Студопедия Главная Случайная страница Обратная связь

Разделы: Автомобили Астрономия Биология География Дом и сад Другие языки Другое Информатика История Культура Литература Логика Математика Медицина Металлургия Механика Образование Охрана труда Педагогика Политика Право Психология Религия Риторика Социология Спорт Строительство Технология Туризм Физика Философия Финансы Химия Черчение Экология Экономика Электроника

ВВЕДЕНИЕ. В процессе проведения эконометрического моделирования важное значение имеет определение параметров моделей при анализе зависимостей между экономическими





 

В процессе проведения эконометрического моделирования важное значение имеет определение параметров моделей при анализе зависимостей между экономическими показателями. В математическом моделировании существуют два понятия, отражающие причинно-следственные связи: функциональная и корреляционная зависимость. Под функциональной понимается такая связь между величинами, когда значение зависимой величины – функции полностью и однозначно определяется значением других переменных величин – аргументов. Функциональная зависимость чаще всего встречается в естественных науках, например в физике.

Корреляционная зависимость имеет место, когда каждому значению одной величины соответствует множество случайных значений другой, возникающих с определенной вероятностью. Эту вероятность можно установить с помощью статистических исследований. При корреляционной связи изменение одной величины вызывает изменение среднего значения другой величины. При изучении экономических явлений мы имеем дело не с функциональными, а с корреляционными зависимостями. При парной корреляции наблюдается связь между двумя величинами. При множественной корреляции определенным значениям нескольких влияющих величин – факторов соответствует множество случайных значений зависимой результативной величины, распределенных по известному закону. Хотя такие зависимости не являются строго определенными, и выявляются лишь в виде некоторой тенденции, однако можно подобрать некоторую функцию, которая приближенно (в среднем) будет отражать зависимость результативной величины от нескольких факторов. Такая функция называется уравнением регрессии, а ее график – линией регрессии. Уравнения регрессии могут быть линейными и нелинейными.

Корреляционный и регрессионный анализ позволяет решать такие задачи, которые пока другими методами выполнить нельзя, как, например, определение совместного и раздельного влияния многих взаимно связанных и одновременно действующих факторов на результативный признак.

С помощью корреляционного и регрессионного анализа можно рассчитать коэффициенты корреляции, которые оценивают силу связи между отдельными признаками (показателями), подобрать уравнение регрессии, которое определяет форму этой связи, и установить достоверность (реальность) существования связи.

Процесс корреляционного и регрессионного анализа экономических явлений состоит из следующих этапов:

а) предварительная обработка статистических данных и выбор факторов-аргументов (факторных признаков);

б) оценка тесноты связи между признаками и выявление форм связи;

в) разработка многофакторной и однофакторных моделей изучаемого явления и их анализ;

г) использование результатов анализа для совершенствования планирования и управления данным явлением.

Разработка регрессионной модели изучаемого экономического процесса или явления осуществляется на основе метода наименьших квадратов, согласно которому обеспечивается наилучшее приближение оценок результативного признака, рассчитанных по уравнению регрессии, к их фактическим значениям.

Важнейшими параметрами, характеризующими регрессионную модель, являются:

а) коэффициенты парной корреляции, которые определяют силу связи между двумя признаками (rij);

б) коэффициент множественной корреляции, который определяет связь результативного признака с совокупностью факторных признаков (R);

в) коэффициент множественной детерминации, который определяет удельный вес совместного влияния всех включенных в модель факторных признаков на вариацию результативного признака (R2).

Результаты корреляционно-регрессионного анализа позволяют выявить факторы, оказывающие существенное влияние на исследуемый экономический процесс или явление. Они могут также быть использованы для разработки норм и нормативов.

Разработка прогнозов развития экономических процессов осуществляется с помощью метода экстраполяции на основе данных рядов динамики. Для прогнозирования наиболее часто применяется метод аналитического выравнивания с помощью регрессионных моделей. При этом подбираются аналитические функции (уравнения регрессии), наиболее точно характеризующие развитие конкретных явлений или процессов во времени. Найденная функция позволяет получить выравненные значения уровней ряда динамики, т.е. его теоретические оценки. Определение параметров функции, по которой выравнивается ряд динамики, осуществляется методом наименьших квадратов, который требует, чтобы сумма квадратов отклонений значений, лежащих на линии регрессии (теоретических оценок уровней), от фактических значений уровней была минимальной, т.е. чтобы соблюдалось условие

S(уфр)2 min,

 

где уф фактическое значение зависимой переменной;

ур – значения переменной, вычисленные по уравнению.

 







Дата добавления: 2014-11-10; просмотров: 759. Нарушение авторских прав; Мы поможем в написании вашей работы!




Кардиналистский и ординалистский подходы Кардиналистский (количественный подход) к анализу полезности основан на представлении о возможности измерения различных благ в условных единицах полезности...


Обзор компонентов Multisim Компоненты – это основа любой схемы, это все элементы, из которых она состоит. Multisim оперирует с двумя категориями...


Композиция из абстрактных геометрических фигур Данная композиция состоит из линий, штриховки, абстрактных геометрических форм...


Важнейшие способы обработки и анализа рядов динамики Не во всех случаях эмпирические данные рядов динамики позволяют определить тенденцию изменения явления во времени...

Демографияда "Демографиялық жарылыс" дегеніміз не? Демография (грекше демос — халық) — халықтың құрылымын...

Субъективные признаки контрабанды огнестрельного оружия или его основных частей   Переходя к рассмотрению субъективной стороны контрабанды, остановимся на теоретическом понятии субъективной стороны состава преступления...

ЛЕЧЕБНО-ПРОФИЛАКТИЧЕСКОЙ ПОМОЩИ НАСЕЛЕНИЮ В УСЛОВИЯХ ОМС 001. Основными путями развития поликлинической помощи взрослому населению в новых экономических условиях являются все...

Определение трудоемкости работ и затрат машинного времени На основании ведомости объемов работ по объекту и норм времени ГЭСН составляется ведомость подсчёта трудоёмкости, затрат машинного времени, потребности в конструкциях, изделиях и материалах (табл...

Гидравлический расчёт трубопроводов Пример 3.4. Вентиляционная труба d=0,1м (100 мм) имеет длину l=100 м. Определить давление, которое должен развивать вентилятор, если расход воздуха, подаваемый по трубе, . Давление на выходе . Местных сопротивлений по пути не имеется. Температура...

Огоньки» в основной период В основной период смены могут проводиться три вида «огоньков»: «огонек-анализ», тематический «огонек» и «конфликтный» огонек...

Studopedia.info - Студопедия - 2014-2025 год . (0.012 сек.) русская версия | украинская версия