- •Содержание
- •Введение
- •Постановка задачи
- •Теоретическая часть Экономическая теория Безработица
- •Инфляция
- •Взаимосвязь инфляции и безработицы
- •Теория вероятностей и математическая статистика Случайные величины
- •Система двух случайных величин
- •Практическая часть
- •Заключение
- •Список использованной литературы
Инфляция
Инфляция – долговременное снижение покупательной способности денег. Различают открытую и скрытую, или подавленную инфляцию. Открытая инфляция проявляется в продолжительном росте уровня цен, скрытая – в усилении товарного дефицита. Открытую форму инфляция принимает в условиях свободных, подвижных цен, скрытую – в условиях жесткого государственного контроля за ними. От инфляции как процесса следует отличать скачок уровня цен – однократное его повышение, которое может стать началом развития инфляции, но может и не стать им.
Уровень инфляции — относительное изменение среднего (общего) уровня цен. В макроэкономических моделях уровень инфляции может быть представлен как

где P1 — средний уровень цен в текущем году,
P0 — средний уровень цен в прошлом году.
Показатель темпа инфляции характеризует не темп роста общего уровня цен, а темп прироста общего уровня цен.
Взаимосвязь инфляции и безработицы
В 1958 году британский экономист А.В. Филлипс опубликовал работу, в которой на основе эмпирических данных за достаточно длительный период времени показал существование обратной зависимости между изменением ставок заработной платы и уровнем безработицы. Используя данные английской статистики за 1861-1956гг., он построил кривую, наглядно показывающую эту зависимость. Открытая Филлипсом закономерность привлекла внимание экономистов-кейнсианцев, так как давала дополнительное теоретическое обоснование для проведения активной стабилизационной политики. Американские экономисты Р. Солоу и П. Самуэльсон модифицировали эту кривую, заменив в ней ставки заработной платы на темп роста товарных цен или инфляцию, и назвали ее кривой Филлипса. При помощи этой кривой стало возможным рассчитывать равновесие между достаточно высокими уровнями занятости и производства и определенной стабильностью цен.
Кривая Филлипса может быть использована как в краткосрочном, так и в долгосрочном периодах. Но монетаристы утверждают, что в долгосрочном плане не существует обратной зависимости между темпом инфляции и уровнем безработицы. А это значит, что невозможно, управляя совокупным спросом с помощью инструментов бюджетно-налоговой и денежно-кредитной политики, сократить безработицу, допустив некоторое ускорение инфляции. Результатом такой политики, по их мнению, будет лишь ускорение инфляции, сократить же безработицу не удастся, так как безработица в долгосрочном плане тяготеет к естественному уровню. Эта логика нашла свое отражение в долгосрочной кривой Филлипса, которая выглядит как вертикальная линия. Вертикальная кривая Филлипса (нейтральность денег — принцип, согласно которому изменение массы денег в долгосрочном периоде не оказывает влияния на рынок, занятость, процентные ставки, а приводит лишь к росту цен):
Теория вероятностей и математическая статистика Случайные величины
Дискретной (прерывной) называют случайную величину, которая принимает отдельные, изолированные возможные значения с определенными вероятностями. Число возможных значений дискретной случайной величины может быть конечным или бесконечным.
Математическим ожиданием дискретной случайной величины называют сумму произведений всех ее возможных значений на их вероятности.
Пусть
случайная величина
может принимать только значения
,
вероятности которых соответственно
равны
.
Тогда математическое ожидание
M()
случайной величины определяется
равенством
.
Если дискретная случайная величина принимает счетное множество возможных значений, то
(1)
Пусть — случайная величина и M() — ее математическое ожидание.
Отклонением называют разность между случайной величиной и ее математическим ожиданием [ — M()].
Дисперсией (рассеянием) дискретной случайной величины называют математическое ожидание квадрата отклонения случайной величины от ее математического ожидания.

Для вычисления дисперсии часто бывает удобно пользоваться следующей формулой:
. (2)
Для оценки рассеяния возможных значений случайной величины вокруг ее среднего значения кроме дисперсии служат и некоторые другие характеристики. К их числу относится среднеквадратическое отклонение.
Среднеквадратическим отклонением случайной величины называют квадратный корень из дисперсии:
.
