Дисциплина «Отраслевые наукоемкие технологии и отраслевой маркетинг»

Лабораторная работа № 5

Тема «Прогноз развития российского транспортного рынка»

Цель : Ознакомить с прогнозированием на основе однофакторных моделей линейной регрессии

5.1. Зависимость между экономическими явлениями как предпосылка прогнозирования

Одной из предпосылок экономического прогнозирования явля­ется наличие устойчивых взаимосвязей между характеристиками эко­номических объектов. С количественной точки зрения различают три вида взаимосвязей:

■ балансовые;

■ компонентные;

■ факторные.

Балансовая связь показателей характеризует соответствие двух элементов (спроса и предложения, доходов и расходов, производства и потребления, наличия рабочей силы и потребностей в ней и т.п.). Со­ответствие понимается как равенство либо, менее жестко, как достаточ­ность ресурсов для покрытия потребностей. Методический инструмент прогнозирования балансовых связей — балансы и разрабатываемые на их основе балансовые модели.

Компонентные связи показателей характеризуются тем, что из­менение прогнозного показателя — результат изменения компонентов, входящих в этот показатель как множители. Например, объем произ­водства продукции можно представить как произведение численности занятых ее производством на производительность труда, товарообо­рот — как объем продаж в натуральном выражении на цену. В прогно­зировании этот вид взаимосвязи может быть использован для опреде­ления прогноза одного из показателей при известных прогнозах компонентов, используемых при расчете искомой характеристики (ме­тод укрупненных измерителей, метод Кольма) либо для оценки каче­ства прогнозов взаимосвязанных показателей.

Факторные связи характеризуются тем, что проявляются в со­гласованной вариации изучаемых показателей. При этом одни показа­тели выступают как факторные (причины, независимые переменные), другие — как следствие (результат, зависимая переменная). По своему характеру этот вид связи — причинно-следственная зависимость. Факторные связи могут рассматриваться как функциональные или корреляционные.

При корреляционной связи изменения результативного признака Y обусловлено влиянием факторного признака Х не всецело, а лишь частично, т.к. возможно влияние прочих факторов, различных по составу, направлению и силе действия на отдельные единицы статистической совокупности.

____________________________________________________________

«Если две какие-либо характеристики, полученные для од­ного и того же объекта имеют тенденцию изменяться совмес­тно, так, что создается возможность предсказать величину одной из них по значению другой, то говорят, что эти харак­теристики коррелируют между собой» [7].

Основная задача корреляционного анализа — ответить на вопрос — существует ли между признаками корреляционная зависимость.

Корреляционная зависимость — зависимость случайных ве­личин (признаков), при которой изменению среднего значе­ния одной соответствует изменение среднего значения другой случайной величины.

Показатели тесноты связи между признаками называют коэффициентами корреляции. Их выбор зависят от того, в каких шкалах измерены признаки. Напомним, что основными шка­лами являются:

1) номинальная шкала (наименований) предназначена для описания принадлежности объектов к определенным соци­альным группам. Эти наименования могут быть как смыс­ловыми (ИТР, рабочий...), так и кодовыми (цифровыми, буквенными). При этом числа в них имеют только два от­ношения: = и ≠;

2) шкала порядка (ординальная) применяется для измерения упорядоченности объектов по одному или нескольким при­знакам. Типичным примером признаков, измеренных в порядковых шкалах являются экзаменационные оценки, те­стовые баллы при изучении социальных и психофизичес­ких параметров человека. Отношения между признаками, измеренными в порядковых шкалах: <, >, =;

3) количественная шкала используется для описания количе­ственных показателей (заработная плата, численность груп­пы, демографические характеристики, стоимость потреби­тельской корзины и т.п.).

Выявление связи между признаками осуществляется сле­дующим образом: выдвигается нулевая статистическая гипо­теза об отсутствии связи между признаками, рассчитывается соответствующий коэффициент корреляции R проверяется.

____________________________________________________________________________

При функциональной связи изменение резуль­тативного признака всецело обусловлено действием факторного. На­пример, при фиксированных ценах выручка функционально зависит от объема продаж в натуральном выражении. При корреляционной свя­зи изменение результативного признака лишь частично обусловлено влиянием факторного признака, так как не исключается возможность воздействия и других факторов. Такие связи можно назвать соотноси­тельными. Например, при свободных рыночных ценах выручка лишь частично зависит от объема продаж в натуральном выражении, так как возможно изменение цен при различных тактических приемах ценооб­разования.