Главная Обратная связь

Дисциплины:






Измерения в экономике



Понятие «эконометрика» включает экономические измерения.

Признаками измерения называют, прежде всего, получение, сравнение и упорядочение информации. Это определение исходит из того, что измерение предполагает выделение некоторого свойства, по которому производится сравнение объектов в определенном отношении.

Другое понимание измерения исходит из числового выражения результата, т.е. измерение трактуется как операция, в результате которой получается численное значение величины.

Третий подход к измерению связан с обязательным наличием единицы измерения (эталона).

Любому измерению предшествует качественный анализ, учитывающий цели исследования качественный анализ необходим и после выполнения измерения.

Специфика экономических измерений состоит в наличии большого числа разнородных данных – разнородных ресурсов, разнородных результатов (например, товаров и услуг).

Нередко в экономических измерениях возникает задача отражения иерархии измерителей, которая выражается в выделении интегрального и частных показателей.

Точность измерения – это его адекватность.

Для социально экономических измерений характерны специфические представления о точности. Экономику относят к неточным наукам, т.к. невозможно провести измерение с произвольно малой погрешностью.

По объективным причинам для социально-экономических измерений характерна низкая контролируемость их точности.

Основной базой данных для эконометрических исследований служат данные официальной статистики либо данные бухгалтерского учета. Т. о., проблемы экономического измерения – это проблемы статистики и учета.

Основные понятия в эконометрике

В эконометрике, как уже отмечалось, широко используются методы статистики. Если ставится цель дать количественное описание взаимосвязей между экономическими переменными, то в данном случае эконометрика прежде всего связана с методами регрессии и корреляции.

В зависимости от количества факторов, включенных в уравнение регрессии, принято различать простую (парную) и множественную регрессию.

Простая регрессия (парная регрессия) – регрессия между двумя переменными у и х, т.е. модель вида:

Где у – зависимая переменная (результативный признак), х – независимая переменная, или объясняющая, переменная (признак-фактор).

Множественная регрессия – регрессия результативного признака с двумя и большим числом факторов, т.е. модель вида:

В каждом из этих случаев верно следующее равенство:

где yi — фактическое значение результативного признака; - теоретическое значение результативного признака, найденное исходя из соответствующей математической функции связи у и х (или нескольких факторов 1, х2, , хk), т.е. из уравнения регрессии; — случайная величина, характеризующая отклонения реального значения результативного признака от теоретического, найденного по уравнению регрессии.



Случайная величина также называется возмущением. Она включает влияние не учтенных в модели факторов, случайных ошибок или особенностей измерения.

 





sdamzavas.net - 2018 год. Все права принадлежат их авторам! В случае нарушение авторского права, обращайтесь по форме обратной связи...