Тема 2. Методы и модели для исследования взаимосвязей в экономике и финансах

Знание методов оценки связи между отдельными характеристиками позволяет решить одну из важных задач любого научного исследования: умение предвидеть и прогнозировать развитие ситуации при изменении тех или иных известных характеристик объекта поиска.
Для выявления наличия и характера корреляции между двумя количественными характеристиками в статистике применяется несколько методов.
1. Учет параллельных данных (значений x и y в каждой из n единиц). Единицы наблюдения следует расположить в порядке возрастания значений признака-коэффициента х (как в таблице справа) и затем сравнить (визуально) поведение результирующего признака у с этим.
В нашей задаче в 6 случаях при увеличении значений x увеличиваются и значения y, но в 5 случаях этого не происходит, поэтому говорить о прямой связи между x и y сложно.
2. Графический метод представляет собой графическое представление корреляционной зависимости. Для этого, имея n связанных между собой пар значений x и y и используя прямоугольную систему координат, каждую из этих пар представляют как точку на плоскости с координатами x и y. Полученный набор точек представляет собой корреляционное поле, и путем соединения последовательно нанесенных точек отрезками получается ломаная линия, называемая линией эмпирической регрессии.
По характеру расположения точек на корреляционном поле делается вывод о наличии или отсутствии связи, характере связи (линейный или нелинейный), а также о том, является ли связь линейной, то прямой или прямой. инверсия). В нашей задаче эмпирическая линия регрессии (рис. 2) аналогична восходящей линии, что позволяет предположить наличие прямой линейной зависимости между величиной внешнеторгового оборота и размером таможенных платежей в федеральный бюджет.
3. Метод аналитической кластеризации применяется при большом количестве наблюдений для выявления корреляции между двумя количественными характеристиками. Метод аналитической кластеризации можно использовать и в том случае, если значения X-фактора являются ранговыми характеристиками.
4. Коэффициент корреляции знаков (Фехнера) — простейший показатель близости связи, основанный на сравнении поведения отклонений отдельных значений каждого знака (х и у) от его среднего значения. При этом учитываются не величины, а их знаки («+» или «–»). Определив в каждом ряду знаки отклонений от среднего значения, рассматривают все пары признаков и подсчитывают количество их совпадений (С) и несовпадений (N). Коэффициент Фехнера рассчитывается как отношение разности числа пар совпадений и несоответствий знаков к их сумме.