Экономический анализ - контрольная работа.

Очень важно понимать суть изучаемой связи, по¬скольку корреляционная связь может возникнуть между двумя следствиями общей причины. Здесь можно привести множество примеров. Сразу после 17 августа 1998 г. резко возросли цена валюты и объем покуп¬ки валюты частными лицами. Здесь нельзя рассматривать эти два явления как причину и след¬ствие. Общая причина - обострение финансового кризиса, приведшее к росту курсовой стоимости валюты и стремлению населения сохранить свои накопления в твердой валюте. Такого рода корре¬ляцию называют ложной корреляцией.

Корреляция возникает и в случае, когда каждый из признаков и причина, и следствие. Например, при сдельной оплате труда существует корреляция между производительностью труда и заработком. С одной стороны, чем выше производительность тру¬да, тем выше заработок. С другой — высокий заработок сам по себе является стимулирующим факто¬ром, заставляющим работника трудиться более ин¬тенсивно.

По направлению выделяют связь прямую и об¬ратную, по аналитическому выражению — прямолинейную и нелинейную.

При оценке связей с использованием метода парной корелляции для каждой пары показателей рассчитывают коэффициент парной корелляции

Коэффициент парной корреляции, исчисленный по выборочным данным, является случайной величиной. С уменьшением числа наблюдений надеж¬ность коэффициента корреляции падает. С увеличением числа наблюдений (свыше 500) распределе¬ние коэффициента корреляции r (не превышающее 0,9) стремится к нормальному.

Полученный из выборки коэффициент корреля¬ции r является оценкой коэффициента корреляции ρ в генеральной совокупности.

Определим доверительный интервал для оценки истинного значения коэффициента корреляции в генеральной совокупности (ρ )



где σr . — среднеквадратическая ошибка выборочного коэффициента парной корреляции;



t — распределение Стьюдента с числом степеней свободы k = п - 2 и уровнем значимости .

Если коэффициент корреляции меньше 0,9 или выборка мала,...

Стохастическая связь — это вид причинной за¬висимости, проявляющейся не в каждом отдельном случае, а в общем, в среднем, при большом числе наблюдений. Пимер: потребление продуктов питания пенсионеров зависит от душевого дохода: чем выше доход, тем больше потребление. Однако такого рода зависимости проявляются лишь при большом чис¬ле наблюдений.

Корреляционная связь — это зависимость сред¬него значения результативного признака от изме¬нения факторного признака; в то время как каж¬дому отдельному значению факторного признака Х может соответствовать множество различных зна¬чений результативного (Y).

Задачами корреляционного анализа являются:

1) изучение степени тесноты связи 2 и более яв¬лений;

2) отбор факторов, оказывающих наиболее суще¬ственное влияние на результативный признак;

3) выявление неизвестных причинных связей. Исследование корреляционных зависимостей включает ряд этапов:

1) предварительный анализ свойств совокупности;

2) установление факта наличия связи, определе¬ние ее направления и формы;

3) измерение степени тесноты связи между при¬знаками;

4) построение регрессионной модели, т. е. нахож¬дение аналитического выражения связи;

5) оценку адекватности модели, ее экономическую интерпретацию и практическое использование.

Корреляционная связь между признаками может возникать различными путями. Важнейший путь-причинная зависимость результативного признака (его вариации) от вариации факторного признака. Например, Х — балл оценки плодородия почв, Y — урожайность сельскохозяйственной культуры. Здесь ясно, какой признак выступает как независимая переменная (фактор), а какой как зависимая пере¬менная (результат).