Социально-экономических и политических процессов

Вид материала

Документы

Содержание K-n/s-l i -р/р Каждый фактор, влияющий на изменения наблюдаемых перемен­ных, является их линейной функцией В проведении факторного анализа выделяются следующие этапы. Подбор вида регрессии, который наилучшим образом отражал бы действующую связь изучаемого показателя с набором факторов. Построение матрицы, элементами которой служат коэффициен­ты корреляции, вычисленные по формуле Анализ матрицы следует осуществлять следующим образом. По представленным данным строится матрица интеркорреляций, зна­чения которых задаются парными корреляциями между переменны­ми (т Предварительным условием осуществления факторного анализа является преобразование корреляционной матрицы в матрицу фак­ Исходные данные должны быть качественно однородными, с не­большими интервалами между собой. Логический анализ Перечень свойств и признаков исследуемого процесса, рассмот­ренный с точки зрения их полноты, непротиворечивости и дока­зательно Проведение первичной экспертизы исследуемого процесса с це­лью выявления сети функциональных зависимостей между его элементами. На уровне Как известно, все суждения можно разделить на четыре группы: об­щеутвердительные Рис. 2.14. Логический квадрат Как известно, в логике выделяются два вида умозаключений В противоположность дедуктивному Соблюдение ряда логических правил является необходимым усло­вием таких решений. Вот только несколько из этих правил Прямой способ доказательства предполагает использование ин­дуктивного умозаключения. Индуктивные умозаключения обнару­живают две В неполной ... Полное содержание

Подобный материал:

• Программа и организация исследований в исследовании социально-экономических и политических, 124.03kb.
• «Исследование социально-экономических и политических процессов», 46.76kb.
• Программа дисциплины «Исследование социально-экономических и политических процессов», 221.09kb.
• Рабочая программа дисциплины (модуля) «исследование социально-экономических и политических, 448.53kb.
• Экзаменационные вопросы по курсу «Исследование социально-экономических и политических, 21.31kb.
• Программа учебной дисциплины «Исследование социально-экономических и политических процессов», 280.21kb.
• Учебно методический комплекс по дисциплине «Исследование социально-экономических, 600.67kb.
• Понятие социально-экономических и политических процессов, их виды и типы. (Анисимова), 2489.59kb.
• Кафедра государственного и муниципального управления, 138.72kb.
• «Исследование социально-экономических и политических институтов и процессов», 52.77kb.

где I — показатель индекса по q-ой группе, Q,: Q₀— количественные показатели состояния объекта в текущем и базисном периоде в нату­ральных показателях.

Общие индексы охватывают максимально полный перечень единиц статистической совокупности, измеряя общее значение исследуемых процессов и явлений. Примером общего индекса служит индекс Г. Па-аще, при помощи которого принято определять индекс цен. По дина­мике индекса цен судят об инфляционных процессах в стране, а также о тенденциях в изменениях уровня жизни ее населения. Агрегатная форма этого индекса имеет вид:

ι -^ΣΡ


где рассматривается отношение суммы стоимости продаж товаров в текущем периоде по ценам этого же периода к сумме стоимости про­даж товаров в текущем периоде по ценам базисного периода.

Широкую популярность обрело использование территориальных индексов, при помощи которых производится ранжирование террито­риальных образований относительно ключевых признаков, положен­ных в основу их дифференциации. Среди них наиболее популярны индексы специализации, локализации и агломеративности. Индекс специализации города вычисляется по формуле:


где S._t — индекс специализации города i по отрасли N, N. — доля отрас­ли N в суммарной занятости города i, N. — доля отрасли N в суммар­ной занятости по стране.

Индекс локализации служит для сопоставления доли территориаль­ного образования (района, города) в какой-либо отрасли хозяйства с его долей в каком-либо укрупненном базисном показателе, которым может быть промышленность в целом, валовой внутренний продукт, национальный доход и пр. Вычисляется индекс специализации по формуле:

J, - T.N/ ТК,

где Т. — число занятых в отрасли на данной территории;

Τ — число занятых во всех отраслях хозяйства этой же территории;

N. — число занятых в отрасли по стране в целом;

N — число занятых в народном хозяйстве страны в целом.

Индекс агломеративности выражает соотношение плотности сети городских поселений к среднему кратчайшему расстоянию между ними и вычисляется по формуле:

K-N/S-L I -Р/Р,

где Ν — число городских поселений в агломерации; 5— размеры территории агломерации; L — среднее кратчайшее расстояние между городским поселениями агломерации; Ρ — численность городского на­селения зоны спутников и Р_г — численность городского населения аг­ломерации.

Факторный анализ

Факторный анализ возник в 1904 г., когда известный математик Ч. Спирмен обратился к исследованию структуры умственных способ­ностей. Наиболее полную трактовку факторному анализу дал Л. Тер-стоун в 20-30-х г., сделав упор на методологических основах фактор­ного анализа и его практическом применении.

Факторный анализ — это процедура установления силы влияния факторов на функцию или репрезентативный признак (полезный эф­фект машины, элементы совокупных затрат, производительности тру­да и т. д.) с целью ранжирования факторов для разработки плана орга­низационно-технических мероприятий по улучшению функций. Основными особенностями факторного анализа являются:

• в противоположность контролируемому эксперименту, фактор­ный анализ опирается на наблюдение над естественной динами­кой переменных;
  
• факторный анализ не требует предварительных гипотез, напро­тив, он сам служит инструментом выдвижения гипотез.
  

Факторный анализ устанавливает прочность всех связей между пе­ременными, выбранными для исследования. Он позволяет не только выделить группы наиболее взаимосвязанных признаков, но и отделить несущественные признаки от существенных, оценить их информатив­ность. Таким образом, с помощью этого метода можно объяснить от­клонения или воспроизведение наблюдаемых корреляций с помощью меньшего набора линейных комбинаций исходных переменных.

Каждый фактор, влияющий на изменения наблюдаемых перемен­ных, является их линейной функцией:


Коэффициент Л_у показывает вес каждой наблюдаемой переменной X_j в проявлении фактора F_v

Задачей факторного анализа является процедура определения от­дельных факторов, влияющих на изменение результативного показа­теля, установления формы функциональной и стохастической зави­симости между результативным и факторным показателями.

В проведении факторного анализа выделяются следующие этапы.

1. Выделение связи между показателями.
   
2. Выделение контуров связи с наибольшим коэффициентом схо­жести и выделение факторов, обеспечивающих максимальное рас­пределение признаков.
   

Основным инструментом выявления связи между факторным и ре­зультативным признаком являются коэффициент корреляции и коэф­фициент эластичности. Если для определения факторной связи через коэффициент корреляции обязательно использование соответству­ющей программы ЭВМ, то учет коэффициента эластичности дает воз­можность более грубого и в то же время доступного способа выяв­ления характера зависимости между результативным показателем и действующим на него фактором. Коэффициент эластичности изме­ряется как количественный показатель соотношения в изменении фак­торного признака и сопряженного с ним изменения результативного. В зависимости от значения этих показателей определяется функция этой зависимости с соответствующим видом регрессии.

1. Подбор вида регрессии, который наилучшим образом отражал бы действующую связь изучаемого показателя с набором факторов.
   
2. Разработка метода, позволяющего определить влияние фактора на результативный признак.
   
3. Построение матрицы, элементами которой служат коэффициен­ты корреляции, вычисленные по формуле:
   

ΝΣΧϊ-ΣΧΣΥ

^{ΝΣΧ2-axfJTLY2 -(ΣΥ)2}

На подготовительной стадии факторного анализа большое внима­ние следует уделять качеству матрицы исходных данных для ЭВМ. С этой целью рекомендуется на основе логического анализа опреде­лить группы факторов, влияющих на исследуемую функцию,

Анализ матрицы следует осуществлять следующим образом.

Пусть исследователь располагает совокупностью N (i = 1,2... Ν) на­блюдений и набором из η (j = 1,2... η) признаков, из значений которых составляется матрица, где строки соответствуют наблюдениям, а столб­цы признакам, характеризующим явление.

X,,	X,	χ,
	IJ	In
Х„	X,	χ.
21	2j	2n
X.	χ.	Χ.
	ч	in
χ	у	Χ*
	Nj

По представленным данным строится матрица интеркорреляций, зна­чения которых задаются парными корреляциями между переменны­ми (табл. 2.22).

В зависимости от предмета рассмотрения в ячейки строк могут включаться объекты анализа, временные интервалы, а в ячейки столб­цов — ряды, характеризующие изменение объекта в пространстве, ста­дии динамики.

Предварительным условием осуществления факторного анализа является преобразование корреляционной матрицы в матрицу фак­





F1


торных нагрузок с помощью метода главных компонентов. Затем оп­ределяется путь максимальной корреляции путем построения связного графа, вершинами которого выступают все рассматриваемые призна­ки X. а ветвями — коэффициенты связи между признаками ft.. Граф составляется таким образом, чтобы сумма величин коэффициента свя­зи между признаками, представляющая вершины этого дерева, была максимальной. «Разбивая» дерево на части, учитывая значения фак­торных нагрузок между переменными (за пороговую величину тесно­ты связей берется показатель 0,2), мы получаем группу близких при­знаков, которые и называются факторами. Значения интеркорреляции ниже 0,2 не берутся в расчет при построении графа и опускаются (рис. 2.12).

Рис. 2.12. Корреляционный граф по методу Л. Выханду

Выстроенный корреляционный граф, фиксирующий наиболее те­сные связи между переменными, называется корреляционным графом по методу эстонского математика Л. Выханду.

Взаимоотношения между факторами можно изобразить на графи­ке, где изменения в значениях между факторами отображаются в на­клоне кривой соотношения факторов на базе выявленных факторных нагрузок (рис. 2.13).

F1



F2

Рис. 2.13. Взаимоотношения между факторами на основе выявленных соотношений факторных нагрузок

К исходным данным следует предъявлять следующие требования.

1. В объем выборки должны включаться данные только по однород­ной совокупности объектов анализа, то есть одного назначения и класса, используемые в аналогичных условиях по характеру и типу производства, режиму работы, географическому району и т. д. В случае, когда необходимо увеличить размер матрицы, исход­ные данные отдельных объектов могут быть приведены в сравни­мый с большинством объектов вид по отличающимся признакам путем умножения их на корректирующие коэффициенты.
   
2. Период динамического ряда исходных данных должен быть не­большим, но по возможности одинаковым для всех объектов. Зона прогноза должна охватывать срок в два и более раза меньше срока исследуемого периода, прогностическая оценка которого должна периодически обновляться (уточняться).
   
3. Исходные данные должны быть качественно однородными, с не­большими интервалами между собой.
   
4. Следует применять одинаковые методы или источники форми­рования данных. Если динамический ряд имеет крупные струк­турные сдвиги (например, из-за изменения цен, ассортимента выпускаемой продукции), то все данные должны быть приведе­ны в сравнимый вид или одинаковые условия.
   

5. Отдельные исходные данные должны быть независимыми от предыдущих и последующих наблюдений. Например, наблюдение не должно определяться расчетным путем по предыдущему на­блюдению.

Использование факторного анализа является полифункциональ­ным и может иметь место при диагностике стоящих перед управлени­ем проблем, а также при анализе и проектировании систем мотивации персонала.

Логический анализ

Логическая экспертиза исследуемых процессов является одним из ключевых способов диагностики характера лежащих в их основе про­блем. Специфической чертой логического анализа является оценка событий с точки зрения непротиворечивости и логической цельности отображающих эти события средств описания. Таким образом, логи­ческий анализ целесообразно осуществлять в отношении средств вы­ражения событий, фактов, текстов научно-исследовательских программ и проектов путем обоснования последовательности и аргументирован­ности заключаемых в ходе этого анализа выводов.

Характерной чертой логического анализа является то, что его объек­том выступает не сам процесс, а суждение о нем, оценка качества, обо­снованность которого служит условием того, насколько адекватными являются наши представления о сущности этого процесса, формах его когнитивной актуализации. В качестве объекта логической оценки исследуемых процессов может быть рассмотрен один из перечислен­ных ниже аспектов.

1. Перечень свойств и признаков исследуемого процесса, рассмот­ренный с точки зрения их полноты, непротиворечивости и дока­зательности.
   
2. Структуризация обоснования заключений о характере и свой­ствах исследуемых процессов, базирующаяся на необходимости соблюдения основных логических правил: единства логического основания при разделении признаков и свойств объекта; полно­ты эмпирической базы в получении результатов исследования; не­противоречивости положенных в основу заключений аргументов.
   
3. Проведение первичной экспертизы исследуемого процесса с це­лью выявления сети функциональных зависимостей между его элементами.
   

Основными структурными единицами логического анализа высту­пают понятия, суждения и умозаключения.

На уровне понятий закладывается полнота и точность определения понятий, их идентичность первоначально заложенному содержанию в пространстве всего оцениваемого документа. Основной задачей, ле­жащей в основе логического анализа на данном уровне, является дос­тижение оптимального соотношения между содержанием и объемом используемых в суждениях об объекте понятий. Критерием оптималь­ности такого соотношения является определенность и допустимая сте­пень абстрактности используемых в анализе объекта понятий.

На уровне суждения проводится оценка соответствия предикатов сущ­ности понятия, в отношении которого они устанавливаются и свойства которого отображают. В ходе определения свойств и признаков иссле­дуемых процессов, осуществляемого при помощи суждений, необхо­димо придерживаться перечня логических правил, в соответствии с которыми выделенные свойства и признаки не противоречат друг другу, дифференцируются строго по одному основанию и соответству­ют сущности обследуемого процесса.

Как известно, все суждения можно разделить на четыре группы: об­щеутвердительные (А), частноутвердительные (Г), общеотрицатель­ные (Е) и частноотрицательные (О). Взаимоотношение между этими суждениями позволяет проиллюстрировать модель «логического квад­рата», в рамках которого проявляются три типа связей: соподчинения, контрарная и контрадикторная (рис. 2.14).

Контрарные

А

Ε

Подчинение

Контрадикторные



Подчинение

Утвердительные

Отрицательные

300	300
200	200
100	50
50	150

200	250
150	50