1. Особливості математичного моделювання.

Математична модель економічного об’єкта (системи) — це його спрощений образ, поданий у вигляді сукупності математичних співвідношень (рівнянь, нерівностей, логічних співвідношень, графіків тощо). Головна особливість моделювання полягає у тому, що це метод опосередкованого пізнання за допомогою об’єктів-заміщувачів. Модель постає як своєрідний інструмент пізнання, що його дослідник (системний аналітик) ставить між собою та об’єктом і за допомогою якого вивчає об’єкт, який його цікавить. Саме ця особливість моделювання визначає специфічні форми використання абстракцій, аналогій, гіпотез, інших категорій і методів пізнання. Математична модель кожного об’єкта (процесу, явища) містить у собі три групи елементів: 1) характеристику об’єкта, який потрібно визначити (невідомі величини), — вектор Y = (y_j); 2) характеристики зовнішніх (щодо модельованого об’єкта) умов, які змінюються, — вектор X = (x_j); 3) сукупність внутрішніх параметрів об’єкта — A.

Особливості економетричного моделювання:

• Формування сукупності спостережень(Поняття сукупності спостережень є основою економетричного моделювання. Слід розрізняти одиницю спостереження — джерело даних і одиницю сукупності — носія ознак, які підлягають спостереженню.)

• однорідність спостережень (формуючи сукупність спостережень, треба забезпечити порівнянність даних у просторі та часі. Це означає, що дані вихідної сукупності спостережень повинні мати:1) однаковий ступінь агрегування;2) однорідну структуру одиниць сукупності;3) одні й ті самі методи розрахунку показників у часі;4) однакову періодичність обліку окремих змінних;5) порівнянні ціни та однакові інші зовнішні економічні умови.)

• Точність вихідних даних (Якщо неточно і неповно визначено змісту показників, невідповідність між вимогами і фактичним змістом, коли не можна точно виміряти економічні процеси та явища, то виникають помилки пов’язані з розрахунком економічних показників)

2.Проведення кореляційного аналізу за допомогою Microsoft Excel.

До складу Microsoft Excel входить набір засобів аналізу даних (так званий пакет аналізу), призначений для вирішення складних статистичних і інженерних задач. Для проведення аналізу даних за допомогою цих інструментів слід зазначити вхідні дані і вибрати параметри;аналіз буде проведений за допомогою відповідної статистичної або інженерної макрофункцій, а результат буде поміщений у вихідний діапазон. Інші засоби дозволяють представити результати аналізу в графічному вигляді.

Графічні зображення використовуються насамперед для наочного подання статистичних даних, завдяки їм істотно полегшується їх сприйняття і розуміння. Істотна їх роль і тоді, коли мова йде проконтроль повноти та достовірності вихідного статистичного матеріалу,що використовується для обробки та аналізу.

Статистичні дані наводяться у вигляді довгих і складних статистичних таблиць, тому буває дуже важко виявити в них наявні неточності і помилки.

Графічне ж подання статистичних даних допомагає легко і швидко виявити нічим не виправдані піки та западини, явно не відповідають зображуваних статистичних даних, аномалії та відхилення.

Графічне представлення статистичних даних є не тільки засобом ілюстрації статистичних даних і контролю їх правильності тад остовірності. Завдяки своїм властивостям воно є важливим засобом тлумачення та аналізу статистичних даних, а в деяких випадках --єдиним і незамінним способом їх узагальнення та пізнання. Зокрема,воно незамінне при одночасному вивченні декількох взаємопов'язаних економічних явищ, тому що дозволяє з першого погляду встановитиіснуючі між ними співвідношення та зв'язку, різниця і подобу, а також виявити особливості їх змін в часі.

Однак, щоб ефективніше використовувати графічні зображення статистичних даних, необхідно оволодіти методикою і технікою їх побудови. До цього слід додати, що побудоване графічне зображення статистичних даних біржових ставок найбільшою мірою відповідає характеру і змісту зображуваних даних та поставленої задачі їх аналізу.

Кореляція - один з інструментів пакету аналізу Microsoft Excel.  Використовується для кількісної оцінки взаємозв'язку двох наборів даних,представлених у безрозмірному вигляді. Коефіцієнт кореляції вибірки являє собою коваріації двох наборів даних, поділену на твір їх стандартних відхилень.

Кореляційний аналіз дає можливість встановити асоційовані чи набори даних по величині, тобто: великі значення з одного наборуданих пов'язані з великими значеннями іншого набору (позитивнакореляція), або, навпаки, малі значення одного набору пов'язані з великими значеннями іншого (негативна кореляція), або дані двох діапазонів ніяк не пов'язані (кореляція близька до нуля).

При роботі з числовим редактором Excel коефіцієнт кореляції розраховують за допомогою вбудованої функції КОРРЕЛ (категорія - статистичні).

Синтаксис

КОРРЕЛ(массив1;массив2)

Массив1   - комірка інтервалу значень.

Массив2   - другий інтервал комірок зі значенням.

Примітка: Аргументи повинні бути числами або іменами, масивами або посиланнями, які містять числа.

Для роботи з інструментами аналізу дані слід представити у вигляді рядків або стовбців листа Excel. Сукупність комірок, які містять дані, що аналізуються, називається вхідним діапазоном.