Метод аналитических группировок.

Как уже отмечалось, явления общественной жизни и отражающие их признаки тесно взаимосвязаны. Группировка, выявляющая взаимосвязи между изучаемыми явлениями и их признаками, называется аналитической группировкой. Всю совокупность признаков можно разделить на две группы – факторные и результативные. Факторные, как уже говорилось – это признаки, под воздействием которых изменяются другие, называющиеся результативными. Взаимосвязь проявляется в том, что с возрастанием значения факторного признака систематически возрастает или убывает среднее значение результативного признака. Например, производительность труда (результативный признак) зависит от технического уровня предприятия (факторный признак): чем он выше, тем при прочих равных условиях выше производительность труда занятых на предприятии. Поэтому, группируя промышленные предприятия, производящие одну и ту же продукцию, по техническому уровню производства (по уровню фондовооруженности труда) и исчисляя для каждой группы среднюю выработку товарной продукции на одного работающего, можно статистически отразить эту зависимость между факторами.

Особенности аналитической группировки следующие: во-первых, в основу группировки кладется факторный признак; во-вторых, каждая выделенная группа характеризуется средними значениями результативного признака. Пример аналитической группировки приведен ниже.

Таблица 39 - Группировка коммерческих банков РФ по сумме активов баланса

Данные таблицы характеризуют зависимость между суммой активов банка и численностью занятых, а также суммой балансовой прибыли. Чем больше сумма активов, тем больше прибыль банка и численность его сотрудников. У первой группы средняя численность занятых в 2,8 раза меньше, чем у пятой, а балансовая прибыль меньше в 9,1 раз.

Аналитические группировки позволяют изучить многообразие связей и зависимости между варьирующими признаками. Преимущество метода аналитических группировок перед другими методами анализа связи (например, корреляционно-регрессионным) состоит в том, что он не требует соблюдения каких-либо условий для своего применения, кроме одного – качественной однородности исследуемой совокупности.

Метод корреляции.

Для социально-экономических явлений характерно, что наряду с существенными факторами, формирующими уровень результативного признака, на него оказывают воздействие многие другие неучтенные и случайные факторы. Это свидетельствует о том, что взаимосвязи явлений, которые изучает статистика, носят корреляционный характер и аналитически выражаются функцией вида:

y_ср. _x == f (x).

Корреляция – это статистическая зависимость между случайными величинами, не имеющими строго функционального характера, при которой изменений одной из случайных величин приводит к изменению математического ожидания другой.

В статистике принято различать следующие варианты зависимостей:

1. Парная корреляция – связь между двумя признаками (результативным и факторным или двумя факторными).

2. Частная корреляция – зависимость между результативным и одним факторным признаками при фиксированном значении других факторных признаков.

3. Множественная корреляция – зависимость результативного и двух или более факторных признаков, включенных в исследование.

Корреляционный анализ имеет своей задачей количественное определение тесноты связи между двумя признаками (при парной связи) и между результативным и множеством факторных признаков (при многофакторной связи).

Теснота связи количественно выражается величиной коэффициентов корреляции. Коэффициенты корреляции, представляя количественную характеристику тесноты связи между признаками, дают возможность определять “полезность” факторных признаков при построении уравнений множественной регрессии. Величина коэффициента корреляции служит также оценкой соответствия уравнения регрессии выявленным причинно-следственным связям.

Первоначально исследования корреляции проводились в биологии, а позднее распространились и на другие области, в том числе и на социально-экономическую. Одновременно с корреляцией начала использоваться и регрессия. Корреляция и регрессия тесно связаны между собой: корреляция оценивает силу (теснота) статистической связи, регрессия исследует ее форму. Та и другая служат для установления соотношения между явлениями, для определения наличия и отсутствия связи.

Корреляционно-регрессионный анализ как общее понятие включает в себя измерение тесноты, направления связи(корреляционный анализ) и установление аналитического выражения (формы) связи (регрессионный анализ).

Регрессионный анализ заключается в определении аналитического выражения связи, в котором изменение одной величины (называемой зависимой или результативным признаком) обусловлено влиянием одной или нескольких независимых величин (факторов), а множество всех прочих факторов, также оказывающих влияние на зависимую величину, принимается за постоянные и средние значения. Регрессия может быть однофакторной (парной) и многофакторной (множественной).

По форме зависимости различают:

1) линейную регрессию, которая выражается уравнениями прямой (линейной функцией) вида: Yср._x = а₀ + а₁х

2) нелинейную регрессию, которая выражается уравнениями вида:

- парабола: Yср._x = а₀ + а₁х + а₂ х²

- гипербола: Yср._x = а₀ + а₁ / х и др.

По направлению связи различают:

1) прямую регрессию (положительную), возникающую при условии, если с увеличением или уменьшением независимой величины значения зависимой также соответственно увеличиваются или уменьшаются;

2) обратную (отрицательную) регрессию, проявляющуюся при условии, что с увеличением или уменьшением независимой величины зависимая соответственно уменьшается или увеличивается.

Положительную и отрицательную регрессии легче понять, если использовать их графическое изображение (см. рисунки ниже).

			X
Y				Y				Y
		Х				Х				Х

а) Прямая (положительная) регрессия.

			X
Y				Y				Y
		Х				Х				Х

б) Обратная (отрицательная) регрессия.

Рисунок 10 – Прямая и обратная регрессия

Для простой (парной) регрессии в условиях, когда достаточно полно установлены причинно-следственные связи, приобретает практический смысл только последнее положение; при множественности причинных связей невозможно четко разграничить одни причинные явления от других.

Итак, все явления и процессы, характеризующие социально-экономическое развитие и составляющие единую систему национальных счетов, тесно взаимосвязаны и взаимозависимы между собой. В статистике показатели, характеризующие эти явления, могут быть связаны либо корреляционной зависимостью, либо быть независимыми. Корреляционная зависимость является частным случаем стохастической зависимости, при которой изменение значений факторных признаков (х₁, х₂, х₃….х_k) влечет за собой изменение среднего значения результативного признака. Корреляционная зависимость исследуется с помощью методов корреляционного и регрессионного анализов. Корреляционный анализ изучает взаимосвязи показателей и позволяет решить задачи: оценка тесноты связи между показателями с помощью парных, частных и множественных коэффициентов корреляции; оценка уровня регрессии. Целью регрессионного анализа является оценка функциональной зависимости условного среднего значения результативного признака (Y) от факторных (х₁, х₂, х₃….х_k). Уравнение регрессии, или статистическая модель связи социально-экономических явлений, выражаемая функцией: Yср._x = f (х₁, х₂, х₃….х_k), является достаточно адекватной реальному

моделируемому явлению или процессу в случае соблюдения следующих требований их построения:

1. Совокупность исследуемых исходных данных должна быть однородной и математически описываться непрерывными функциями.

2. Возможность описания моделируемого явления одним или несколькими уравнениями причинно-следственной связи.

3. Все факторные признаки должны иметь количественное (цифровое) выражение.

4. Наличие достаточно большого объема исследуемой выборочной совокупности.

5. Причинно-следственные связи между явлениями и процессами следует описывать линейной или приводимой к линейной формой зависимости.

6. Отсутствие количественных ограничений на параметры модели связи.

Постоянство территориальной и временной структуры изучаемой совокупности