
- •Практикум по теории статистики
- •Введение
- •Тема 1. Сводка и группировка статистических данных
- •Решение типовых задач
- •Тема 2. Средние величины
- •Решение типовых задач
- •Тема 3. Показатели вариации
- •Решение типовых задач
- •Тема 4. Выборочное наблюдение
- •Решение типовых задач
- •Тема 5. Ряды динамики
- •Решение типовых задач
- •2) (Расчет см. Гр. 7 табл.5.1.)
- •Тема 6. Индексы Решение типовых задач
- •Тема 7. Статистические методы изучения взаимосвязей социально-экономических явлений
- •7.1. Виды и формы связей. Понятие о статистической связи
- •7.2. Основные статистические методы изучения взаимосвязей
- •7.3. Корреляционно-регрессионный метод анализа. Уравнение регрессии как форма аналитического выражения статистической связи
- •7.4. Однофакторные (парные) модели регрессии
- •Решения типовых задач
- •7.5. Показатели тесноты связи альтернативных признаков
- •I способ.
- •II способ.
- •III способ.
- •Приложение 1
- •Приложение 2
- •Приложение 3
- •Приложение 4
- •Приложение5
- •Приложение 6
- •Приложение 7
- •Приложение 8 Статистические таблицы
7.2. Основные статистические методы изучения взаимосвязей
После того как с помощью теоретического анализа выяснена сущность явлений и возможность связи между ними, установлены факторный и результативный признаки, необходимо определить направление и характер связи, выявить форму воздействия одних факторов на другие и дать ей количественную оценку. Для выявления наличия связи, характера и направления в статистике используются методы: сравнения параллельных рядов, аналитической группировки, графический. Для выявления формы воздействия одних факторов на другие используют регрессионный анализ, а количественную оценку силы воздействия дают с помощью корреляционного анализа.
Метод сравнения параллельных рядов основан на сопоставлении двух или нескольких рядов показателей. Сущность этого метода состоит в том, что сначала показатели характеризующие факторный признак, располагаются в порядке возрастания или убывания (ранжируются), а затем параллельно им располагаются соответствующие показатели результативного признака. Сравнение построенных таким образом рядов дает возможность не только подтвердить само наличие связи, но и выявить ее направление и характер.
Например, возьмем данные по 15 коммерческим банкам региона о размере собственных средств ((х), млн. руб.) и о размере привлеченных средств ((у), млн. руб.). Данные эти сведены в табл. 7.2, где банки расположены в порядке возрастания размера собственных средств:
Таблица 7.2
Размер собственных (х) и привлеченных (у) средств по 15 банкам региона
№ п/п |
х |
у |
№ п/п |
х |
у |
№ п/п |
х |
у |
1 2 3 4 5 |
15 20 28 38 41 |
52 86 102 106 124 |
6 7 8 9 10 |
42 43 49 52 57 |
150 140 192 190 240 |
11 12 13 14 15 |
58 60 65 72 75 |
230 220 267 270 315 |
Рассматривая данные таблицы, видим, что с возрастанием признака х, размера собственных средств, растет (правда, не всегда) признак у – размер привлеченных средств. Следовательно, между х и у имеется прямая статистическая (статистическая) зависимость.
Возрастание объема привлеченных средств с частыми отклонениями говорит о влиянии на этот показатель других факторов помимо объема собственных средств.
Графический метод рекомендуется применять для предварительного анализа и оценок. Так, выявленную с помощью сравнения параллельных рядов связь между объемом собственных (х) и привлеченных средств (у) банков можно наглядно увидеть, если построить график, отложив на оси абсцисс значение признака х, а на оси ординат – значение признака у. Нанеся на график точки, соответствующие значениям х и у, получим корреляционное поле (рис. 7.1), где по характеру расположения точек можно судить о направлении и силе связи.
Если точки беспорядочно разбросаны по всему полю, это говорит о том, что зависимости между двумя признаками нет, если они будут концентрироваться вокруг оси, идущей от нижнего левого угла в верхний правый, то имеется прямая зависимость между варьирующими признаками; если точки будут концентрироваться вокруг оси, идущей от верхнего левого угла в нижний правый, то имеется обратная зависимость.
В нашем примере корреляционное поле ясно показывает, что имеется тенденция к росту из левого нижнего угла в правый верхний. Значит, имеется прямая корреляционная зависимость между объемом собственных средств и привлеченными средствами коммерческих банков региона.
Стохастическая связь будет проявляться отчетливее, если применить для выявления ее наличия и направления метод аналитической группировки. Он состоит в том, что совокупность единиц разбивается на группы по величине факторного признака и по каждой группе исчисляется средняя величина результативного признака. Вариация средней величины результативного признака от группы к группе под влиянием изменения факторного признака будет указывать на наличие, характер и направление связи.
В нашем примере произведем аналитическую группировку коммерческих банков региона по объему собственных средств и по каждой группе исчислим средний объем привлеченных средств. Образуем четыре группы с равными интервалами. Размер интервала определим по формуле:
млн. руб.
Все расчеты проделаем в рабочей таблице 7.3:
Таблица 7.3
Распределение банков по объему собственных средств
№ п/п |
Группы банков по объему собственных средств, млн. руб. |
№ банка и число банков |
Объем собственных средств, млн. руб., х |
Объем привлеченных средств, млн. руб., у |
А |
Б |
1 |
2 |
3 |
I |
15-30
|
1 2 3 |
15 20 28 |
52 86 102 |
|
Итого: |
3 |
63 |
240 |
II |
30-45 |
4 5 6 7 |
38 41 42 43 |
106 124 150 140 |
|
Итого |
4 |
164 |
520 |
III |
45-60 |
8 9 10 11 |
49 52 57 58 |
192 190 240 230 |
|
Итого |
4 |
216 |
852 |
IV |
60-75 |
12 13 14 15 |
60 65 72 75 |
220 267 270 315 |
|
Итого |
4 |
272 |
1072 |
|
Всего |
15 |
715 |
2684 |
Затем групповые показатели рабочей таблицы и исчисленные на их основе средние показатели заносим в построенную итоговую аналитическую таблицу (табл.7.4), и увидим, изменяются эти средние в прямом соответствии с изменением объема собственных средств или нет.
Таблица 7.4
Зависимость объем привлеченных средств (у)
от объема собственных средств (х)
Группы банков по объему собственных средств (х), млн. руб. |
Число банков f |
Объем собственных средств, млн. руб. |
Объем привлеченных средств, млн. руб. |
||
всего |
В среднем на банк
|
всего |
В среднем на банк |
||
А |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
15-30 30-45 45-60 60-75 |
3 4 4 4 |
63 164 216 272 |
21 41 54 68 |
240 520 852 1072 |
80 130 213 268 |
Итого: |
15 |
715 |
|
2684 |
|
Данные табл. 7.4 показывают, что с ростом значений факторного признака (объем собственных средств) растет (закономерным образом изменяется) среднее значение результативного признака у (средний объем привлеченных средств банк), следовательно, между х и у имеется прямая корреляционная зависимость.
Прежде чем применять корреляционно-регрессионный анализ для определения формы связи, исчисления ее количественной характеристики и измерения степени тесноты связи, нужно предварительно отобрать факторы, оказывающие существенное влияние на результативный признак. Помочь в этом может метод аналитической группировки и расчет на его основе эмпирического корреляционного отношения.
Эмпирическое корреляционное отношение ( ) равно корню квадратному из эмпирического коэффициента детерминации ( ):
.
Коэффициент детерминации (
)
показывает, какая часть общей вариации
(дисперсии) результативного признака
у объясняется вариацией группировочного
фактора х, определяется отношением
межгрупповой дисперсии к общей диспресии
результативного признака:
.
Межгрупповая дисперсия результативного признака ( ), характеризующая его вариацию за счет группировочного признака х, исчисляется по формуле:
,
где - групповые средние результативного признака у;
- общая средняя результативного признака;
f – число единиц в группах.
Общая дисперсия (
),
характеризующая его вариацию за счет
всех факторов, исчисляется по формулам:
1)
;
2)
.
Таблица 7.5
Расчет межгрупповой дисперсии
результативного признака (
)
Объем привлеченных средств, млн. руб. в среднем на банк, |
Число банков, f |
|
80 |
3 |
|
130 |
4 |
|
213 |
4 |
4651,24 |
268 |
4 |
31755,24 |
|
15 |
75314,95 |
.
Таблица 7.6
Расчет общей дисперсии объема привлеченных средств ( )
№ банка |
у |
|
|
№ банка |
у |
|
|
1 2 3 4 5 6 7 8 |
52 86 102 106 124 150 140 192 |
-126,9 -92,9 -76,9 -72,9 -54,9 -28,9 -38,9 13,1 |
16103,61 8630,41 5913,61 5314,41 3014,01 835,21 1513,21 171,61 |
9 10 11 12 13 14 15 |
190 240 230 220 267 270 315 |
11,1 61,1 51,1 41,1 88,1 91,1 136,1 |
123,21 3733,21 2611,21 1689,21 7761,61 8299,21 18523,21 |
|
|
|
|
|
|
Итого |
84236,95 |
Подсчитаем общую дисперсию результативного признака:
.
Следовательно, коэффициент детерминации , показывающий роль группировочного признака в образовании общей вариации, составит:
.
Это означает, что вариация привлеченных средств у 15 банков на 89,4% обусловлена объемом собственных средств банков и на 10,6 %- другими факторами.
Эмпирическое корреляционное отношение ( ) равно:
,
что означает сильную степень тесноты
связи.
Убедившись в этом, можно перейти к корреляционно-регрессионному анализу и прежде всего к поискам функции теоретической линии связи, параметры которой при достаточно высокой степени тесноты связи могут быть использованы в управлении.