2) Прогнозирование значений результативного показателя по заданным значениям факторных признаков.
3) Выявление причинно-следственной связи между изучаемыми признаками, оценка её тесноты и сравнительный анализ степени влияния.
Стохастический анализ для своего выполнения требует удовлетворения следующих требований:
1) Необходимо изучать большую совокупность объектов.
2) Необходимо иметь большой объём наблюдений.
Этапы проведения стохастического анализа:
1) качественный – он включает:
- постановку цели анализа
- определение совокупности, включаемых в анализ данных
- определение результативных показателей, предпочтительно использование относительных показателей
- определение факторных признаков, на относительные показатели
- выбор периода анализа
2) предварительный анализ моделируемой совокупности:
- проверка однородности совокупности, осуществляется с помощью коэффициента вариации
> 33% - неоднородность
- устранение аномальных явлений. Наблюдение является аномальным , если выполняется неравенство > 3d
- уточнение необходимого объёма выборки
- уточнение законов распределения, изучаемых переменных, предпочтительно нормальное распределение функции
3) построение регрессионной модели экономического объекта включает:
- перебор альтернативных вариантов модели
- уточнение перечня факторов, включаемых в модель
- расчёт оценок параметров уравнений регрессии
4) Оценка адекватности модели:
- проверка статистической значимости уравнения в целом и отдельных его параметров
- проверка соответствующих формальных средств полученных оценок задачам исследования
5) интеграция и практическое использование модели:
- определение пространственно - времененной устойчивости, выявленных взаимосвязей
- оценка прогностических свойств модели
Методы изучения стохастических связей:
1) корреляционный анализ – предназначен для установления факта зависимости и измерения её тесноты между 2-мя показателями, которые можно считать случайными и выбранными из совокупности, распределенный по нормальному закону.
-1 £ r ³ +1
Альтернативным служит показатель детерминации
2) Регрессионный анализ – это метод установления аналитического выражения стохастической зависимости между изучаемыми признаками. Полученное уравнение отражает среднее изменение результата при изменении любого фактора.
В ходе анализа решаются следующие задачи:
- построение уравнения регрессии
- оценка значимости полученного уравнения
В анализе чаще всего используются однофакторные линейные модели вида: у=а+вх
Чаще всего определение параметров регрессии осуществляется методом наименьших квадратов
Чаще всего в аналитическом исследовании корреляционный и регрессионный анализы объединяются в одну процедуру.
3) Дисперсионный анализ – этот метод позволяет подтвердить или опровергнуть гипотезу о том, что две выборки данных относятся к одной генеральной совокупности. Часто этот метод используется в совокупности с методом группировки. В этих случаях его задача состоит в оценке существенности различий между группами. Для этого определяют групповые дисперсии, а затем по статистическим критериям проверяют значимость различий между группами.
Уважаемый посетитель!
Чтобы распечатать файл, скачайте его (в формате Word).
Ссылка на скачивание - внизу страницы.