1.2.1 Передумови які необхідні для створення стохастичної моделі

На відміну від жорстко детермінованого стохастичний підхід для своєї реалізації вимагає виконання ряду передумов.

По-перше, необхідна наявність сукупності. Якщо жорстко детерміновану модель можна побудувати для окремого об'єкта, то для побудови, наприклад, рівняння регресії потрібна сукупність. В економіці, як правило, використовують один з трьох видів сукупності: просторова (наприклад, дані по до магазинів на певну дату чи за певний період), тимчасова (наприклад, дані по одному магазину за кілька суміжних періодів), просторово-часова (наприклад, дані по магазинах за кілька суміжних періодів).

По-друге, необхідний достатній обсяг спостережень. В економічних дослідженнях часто доводиться працювати в умовах малих вибірок (до 20 спостережень). Нерідко в якості об'єкта аналізу використовують всю наявну сукупність; в цьому випадку прийнято розглядати її як вибірку з гіпотетичної сукупності, що складається з усіх можливих, в принципі, значень модельованих показників. Оскільки стохастична модель це, як правило, рівняння регресії, вважається, що кількість спостережень має як мінімум у шість-вісім разів перевищувати кількість факторів.

По-третє, необхідна випадковість і незалежність спостережень. Ця вимога найбільш важко для виконання, оскільки однією з особливостей економічних показників є їх інерційність і взаємозалежність. Нерідко цією вимогою нехтують або відсівають взаємно корелюють ознаки за допомогою спеціальних статистичних методів.

По-четверте, досліджувана сукупність повинна бути однорідною. Якісна однорідність досягається шляхом логічного відбору; критерієм кількісної однорідності може служити, зокрема, коефіцієнт варіації значень ознаки, по якому відібрана сукупність, - його значення не повинно перевищувати 33%.

По-п'яте, розподіл ознак, що включаються в модель, має бути близьким до нормального. Існують різні статистичні методи перевірки нормальності розподілу (найпростіший - через показники асиметрії та ексцесу). Виконання

цієї вимоги в економічних дослідженнях нерідко пов'язане з істотними труднощами і не завжди можливо.

По-шосте, необхідна наявність спеціального математичного апарату. В залежності від умов, в яких проводиться аналіз, можуть застосовуватися різні методи: регресійний аналіз, коваріаційний аналіз, спектральний аналіз та ін.

1.2.2 Етапи будування стохастичної моделі

Побудова стохастичної моделі проводиться в кілька етапів:

- Якісний аналіз (постановка мети аналізу, визначення сукупності, визначення результативних і факторних ознак, вибір періоду, за який проводиться аналіз, вибір методу аналізу);

- Попередній аналіз моделируемой сукупності (перевірка однорідності сукупності, виключення аномальних спостережень, уточнення необхідного обсягу вибірки, встановлення законів розподілу досліджуваних показників);

- Побудова стохастичною (регресійної) моделі (уточнення переліку чинників, розрахунок оцінок параметрів рівнянь регресії, перебір конкуруючих варіантів моделей);

- Оцінка адекватності моделі (перевірка статистичної суттєвості рівняння в цілому і його окремих параметрів, перевірка відповідності формальних властивостей оцінок завданням дослідження);

- Економічна інтерпретація і практичне використання моделі (визначення просторово-часової стійкості побудованої залежності, оцінка практичних властивостей моделі);