Методы прикладной математической статистики - эконометрики

Методы прикладной математической статистики — эконометрики, описанные ниже, должны по возможности в первую очередь применяться при проведении анализа, поскольку практически все данные, используемые в экономическом анализе хозяйственной деятельности, содержат случайную составляющую.

Корреляционный анализ. Этот вид анализа используют для выявления и оценки связи между различными показателями, характеризующими системы. Степень тесноты связи оценивают коэффициентами корреляции различных типов, изменяющимися в пределах от 0 до ±1,0. Малое значение коэффициента свидетельствует о слабой связи, значение, близкое по величине к 1,0, характеризует очень сильную связь и позволяет предположить наличие функциональной причинно-следственной связи.

Во многих практических задачах анализа, изучая различного рода связи в производственных системах, необходимо на основании статистических или учетных данных выразить зависимую переменную в виде некоторой математической функции от одной или нескольких независимых переменных — регрессоров, т.е. построить регрессионную модель.

Регрессионный анализ. Этот вид анализа позволяет:

• производить расчет регрессионных моделей путем определения значений параметров — постоянных коэффициентов при независимых переменных — регрессорах, которые часто называют факторами;
• проверять гипотезу об адекватности модели имеющимся наблюдениям;
• использовать модель для определения значений зависимой переменной при новых или ненаблюдаемых значениях независимых переменных.

Анализ временных рядов. Он позволяет решать следующие задачи:

• изучить структуру временного ряда, включающую тренд — закономерные изменения среднего уровня;
• изучить причинно-следственные взаимосвязи между процессами, проявляющиеся в корреляционных связях между временными рядами;
• построить математическую модель временного ряда;
• прогнозировать будущее развитие процесса.