 |
Теоретический обзор подходов к исследованию взаимосвязи социально-экономических явлений с помощью регрессионного анализа
|
|
|
|
СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ………………………………………………………………………..3
1. АНАЛИТИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ..………………………………………………...5
1.1 Теоретический обзор подходов к исследованию взаимосвязи социально-экономических явлений с помощью регрессионного анализа…………………5
1.2 Инструментарий эконометрического исследования с применением регрессионного анализа…………………………………………………………..7
1.3 Направления использования инструментария эконометрического исследования с применением регрессионного анализа……………………….12
2. ПРОЕКТНАЯ ЧАСТЬ………………………………………………………...15
2.1 Информационно-методическое обеспечение эконометрического исследования……………………………………………………………………..15
2.2 Пример эконометрического исследования………………………………...18
ЗАКЛЮЧЕНИЕ………………………………………………………………….39
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ……………………………41
ВВЕДЕНИЕ
Актуальность темы курсового проекта обусловлена необходимостью внедрения в практику работы экономистов и руководителей различного уровня методов регрессионного анализа с целью разработки основных направлений наиболее эффективного управления функционированием соответствующих систем и минимизации средств, затрачиваемых на принятие управленческих решений [7, с. 402].
В свою очередь, любая экономическая политика заключается в регулировании экономических переменных, и она должна базироваться на знании того, как эти переменные связаны с другими переменными, ключевыми для принимающего решения. При этом в экономике говорят не о функциональных (строгих), а о статистических (в т.ч. корреляционных), зависимостях, при которых изменение одной из величин влечет изменение распределения другой.
|
|
|
В частности, социально-экономическая зависимость проявляется в том, что при изменении одной из величин изменяется среднее значение другой (такую статистическую зависимость называют корреляционной) [5, с. 116].
Целью курсового проекта - разработка проектных решений по информационно-методическому обеспечению тематического эконометрического исследования.
Задачи курсового проекта
- провести теоретический обзор подходов к исследованию взаимосвязи социально-экономических явлений с помощью регрессионного анализа,
- проанализировать инструментарий эконометрического исследования с применением регрессионного анализа
- рассмотреть основные направления использования инструментария эконометрического исследования с применением регрессионного анализа,
- разработать информационно-методическое обеспечение эконометрического исследования с применением регрессионного анализа,
- привести пример эконометрического исследования
Практическая значимость исследования состоит в том, что полученные результаты могут быть применены в процессе управления развитием субъектов хозяйственной деятельности. Целесообразность практического использования математического моделирования экономических процессов доказана их низкой себестоимостью и высокой практической значимостью получаемых результатов, поэтому их применение экономически эффективно.
АНАЛИТИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ
Теоретический обзор подходов к исследованию взаимосвязи социально-экономических явлений с помощью регрессионного анализа
Регрессионный анализ – это один из способов решения задач и поиска информации. Он позволяет определить совместное влияние множества взаимосвязанных и единовременно действующих признаков, а также отдельное влияние каждого признака на экономическое явление (процесс). Благодаря этому типу анализа можно оценить степень взаимосвязи между несколькими признаками, между признаками и полученным результатом, а также смоделировать уравнение регрессии, описывающие форму взаимосвязи [4, с. 113].
|
|
|
При этом понятие корреляционно-регрессионного анализа подразумевает проведение ряда операций, а именно:
- определение тесноты связи,
- выбор направления и установление уравнения, описывающего форму связи.
Корреляционно-регрессионный анализ учитывает межфакторные связи, следовательно, дает более полное измерение роли каждого фактора: прямое, непосредственное его влияние на результативный признак; косвенное влияние фактора через его влияние на другие факторы; влияние всех факторов на результативный признак. Если связь между факторами несущественна, индексным анализом можно ограничиться. В противном случае его полезно дополнить корреляционно-регрессионным измерением влияния факторов, даже если они функционально связаны с результативным признаком [2, с. 211].
В целом, в соответствии с сущностью корреляционной связи ее изучение имеет две цели [1, с. 202]:
- измерение параметров уравнения, выражающего связь средних значений зависимой переменной со значениями независимой переменной (зависимость средних величин результативного признака от значений одного или нескольких факторных признаков);
- измерение тесноты связи двух (или большего числа) признаков между собой.
Корреляционный анализ ставит задачу измерить тесноту связи между варьирующими переменными и оценить факторы, оказывающие наибольшее влияние на результативный признак.
Регрессионный анализ предназначен для выбора формы связи и типа модели для определения расчетных значений зависимой переменной (результативного признака).
В свою очередь, корреляционный и регрессионный анализ являются смежными разделами математической статистики, и предназначаются для изучения по выборочным данным статистической зависимости ряда величин; некоторые из которых являются случайными.
При статистической зависимости величины не связаны функционально, но как случайные величины заданы совместным распределением вероятностей [10, с. 113].
Исследование взаимосвязи случайных величин биржевых ставок приводит к теории корреляции, как разделу теории вероятностей и корреляционному анализу, как разделу математической статистики. Исследование зависимости случайных величин приводит к моделям регрессии и регрессионному анализу на базе выборочных данных. Теория вероятностей и математическая статистика представляют лишь инструмент для изучения статистической зависимости, но не ставят своей целью установление причинной связи. Представления и гипотезы о причинной связи должны быть привнесены из некоторой другой области.
|
|
|
Методы корреляционного и регрессионного анализа используются в комплексе. Наиболее разработанной в теории и широко применяемой на практике является парная корреляция, когда исследуются соотношения результативного признака и одного факторного признака.
Таким образом, исследование зависимости случайных величин приводит к моделям регрессии и регрессионному анализу на базе выборочных данных. Теория вероятностей и математическая статистика представляют лишь инструмент для изучения статистической зависимости, но не ставят своей целью установление причинной связи. Представления и гипотезы о причинной связи должны быть привнесены из некоторой другой теории, которая позволяет содержательно объяснить изучаемое явление. Числовые данные обычно имеют между собой явные (известные) или неявные (скрытые) связи. Явно связаны показатели, которые получены методами прямого счета, т. е. вычислены по заранее известным формулам.
Например, проценты выполнения плана, уровни, удельные веса, отклонения в сумме, отклонения в процентах, темпы роста, темпы прироста, индексы и т. д [2, с. 77].
Связи же второго типа (неявные) заранее неизвестны. Однако необходимо уметь объяснять и предсказывать (прогнозировать) сложные явления для того, чтобы управлять ими. Поэтому специалисты с помощью наблюдений стремятся выявить скрытые зависимости и выразить их в виде формул, т. е. математически смоделировать явления или процессы. Одну из таких возможностей предоставляет регрессионный анализ.
Математические модели строятся и используются для трех обобщенных целей:
- для объяснения;
- для предсказания;
- для управления.
Пользуясь методами регрессионного анализа, возможно измерить тесноту связей показателей с помощью коэффициента корреляции. При этом обнаруживаются связи, различные по силе (сильные, слабые, умеренные и др.) и различные по направлению (прямые, обратные). Если связи окажутся существенными, то целесообразно будет найти их математическое выражение в виде регрессионной модели и оценить статистическую значимость модели [8, с. 114].
Следовательно, регрессионный анализ называют основным методом современной эконометрики для выявления неявных и завуалированных связей между данными наблюдений.
|
|
|
