Роль использования статистических приемов в анализе экономических данных

Современная экономическая наука не может существовать без статистических методов, поскольку на основе статистических данных строятся экономические прогнозы, изучается инвестиционная активность предприятий, динамика роста цен, влияние рекламы на спрос, корректировки и прогнозирования изменений финансового состояния и оценки финансовых возможностей предприятия на будущее.

Основным элементом экономического исследования является анализ и построение взаимосвязи экономических переменных, а этому предшествует сбор данных, анализ, оценка параметров выборки, выдвижение и проверка гипотез, интервальное оценивание т.п.. Поскольку такая взаимосвязь не является строгой, благодаря тому, что не всегда можно обнаружить все основные факторы, которые влияют на переменную некоторые взаимодействия или факторы влияния на переменные еще ​​бывают случайными, кроме того, экономисты часто имеют еще и ограниченный набор статистических данных, поэтому есть необходимость в рассмотрении и изучении более глубоко, в комплексе математических и статистических методов. Статистические данные являются основой для выявления и обоснования экономических закономерностей.

Статистическое исследование экономических явлений и процессов начинается с сбора первичной информации, которую получают с помощью статистического наблюдения. Поскольку совокупности в реальной жизни склонны быть очень большими, то вычисления их параметров фактически невозможно. В результате, большинство параметров совокупности является не только неизвестными, но и неопознанными. А для того, чтобы принять решение, нам нужна информация о значениях параметров.

Например, чтобы принять решение о том, расширять линию по производству определенной продукции, например, одежды, нужно знать средние ежегодные расходы на одежду взрослого человека страны.

Однако, если желаем оценить среднюю линию менее, чем из 100 — процентной точностью, тогда можно использовать статистический вывод и вместо исследования всей совокупности, выбираем, например, количество взрослого населения через некоторое год (в частности, предыдущий исследуемом ), определяем годовые расходы на одежду этой группы и вычисляем среднее выборочное. Хотя вероятность того, что среднее выборочное равна среднем по совокупности очень мала, мы ожидаем, что они близки. Во многих случаях, для принятия многих решений, нам важно знать, насколько они близки.

Главной причиной для исследования выборки вместо совокупности являются расходы. Имея только выборочные значения, можно только оценить, но не определить точно значения параметров совокупности или модели.

Проверка гипотез имеет разнообразное применение, как в бизнесе и экономике, так и во многих других сферах. Проверка гипотез — основная процедура подведения итогов о поведении совокупности.

Весь смысл проверки гипотезы состоит в том, чтобы понять, насколько велик риск получения заключения об отклонении нулевой гипотезы тогда, когда она действительно верна. Поскольку для заключения по результатам проверки гипотезы используется выборка, мы должны принять во внимание, что присутствует ошибка выборки.

Итак, современная экономическая наука не может существовать без математических и статистических методов, применение которых в экономике позволяет строить экономико-математические модели, оценивать их параметры и проверять утверждения (гипотезы) о свойствах экономических характеристик и формы их взаимосвязи.

Оставить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Этот сайт использует Akismet для борьбы со спамом. Узнайте как обрабатываются ваши данные комментариев.