучении связей в
- 1.2. Методика проведения анализа и диагностики финансово- хозяйственной деятельности предприятия.
функциональный характер, т.е. когда результативный показатель пред-ставлен в виде произведения (мультипликативная факторная модель), частного (краткая факторная модель), суммы (аддитивная факторная модель) или их комбинации (смешанная факторная модель). С факторными моделями можно проводить определенные действия, преобразующие модель, изменяющие её состав (моделирование), что дает возможность
- 4.3. МЕТОДИКА ФАКТОРНОГО АНАЛИЗА
функциональный характер. Стохастический анализ исследует влияние факторов, связь которых с результативным показанием, в отличие от функциональной, является неполной, вероятностной (корреляционной). Если при функциональной (полной) зависимости с изменением аргумента всегда происходит соответствующее изменение функции, то при стохастической связи изменение аргумента может дать несколько значений
- 1. 2. Обзор и анализ действующих методик анализа финансового состояния предприятия
функциональной зависимости между собой (например, коэффициент автономии и коэффициент соотношения заемных и собственных средств). Исследователи отмечают [72, с. 16] еще одну особенность анализа финансового состояния. В соответствии с отечественными методиками сгруппированные в таблицы коэффициенты, являются самым распространенным результатом анализа финансового состояния, и позволяют рассмотреть
- 2.3. Классификация факторов, влияющих на изменение финансового состояния предприятия
функциональной зависимости и факторы вероятностной зависимости. Функциональный характер связь носит тогда, когда результативный показатель факторной модели представлен в виде произведения, частного или алгебраической суммы факторов. Анализ факторов с функциональной (детерминированной) зависи-мостью наиболее распространен. Будучи достаточно простым в применении он позволяет осознать логику
- 3.1. Методы моделирования факторных систем
функциональным) и стохастические (вероятностные). Связь называется жестко детерминированной, или функциональной, если каждому значению фактора соответствует вполне определенное неслучайное значение результативного показателя. Связь называется стохастической (вероятностной), если каждому значению фактора соответствует множество значений результативного показателя, т. е. определенное
- 3.4.Виды моделей. Моделирование
функциональный характер. Основные свойства детерминированного подхода к анализу: построение детерминированной модели путем логического анализа; наличие полной (жесткой) связи между показателями; невозможность разделения результатов влияния одновременно действующих факторов, которые не поддаются объединению в одной модели; изучение взаимосвязей в краткосрочном периоде. Моделирование - процесс
|
Социология