Реферат: Взаимосвязи экономических перемененых
С того вр-ни как эк-ка стала самост наукой, исслед-ли пытаются дать предст-ия о возм-ых путях разв-ия эк-ки, предвидеть буд знач эк пок-лей, найти инст-ты, позволяющие изм-ть ситуацию в желат-м напр-ии и спрогнозир-ть ее развитие.
Но разл эк школы предлаг-т разные, а зачастую противопол-е методы решения этих задач. Пол-ки или управ-ие выбир-т 1 из предлаг-х методов решений. В рез-теполуч-т какой-то эффект. Плох он или хорош и м.б. дьбиться лучшего рез-та проверить затруд-но, т.к. эк ситуация никогда не повт-ся точно, т.е. нет возм-ти применить 2 разные стратегии при одних и тех же усл-ях и сравнить конеч рез-ты.
Поэтому 1-й из центр задач эконометр анализа яв-ся предсказ-ие или прогнозир-ие развития 1 и то1 же ситуации при создании тех или иных усл-ий.
Поведение люб эк пок-ля зависит от мно-ва фак-ров. Все их учесть реально невоз-но, но в этом и не возн-т необ-ти. Обычно только огран кол-во фак-ров возд-т на исслед-й эк пок-ль. Доля влияния ост-х незнач-на.
Введение в модель огрнан кол-ва ф-ров реально доминир-х в эк процессе яв-ся серьез-й предпосылкой для качест анализа прогнозир-я и упр-ия ситуацией.
Эк теория выявила мно-во устойч завис-тей. Нап-р хорошо изучена зав-ть спроса или потр-ия от ур-ня дохода и цен на товары; зав-ть м/у безраб-й и инфл-ей…
Люб эк пол-ка закл-ся в регул-ии эк перем-х и д базир-ся на знании того как эти перем-ые связаны с др ключевыми для принимаемого решения политиком или предприн-лем.
Пр-р: Нельзя непоср-но регул-ть темп инфл-ии, но на нее м возд-ть ср-ми фискальной и монетар пол-ки. Поэтому прежде всего изуч-ся взаимосвязь м/у предл-ем дененг и ур-нем цен.
Но в реал ситуации даже устоявшиеся зав-ти м прояв-ся по-разному. Еще более слож задачей яв-ся анализ малоизуч и вновь возн-их нестаб-х завис-тей в эк-ке. Именно для них наиб-ее актуально построение эконометр моделей. Их невоз-но строить, проверять и совершен-ть без стать анализа реал эмпир данных. Но сам по себе стат анализ не вскрывает ситуации, возн-ей в эк-ке, он дает только соот-ие не показ-ыя в силу каких причин 1 перем-ая влияет на др.
Решение этой задачи яв-ся рез-том качест анализа получ-х соот-ий, кот-ый д сопровож-ся либо предшест-ть стат анализу.
В естест науках иссл-ли имеют дело со строго устан-мися зав-тями, когда опр знач-ю 1-й перем-й соот-т вполне опр знач-е др y=f(x). В бол-ве эк завис-ях такой взаимосвязи нет. Пр-р: нет строгой зав-ти м/у ур-нем дохода и потр-ия. Это связано со сно-вом причин. В част-ти с тем, что при анализе не учит-ся целый ряд р ф-ров, влияющих на переем-ые.
Кроме того влияние м.б. не прямым, а опосред-м. В треьих нек-ые влияния оказ-ся просто случ-ми, поэтому в эк-ке гов-т не о функц-х, а о коррел-х или стат завис-тях.
Корреляционная зависимость.
Стат наз-ся зав-ть , пр кот-й изм-ие 1-й из величин влечет изм-ие распред-ия др вел-ны. В част-ти стат зав-ть, прояв-ся в том, что при изм-ии 1-й вел-ны, изм-ся матем ожидание (ср знач) др вел-ны, наз-ся корреляц-м .
Поэтому сущность коррел анализа м.б. продемонстр-на на 2-х вар-тах взаимосвязи м/у перем-ми.
I ). Предпол-м, что мы рассм-ем поведение 2-х перем-х У и Х, кот-ые яв-ся равноценными в том смысле, что среди них нельзя выделить первичную (независ) и вторичную (завис) перем-ую. Нап-р: спрос на товар и его цена. При иссл-ии силы зав-ти м/у такими перем-ми обращ-ся к коррел анализу, основ-й мерой в кот-м яв-ся коэф-т выбороч коррел-ии -1≤rxy≤1.
Вполне вер-но, что связь в этих случаях м не носить направ хар-ра, а м показ-ть и одинак направ-ть, когда рост 1-й перем-й сопр-ся ростом знач-я др перем-й или наоборот.
II ). Когда мы м выделить так назыв-ю объясняющ (независ) перем-ю и объясняемую (завис). В этом случае изм-ие 1-й из них яв-ся причиной для изм-ия 2-й, но такая зав-ть не яв-ся одннознач. Пр-р: выдел-ся неск-ко семей с одинак составом ее членов и одинак ур-нем дохода Х. Ур-нь потр-ия в этих семях м.б. разным у1,у2…ук., т.е каждому значению Х соот-т нек-ое случ распред-е У, т.е. У – яв-ся случ вел-ной (СВ).
Анализ-ся как в среднем объяняющ перем-я Х влияет на знач-ие объясняемой перем-й У.
М(у/х)=f(х). М – мат ожидание. m=1. Такое выраж-е наз-ся ф-ией регр-ии у на х.
Если мы рассм-м пару пок-лей Х и У, то речь идет о парной регрессии .
Если мы рассм-м ф-ию, в кот-й поведение У зав-т от нек-го мно-ва фак-в М(У/х1,х2…х m )= f ( x 1,x2… xm ), то мы имеем дело с множест регр-ей.
Для отражения того факта, что реал знач-я завис перем-й не всегда совпадают с ее усл мат ожиданием, эта зав-ть доп-ся нек-м слогаемым, являющ-ся случ вел-ной, что указ-т а стахостич (стат) суть этой зав-ти.
У=М(У/х)+ε
У=М(У/х1,х2…хn)+ε
В таком виде записи, соот-ия наз-ся регрессионными урав-ми лин регресс моделями.
Осн причинами включ-ия в модель случ ф-ра (откл-ия) яв-ся:
1). Невключ-е в модель всех объясняющ перем-ых. Любая модель – вседа упрощ-е реал ситуации и поэтому мы не м однозн-но гов-ть о знач-ях объясняемой перем-й в этих ситуациях.
2). Неправ-й выбор функц формы модели , что зачастую возн-т в усл-ях слабой изучен-ти эк процесса.
III ). Агрегир-ие перем-ых.
--> ЧИТАТЬ ПОЛНОСТЬЮ <--