Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
Курс лекций.doc
Скачиваний:
355
Добавлен:
09.04.2015
Размер:
1.28 Mб
Скачать

2 Основные инструменты анализа экономических данных1

MS Excel предлагает широкий диапазон средств для изу­чения экономической информации. Множество встроенных статистических функций (СРЗНАЧ, МЕДИАНА, МОДА и др.) используют для проведения несложного анализа дан­ных. Если возможностей встроенных функций недостаточ­но, то обращаются к пакету анализа, который содержит большой набор соответствующих инструментов и значитель­но расширяет аналитические возможности Excel. Его можно использовать для ранжирования данных, извлечения слу­чайных или периодических выборок из набора данных, про­ведения корреляционного анализа, получения основных ста­тистических характеристик для выборки и т.п.

В частности, пакет анализа MS Excel позволяет произвести Описательную статистику, содержащую информацию о центральной тенденции и из­менчивости входных данных.

Инструмент Описательная статистика, имеющийся в па­кете «Анализ данных» MS Excel, предназначен для оценки выборки экономических данных, когда есть необхо­димость проследить характер распределения и оценить меру разброса фактических величин вокруг среднего значения. Описательная статистика предлагает таблицу основных ста­тистических характеристик для одного или нескольких мно­жеств входных значений. Выходной диапазон этого инстру­мента содержит следующие статистические характеристики для каждой переменной из входного диапазона: среднее, стандартная ошибка, медиана, мода, стандартное отклоне­ние, дисперсия, коэффициент эксцесса, коэффициент асим­метрии, размах (интервал), максимальное значение, мини­мальное значение, сумма, число значений, k-e наибольшее и наименьшее значения (для любого заданного значения k) и уровень значимости (надежности) для среднего.

Среднее значение (уср) является основной характеристи­кой центра распределения. Для него характерно то, что все отклонения от него (положительные и отрицательные) в сум­ме равняются нулю. Excel вычисляет среднее значение по средней арифметической, суммируя ряд данных с последую­щим делением результата на количество значений ряда.

Стандартная ошибка оценивает меру ошибки рассчитан­ного на основе сформированной выборки среднего значения и снижается при увеличении массива отобранных данных.

Стандартное отклонение и дисперсия выборки являют­ся статистическими характеристиками изменчивости (раз­броса) множества измерений. Стандартное отклонение — это квадратный корень из дисперсии. Как правило, приблизи­тельно 68 % значений случайной величины, имеющей нор­мальное распределение, находятся в пределах одного стан­дартного отклонения от среднего и около 95 % — в пределах двух. Большое стандартное отклонение указывает на то, что значения сильно разбросаны относительно среднего, а ма­лое — на то, что значения сосредоточены около среднего.

Размах (интервал) есть разность между максимальным и минимальным значениями ряда данных, т.е. длина интерва­ла, которому принадлежат все данные выборки. Чем больше эта длина, тем более рассеяна кривая распределения, тем больше колеблемость изучаемого признака.

Минимум характеризует наименьшее значение во вход­ном диапазоне данных.

Максимум отражает наибольшее значение во входном диапазоне данных.

Мода (Мо) определяет значение, которое чаще других встречается в массиве данных.

Медиана (Me) — это значение, разделяющее заданное множество данных (выборку) на две равные части, т.е. поло­вина чисел оказывается больше и половина — меньше меди­аны. Если количество данных четное, то значение медианы равно среднему из двух чисел, находящихся в середине мно­жества.

Соотношение среднего значения, моды и медианы указы­вает на характер распределения изучаемого признака в сово­купности, позволяет оценить его асимметрию. В симметрич­ных распределениях все три характеристики совпадают. Чем больше расхождение между модой и средним значени­ем, тем более асимметричен ряд.

Оценку отклонения фактического распределения каждо­го набора входных данных (выборки) от нормального распре­деления проводят также с помощью коэффициентов асим­метрии и эксцесса. Для нормального распределения асим­метрия и эксцесс равны нулю. При отклонении от нормаль­ного распределения асимметрия положительна, если «длин­ная» и более пологая часть кривой распределения располо­жена справа от точки на оси абсцисс, соответствующей моде. Для правосторонней асимметрии характерно неравенство Mo<Meср. Если «длинная» и более пологая часть кривой расположена слева от моды, то асимметрия отрицательна. Для левосторонней асимметрии показатели центра имеют со­отношение Mo>Meср. Принято считать, что асимметрия выше 0,5 (независимо от знака) считается значительной; если она меньше 0,25 — незначительной. Эксцесс характеризу­ет «крутизну» подъема кривой распределения по сравнению с нормальной кривой: если эксцесс положителен, то кривая имеет более высокую и острую вершину; в случае отрица­тельного эксцесса сравниваемая кривая имеет более низкую и пологую вершину. Наличие значительного отрицательного эксцесса может указывать на качественную неоднородность исследуемой совокупности.

Увеличение количества наблюдений и соответственно размера совокупности данных значительно повышает прак­тическую ценность проводимого на основе Описательной статистики исследования. Поэтому широкое применение этот инструмент анализа находит при проведении экономи­ческих исследований территориального и отраслевого мас­штаба, когда требуются расчет и оценка статистических ха­рактеристик множества различных экономических показа­телей на основе больших массивов данных по каждому их них.