Методы анализа взаимосвязи - Статистическое изучение взаимосвязи социально-экономических явлений

Первым и обязательным этапом изучения взаимосвязи социально-экономических явлений является качественный анализ природы явления методами экономической теории, социологии, психологии, конкретных разделов экономики и т. п. Второй этап - сбор и анализ исходных данных. Третий этап - построение модели связи. Он включает в себя исследование направления и тесноты связи, выбор вида модели, нахождение ее параметров (при использовании параметрических методов) и проверку ее адекватности. Последний этап - интерпретация результатов, позволяющая использовать результаты исследования для практических целей.

Выбор вида модели связи и метода ее построения требует, во-первых, понимания характера изучаемого явления и, во-вторых, осознания целей исследования.

Существуют различные подходы к описанию факторов неопределенности, лежащие в основе соответствующих методов построения недетерминированных моделей.

Наиболее широкое распространение в задачах построения моделей взаимосвязи социально-экономических процессов получили вероятностные методы, которые основаны на трактовке факторов неопределенности как случайных величин. Несмотря на свою исключительно широкую распространенность вероятностные методы не могут рассматриваться как универсальные и единственно возможные. Их обоснованная применимость ограничена рамками ситуации, при которых имеет место множество однотипных явлений (ансамбль событий), которые, несмотря на неоднозначность наблюдаемых результатов, характеризуются некоторым внутренним детерминизмом, определяющим близость усредненных характеристик (статистическая однородность). Вероятностные модели и методы имеет смысл применять только при изучении массовых явлений, когда результативные признаки носят характер усредненных величин:

Вероятности тех или иных событий (вероятность разорения наугад взятой фирмы из множества однотипных);

Средних значений показателей (средний товарооборот, средний объем выпуска, средняя зарплата и пр.);

Характеристик разброса значений показателей (дисперсия времени доставки товара, дисперсия времени обслуживания или времени ожидания и т. д.).

Вероятностные методы неприменимы в тех случаях, когда речь идет о единичном событии (разорение конкретной фирмы, трудоустройство конкретного человека), или когда усредненные показатели бессмысленны (средняя температура по больнице).

Возможной альтернативой при построении моделей недетерминированных связей между явлениями явлений является использование так называемых игровых методов, или методов гарантированного результата, ведущих свое начало с классических работ Джона фон Неймана. При этом ситуация неопределенности описывается моделью игры, в которой факторы неопределенности выбираются реальным или условным противником таким образом, чтобы максимально ухудшить рассматриваемую ситуацию с точки зрения решения исходной задачи. Примером могут служить задачи моделирования конкурентного взаимодействия, задачи планирования производства или инвестиций в условиях риска. Достоинством игровых моделей является меньшие требования к объему исходных данных. Однако зачастую данные методы приводят к слишком пессимистическим выводам и результатам, особенно в тех случаях, когда противник реально не существует, а вводится лишь для моделирования неопределенной ситуации. ("Господь Бог изощрен, но не злонамерен" А. Эйнштейн).

В последние годы для описания факторов неопределенности все чаще используются методы теории нечетких систем, созданные в середине 20-го века выдающимся математиком Лотфи Заде. Они предполагают использование лингвистических переменных, которые в отличие от количественных переменных описывают изучаемые явления на качественном уровне (больше, меньше, хуже, лучше). Моделирование неопределенных ситуаций в этом случае осуществляется с помощью так называемых функций принадлежности, с помощью которых формализуется степень уверенности или достоверности тех или иных исходов в различных ситуациях.

На начальном этапе исследования взаимосвязи зачастую используют достаточно простые эвристические методы: метод сопоставления двух рядов, графический метод и метод аналитических группировок. Они позволяют установить наличие связи и судить о ее характере.

Метод сопоставления двух рядов основан на сопоставлении двух или нескольких рядов статистических данных. Графический метод состоит в построении графика зависимости результативного признака от факторного.

Метод аналитических группировок включает в себя группировку единиц совокупности по факторному признаку и вычисление для каждой полученной группы среднего или относительного значения результативного признака. Сопоставляя затем изменения затем изменения результативного признака по мере по мере изменения факторного, можно предварительно оценить направление, характер и тесноту связи между ними.

Кроме того, для установления наличия и мощности связи между признаками используются некоторые непараметрические методы, среди которых можно выделить метод, основанный на анализе таблиц взаимосопряженности и метод ранговой корреляции.

Похожие статьи




Методы анализа взаимосвязи - Статистическое изучение взаимосвязи социально-экономических явлений

Предыдущая | Следующая