И экономико-математический анализ результатов решения

В узком смысле решение корреляционных моделей заключается в нахождении численных значений их параметров и в вычислении различных показателей, характеризующих статистическую значимость как самого уравнения, так и его параметров.

В более широком понимании решение корреляционных моделей кроме нахождения параметров и коэффициентов корреляции включает также дополнительные вычисления расчетных значений зависимой переменной, оценки статистической надежности и точности полученных результатов, упрощение исходной модели и т.п.

Корреляционные расчеты при большом числе учитываемых факторов исключительно трудоемки. Экономико-математический анализ, являющийся заключительным этапом каждого цикла корреляционных расчетов, состоит в исследовании конечной модели, оценке и экономической интерпретации результатов решения.

Никакая экономико-математическая модель не может быть точным отражением действительности. Формализация экономических зависимостей всегда связана с упрощениями и априорными предположениями, поэтому в процессе анализа должно быть выявлено соответствие полученного решения реальной действительности, должны быть найдены пути улучшения модели и определены возможности практической реализации достигнутых результатов.

Этот анализ начинается по существу на стадии выбора вида модели и ее решения. Однако количественные методы анализа не дают еще достаточно оснований для окончательного суждения об адекватности модели и возможностях практического применения полученных результатов. Единственный критерий истинности тех или иных формально-логических умозаключений – это практика.

Только качественный теоретико-экономический анализ может дать окончательное решение поставленных проблем. Этот анализ состоит в проверке соответствия полученных в результате решения направления и силы влияния факторов нашим общеэкономическим представлениям. Если такое соответствие имеется, модель может быть признана адекватной. Если его нет, необходим дополнительный анализ факторов, выявление причин несоответствия, проверка исходных данных. введение в модель дополнительных факторов или исключение лишних, переход к другой форме связи и т.д.

Далеко не каждое видимое противоречие между действием отдельного фактора на изучаемый результативный показатель, вытекающие из полученного уравнения и общепринятыми априорными представлениями о характере такого действия свидетельствует неадекватности модели.

В экономике почти не бывает т.н. простых связей, большинство их носит сложный и противоречивый характер, проявляются не как абсолютный закон, а лишь в тенденции, в среднем. Поэтому наши качественные априорные представления о характере экономических взаимосвязей нередко довольно условны. Только при помощи тщательного количественного анализа методами теории корреляции можно в каждом конкретном случае дать четкую картину этих связей.

Вопросы и упражнения

1. Какие основные этапы включает в себя методика построения и анализа корреляционных (регрессионных) моделей?

2. Какие основные показатели отражают эффективность производственно-хозяйственной деятельности предприятий?

3. Каким основным требованиям должны отвечать факторы, включаемые в модель, представляемую в виде уравнения регрессии?

4. Как проверить тесноту связи между факторами и результирующим показателем при их предположительно линейной связи?

5. Как и на основании чего осуществляется спецификация уравнения связи между отобранными факторами и результирующим показателем?

6. Что представляет собой процедура «многошагового регрессионного анализа»?

7. Каким образом в отборе факторов-аргументов можно учесть мнение экспертов?

8. Какие требования предъявляются к исходным данным, используемым при построении уравнения регрессии?

9. Каким образом можно увеличить объем исходных данных?

10. Что означает решение регрессионного уравнения?

11. В чем заключается анализ данных, полученных при решении регрессионного уравнения?

Приложение I

Контрольная работа: «Определение параметров линейной