Реферат на тему Методи аналізу взаємозв'язків - Фінанси - Реферати - Каталог статей

Реферат на тему Методи аналізу взаємозв'язків. Види взаємозв'язків соціально-економічних явищ Необхідною умовою ефективного управління соціально-економічними явищами і процесами є вивчення їх залежності від основних визначальних факторів. Статистичний аналіз покликаний кількісно охарактеризувати відповідні причинні зв'язки. Причини та умови, які визначають взаємозв'язки, об'єднують у поняття "фактори", а наслідки — у поняття "результати". Розрізняють кілька типів зв'язків між явищами та їх ознаками. Функціональний, або жорстко детермінований, зв'язок проявляється тоді, коли із зміною однієї ознаки друга змінюється строго певний спосіб, тобто зміні однієї змінної обов'язково відповідає точно задане значення (одне або кілька) іншої змінної. Стохастичний зв'язок між випадковими величинами проявляється тоді, коли зміна розподілу однієї з них відбувається під впливом зміни розподілу іншої. Кореляційний зв'язок — найважливіший частковий випадок стохастичного зв'язку, коли різним значенням однієї змінної відповідає середнє значення іншої. Форми кореляційного зв'язку Під формою кореляційного зв'язку розуміють тип аналітичної формули, яку використовують для вираження залежності між соціально-економічними явищами. При встановленні форми такого зв'язку розрізняють зв'язок прямий, коли зі збільшенням факторної ознаки у результативної ознаки виявляється тенденція до збільшення, а зі зменшенням факторної ознаки — тенденція до зменшення, і зворотний зв'язок, коли ці тенденції різні. Вибираючи формулу кореляційного зв'язку, насамперед виходять з економічної природи явищ, простоти аналітичної функції і вимог до обмеженої кількості параметрів. Рівняння кореляційного зв'язку є аналітичним. За його допомогою відображається взаємозв'язок ознак, а саме залежність між варіаціями результативної і факторної ознак. Найчастіше використовують такі рівняння:* прямої лінії * гіперболи * параболи другого порядку * експоненти Аналітичне рівняння кореляційного зв'язку і його параметри визначають методом найменших квадратів, використовуючи систему нормальних рівнянь. Так, для прямої лінії використовують таку систему нормальних рівнянь: При цьому параметри обчислюють за формулами де aо — вільний член рівняння, значення у при х =0; a1 — коефіцієнт регресії, що має розмірність результативної ознаки і показує, як змінюється середнє значення результативної ознаки залежно від зміни факторної ознаки на одиницю. Оцінка щільності зв'язку Оцінка щільності зв'язку — це характеристика ступеня залежності між; ознаками. Показниками щільності зв'язку є коефіцієнти парної, часткової і множинної кореляції та детермінації, рангові коефіцієнти, коефіцієнти асоціації, взаємної спряженості та ін. Вибір відповідного коефіцієнта залежить від виду випадкової величини, форми їх залежності, закону розподілу. Для оцінки суттєвості зв'язку використовують критерії значущості. Найчастіше використовують лінійний коефіцієнт кореляції, який обчислюють за формулою Модифікація цього коефіцієнта Часто для розрахунку лінійного коефіцієнта кореляції використовують формулу, до якої входять суми, на основі яких розраховані показники, що використовуються у формулі Коефіцієнт r змінюється в межах ±1. Додатне значення цього показника свідчить про прямий зв'язок, від'ємне — про зворотний. Що більше значення r, то щільніший зв'язок між y та x і навпаки. Оцінка щільності нелінійного зв'язку ґрунтується на співвідношенні варіацій теоретичних (отриманих на основі рівняння регресії) та емпіричних (фактичних) значень результативної ознаки y. При цьому використовують загальну дисперсію, яка характеризує варіацію ознаки навколо загальної середньої: де n — кількість первинних даних; y і — індивідуальне значення спостереження; yі — значення результативної ознаки, обчисленої за рівнянням регресії. У регресійному аналізі загальна дисперсія — це відхилення лінії регресії від загальної середньої, що характеризує факторну дисперсію і обчислюється за формулою і відхилення індивідуальних значень від лінії регресії, що характеризує залишкову дисперсію (у2) і обчислюється за формулою де y — загальна середня. За правилом розкладання варіації Що більше значення факторної дисперсії, то істотніше фактор xвпливає на y. На цьому побудована оцінка щільності кореляційноговзаємозв'язку, мірою якого є коефіцієнт детермінації (R2): Значення R2 показує, скільки відсотків варіації результативної ознаки x залежить від варіації факторної ознаки x. Індекс кореляції У разі лінійної залежності Оцінка щільності зв'язку за даними аналітичного групування здійснюється на основі кореляційного відношення (г/2): де S2 — міжгрупова дисперсія, яка вимірює варіацію ознаки у під впливом фактора ж; <т2 — загальна дисперсія. Перевірка істотності зв'язку Перевірка істотності кореляційного зв'язку ґрунтується на порівнянні фактичних значень R2 і 'if з критичними, які могли б виникнути за відсутності зв'язку. Якщо фактичне значення R2 чи 'i2перевищує критичне, то зв'язок між ознаками невипадковий. Ступені вільності залежать від обсягу сукупності n і кількості груп або параметрів функції т: Аналіз взаємозв'язків атрибутивних ознак Взаємозв'язки атрибутивних ознак аналізують на основі таблиць взаємної спряженості (співзалежності). У дослідженні думки і мотивації важливе місце належить аналізу на основі атрибутивних ознак за допомогою комбінаційних групувань. Це уможливлює визначення напрямків і щільності зв'язку між показниками. При обробці даних опитувань використовують різні статистичні методи. Для вивчення структурних змін застосовують непарамет-ричні методи перевірки гіпотез, зокрема таблиці співзалежності з використанням критерію О. Чупрова. При цьому використовують розподіли респондентів (за соціальним положенням, рівнем доходу, родом занять тощо) та юридичних осіб (за галуззю, родом занять, розмірами підприємств тощо). За підсумкову ознаку беруть готовність придбати окремі види послуг, оцінку їх якості, привабливість, прий-нятність ціни, організацію реалізації, бажаність додаткових форм обслуговування тощо. Співзалежність, що характеризує готовність респондентів залеж-но від віку вкладати гроші в банк, можна навести у вигляді табл. 9.1. Суттєвість зв'язку між; віком респондентів і їхньою готовністю вкладати гроші в банк оцінюють за допомогою критерію Персона (X2): де г, j — номер групи відповідно за віком і готовністю вкладати грошів банк; т1, т2 — кількість груп відповідно за віком і готовністю вкладати гроші в банк; /i — частості групи за підсумком стовпчика;Wij — частості підгруп; Wj — частості групи за підсумком рядка. Кількісну характеристику щільності зв'язку між ознаками розраховують за допомогою коефіцієнта О. Чупрова (С): Перевірка щільності зв'язку ґрунтується на порівнянні фактичного значення х2 з так званим критичним х21-а(К), що є тим максимально можливим значенням \2 з кількістю ступенів вільності (накладених зв'язків) К = (m1 - 1)(m2 - 1) та ймовірністю 1-а, яке може бути отримане через відсутність зв'язку. Значення х1-а(К) відображають у таблицях математичної статистики (див. дод. 2). Якщо фактичне значення \2 перевищує критичне, то зв'язок між розподілами вважається істотним (у наведеному прикладі це означало б, що вік людини істотно впливає на її схильність до вкладення грошей у банк). Якщо х2 < Х21-а(К), то істотність відмінностей між розподілами залишається недоведеною, а зв'язок між; схильністю вкладати грошів банк вважається неістотним. Критерій співзалежності О. Чупрова дорівнює одиниці за однакової кількості груп, тобто при m 1 = m2. Якщо m 1 = m2, то коефіцієнт визначають за формулою Крамера: де m min — мінімальне число груп (mх або my). Рангова кореляція Рангова кореляція характеризує взаємозв'язок ознак, які можна зранжувати на основі бальних оцінок. Прикладом може бути порівняння за рангами розподілу банківських установ за ліквідністю (ж)та прибутковістю (у). Послідовність оцінки зв'язку за цим методом така: розподіляють варіанти факторної ознаки (ж) у порядку збільшення з відповідними рангами; поряд подають ранги для варіантів результативної ознаки Якщо зв'язок між; ознаками прямий, то зі збільшенням кількості рангів ознаки х кількість рангів ознаки у так само збільшуватиметься. При зворотному зв'язку збільшення кількості рангів ознаки супроводжуватиметься зменшенням кількості рангів ознаки у. За відсутності зв'язку зміна рангу ознаки у не відображатиме жодного порядку збільшення чи зменшення. Ступінь щільності зв'язку між ознаками визначається ранговим коефіцієнтом кореляції (с): де d — рангова різниця; n — кількість пар варіантів. За відсутності зв'язку с =0, при прямому зв'язку с має вигляд додатного дробу, при зворотному — від'ємного. Список використаної літератури Банківська статистика: Опорний конспект лекцій / А. В. Головач, В. Б. Захожай, Н. А. Головач. — К.: МАУП, 1999. Бланк И. А. Инвестиционный менеджмент. — К. 1995. Бланк И. А. Основы финансового менеджмента: В 2 т. — К.: НИКА-Центр, 1999. Грабовецький Б. Є. Методичні вказівки до вивчення курсу "Загальна теорія статистики". — Вінниця, 1999. Захожай В. В., Шепітко Г. Ф. Статистика ринку товарів та послуг. — К.: Вид-во УФІМВ, 1998. Збірник задач зі статистики / За ред. А. В. Головача, А. М. Єриної, О. В. Козирева, С. С. Герасименка. — К.: Вища шк., 1994. Єріна А. М. Статистичне моделювання та прогнозування: Навч. посіб. — К.: Вид-во КНЕУ, 2001. Ерина А. М., Пальян 3. О. Теория статистики: Практикум. — К.: Т-во "Знання", 2001. Мазаракі А. А., Лігоненко Л. О., Ушакова Н. М. Економіка торговельного підприємства. — К.: Хрещатик, 1999. Митрофанов Г. В. Методика аналізу фінансового стану підприємства. — К.: Вид-во КТЕІ, 1993. Нікбахт Е., Гропеллі А. Фінанси. — К.: Вік, Глобус, 1992. Рябушкин В. Т. Основы статистики финансов. — М.: Финстатин-форм, 1997. Статистика / С. С. Герасименко та ін. — К.: Вид-во КНЕУ, 1998. Статистика: Підручник / С. С. Герасименко, А. В. Головач, М. Єріна та ін. — 2-ге вид., перероб. і доп. — К.: Вид-во КНЕУ, 2000. Статистика банківської діяльності: Навч. посіб. / А. В. Головач, B. Б. Захожай, К. С. Базилевич. — К.: МАУП, 1999. Статистика кредиту: Конспект лекцій з курсу "Фінансова статиcтика" / Укл. О. Г. Демешко. — К.: Вид-во КДТЕУ, 1998. Статистика финансов: Учебник / Под ред. проф. В. Н. Салина. —М.: Финансы и статистика, 2000 Теслюк И. Е. Статистика финансов. — Минск: Вышэйш. шк., 1994. Ткаченко Н. М. Бухгалтерский финансовый учет на предприятиях Украины: Учебник для студ. высш. учеб. завед. экон. спец. — 7-е изд., доп. и перераб. — К.: А. С. К., 2001. Ушакова Н. М., Лігоненко Л. О. Кредитна політика торговельного підприємства: Навч. посіб. — К.: Вид-во КТЕІ, 1994.
1 2 3 4 5 Категория: Фінанси \| Добавил: Aspirant (29.04.2013)
Просмотров: 471 \| Рейтинг: 0.0/0

Всего комментариев: 0


Имя *:
Email *:

Код *: