Эконометрика. 2

Содержание:

1. Введение………………………………………………………2
2. Природа эконометрики………………………………………4
3. Эконометрические модели…………………………………..5
4. Корреляционный анализ финансов предприятия………….6
5. Заключение………………………………………………….12
6. Список использованной литературы……………………...14

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Введение

Актуальность проблематики состоит в понимании того, что  современная эконометрика есть быстроразвивающаяся  отрасль науки, цель которой состоит  в том, чтобы придать количественные меры экономическим отношениям. Иными  словами, эконометрика изучает конкретные количественные взаимосвязи экономических  объектов и процессов с помощью  математических и статистических методов  и моделей. Значение такого подхода  в условиях современного микро- и  макроэкономического развития переоценить  не представляется возможным.

В связи со сказанным особый интерес представляет изучение основополагающих моментов истории институционализации  эконометрики как научной статистико-математико-экономической  дисциплины. В данном ключе важно  выявить предпосылки возникновения  эконометрической науки, специфику  подходов различных экономических  школ и экономистов, их роль и значение в процессе институционализации  и современном развитии эконометрического  знания.

В силу данных обстоятельств, изучение истории эконометрики в  высшей степени актуально, отображает тенденции современного экономического развития, необходимо для понимания  сущности эконометрической системы  знаний.

Планирование эксперимента -математико-статистическая дисциплина, изучающая методы рациональной организации экспериментальных исследований — от оптимального выбора исследуемых факторов и определения собственно плана эксперимента в соответствии с его целью до методов анализа результатов. Начало планирования эксперимента положили труды английского статистика Р.Фишера (1935), подчеркнувшего, что рациональное планирование экспериментадаёт не менее существенный выигрыш в точности оценок, чем оптимальная обработка результатов измерений. В 60-х годах 20 века сложилась современная теория планирования эксперимента. Её методы тесно связаны с теорией приближения функций и математическим программированием. Построены оптимальные планы и исследованы их свойства для широкого класса моделей.

Планирование эксперимента – выбор плана эксперимента, удовлетворяющего заданным требованиям, совокупность действий направленных на разработку стратегии  экспериментирования (от получения  априорной информации до получения  работоспособной математической модели или определения оптимальных условий). Это целенаправленное управление экспериментом, реализуемое в условиях неполного знания механизма изучаемого явления.

В процессе измерений, последующей  обработки данных, а также формализации результатов в виде математической модели, возникают погрешности и теряется часть информации, содержащейся в исходных данных. Применение методов планирования эксперимента позволяет определить погрешность математической модели и судить о ее адекватности. Если точность модели оказывается недостаточной, то применение методов планирования эксперимента позволяет модернизировать математическую модель с проведением дополнительных опытов без потери предыдущей информации и с минимальными затратами.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Природа эконометрики

Первая принципиальная идея, с которой встречается каждый, изучающий эконометрику, – это  идея о взаимосвязях между эконометрическими  переменными. Формирующийся на рынке  спрос на некоторый товар рассматривается  как функция его цены; затраты, связанные с изготовлением какого-либо продукта, предполагаются зависящими от объема производства, потребительские  расходы могут быть функцией дохода и т.д. Все это примеры связей между 2-мя переменными, однако, для  большей реалистичности в каждое соотношение приходится вводить  несколько переменных. Спрос на товар  можно рассматривать как функцию  его цены, потребительского дохода и цен на конкурирующие и дополняющие  товары; производственные затраты будут  зависеть от объема производства, от его  динамики и от цен на основные производственные ресурсы, потребительские расходы  можно определить как функцию  дохода, ликвидных активов и предыдущего  уровня потребления.

Приводимые ниже определения  и высказывания известных ученых позволяют получить представление о различных толкованиях эконометрики.

Эконометрика – это  раздел экономики, занимающийся разра­боткой и применением статистических методов для измерений взаимосвязей между экономическими переменными (С. Фишер и др.).

Основная задача эконометрики – наполнить эмпирическим содержанием  априорные экономические рассуждения (Л. Клейн).

Цель эконометрики – эмпирический вывод экономических законов (Э. Маленво).

Эконометрика является не более чем набором инструментов, хотя и очень полезных... Эконометрика является одновременно нашим телескопом и нашим микроскопом для изучения окружающего экономического мира (Ц. Грилихес).

Р. Фриш указывает на то, что эконометрика есть единство трех составляющих — статистики, экономической теории и ма­тематики.

С.А. Айвазян полагает, что эконометрика объединяет совокупность методов и моделей, позволяющих на базе экономиче­ской теории, экономической статистики и математико-статистического инструментария придавать количественные выражения качественным зависимостям.

Остановимся на следующем  определении:

Эконометрика – это  самостоятельная научная дисциплина, объединяющая совокупность теоретических  результатов, приемов, методов и  моделей, предназначенных для того, чтобы на базе экономической теории, экономической статистики и экономических  измерений, математико-статистического  инструментария придавать конкретное количественное выражение общим (качественным) закономерностям, обусловленным экономической  теорией.

 

Эконометрические модели

Следующий шаг в развитии экономических теорий состоит в  группировке отдельных соотношений  в модель. Количество связей, включаемых в экономическую модель, зависит  от условий, при которых эта модель конструируется и от подробности  объяснения, к которой мы стремимся.

Традиционная модель спроса и предложения должна объяснять  соотношение между ценой и  объемом выпуска, характерные для  некоторого определенного рынка. Она  содержит 3 уравнения: уравнение спроса, уравнение предложения и уравнение  реакции рынка. В эти уравнения, помимо интересующих нас объема выпуска  и цены, будут входить и другие переменные, так, например, в уравнение  спроса войдет потребительский доход, а в уравнение предложения  – цена. Объяснение, достигнутое  с помощью такой модели, обусловлено  значениями некоторых “внешних”  по отношению к модели переменных, и в том смысле модель является неполной или условной. Более претенциозные  модели содержат гораздо больше уравнений  и с их помощью пытаются определить поведение существенно большого числа переменных, однако и они остаются условными, поскольку содержат переменные, не определяемые и не объясняемые моделью.

Все экономические модели имеют некоторые общие особенности:

1.   Они основаны  на предположении, что поведение  экономических переменных определяется  с помощью совместных и одновременных  операций  с некоторым числом  экономических соотношений.

2.   Принимается гипотеза, в силу которой модель, допуская  упрощения сложной действительности, тем не менее, улавливает главные  характеристики изучаемого объекта.

3.   Создатель модели  полагает, что на основе достигнутого  с её помощью понимания реальной  системы удастся предсказать  её будущее движение и, возможно, управлять им в целях улучшения  результатов.

4.   Каждая модель  определяет зависимости между  некоторыми величинами. Предполагается, что эти зависимости справедливы для всех значений этих величин, по крайней мере, для находящихся внутри некоторой области. Каждая переменная может принимать любое из значений, содержащихся в некотором фиксированном множестве.

5.   Наличие модели  предполагает возможность определения  хотя бы некоторых из рассматриваемых  величин. Переменные величины  тогда можно разделить на две  различные группы. Если переменная  является объектом определения,  она называется эндогенной. Они  определяются явлением, которое  описывает модель. Переменные, входящие  в зависимости, определяющие модель, но рассматривающиеся как определенные независимо называются экзогенными.

 

Корреляционный анализ финансов предприятия

Корреляционный анализ является одним из методов статистического анализа взаимосвязи нескольких признаков. Он определяется как метод, применяемый тогда, когда данные наблюдения можно считать случайными и выбранными из генеральной совокупности, распределенной по многомерному нормальному закону. Основная задача корреляционного анализ (являющаяся основной и в регрессионном анализе) состоит в оценке уравнени регрессии.

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

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. Финансы предприятий строительства связаны с организацией документооборота и движения материальных ресурсов на всех стадиях строительного цикла.

Специфика финансов предприятий строительства связана с большим объемом источников внешнего финансирования от сторонних заказчиков.

Предприятия строительства имеют на балансе в основном оборудование, инструменты и зарплату работников. Денежные средства предоставляют заказчики в лице бюджетных организаций, промышленных предприятий и других юридических лиц. В результате финансовые ресурсы предприятий строительства зависят от объема монтажных работ а текущем периоде.

Основная цель финансов предприятий строительства- обеспечить единую сумму фактических затрат на строительство и объем плановых смет до начала строительства. Это необходимо, чтобы провести калькуляцию всех строительных работ и разработать техническую документацию.

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

Корреляционный анализ – это группа статистических методов, направленная на выявление и математическое представление структурных зависимостей между выборками.

Корреляционный анализ есть метод установления связи и измерения ее тесноты между наблюдениями, которые можно считать случайными и выбранными из совокупности, распределенной по многомерному нормальному закону.

Корреляционной связью называется такая статистическая связь, при которой различным значениям одной переменной соответствуют разные средние значения другой. Возникать корреляционная связь может несколькими путями. Важнейший из них,  причинная зависимость вариации результативного признака от изменения факторного.

Практическая реализация корреляционного анализа включает следующие этапы:

ü постановка задачи и выбор признаков;

ü сбор информации и ее первичная обработка;

ü  предварительная характеристика взаимосвязей;

ü устранени мультиколлинеарности (взаимозависимости факторов) и уточнение набора показателей путем расчета парных коэффициентов корреляции;

ü исследование факторной зависимости и проверка ее значимости;

ü  оценка результатов анализа и подготовка рекомендаций по их практическому

 использованию.

Корреляционный анализ  решает задачу измерения тесноты  связи между варьирующими переменными  и оценки факторов, оказывающих наибольшее влияние на результирующий признак. Различают парную и множественную корреляцию.

 В первом случае изучается связь между одним фактором и результативным показателем, во втором - между несколькими факторами и результативным показателем. Теснота связи оценивается с помощью коэффициента корреляции (при линейной зависимости) r, или корреляционного отношения (при нелинейной зависимости) η. Величины этих показателей определяется так:

Y - среднеквадратическое  отклонение эмпирических (фактических)  значений y;

σ2yx - среднеквадратическое отклонение у от теоретических значений ух.

Значения этих коэффициентов  колеблются от 0 до 1. При η(r)= 0 связь  между показателями отсутствует, если η (r) = 1, то связь функциональная. Если η (r) имеет отрицательное значение, то связь между показателями отрицательная.

При величине показателей:

0,1 - 0,3 . связь слабая;

0,3 - 0,5 . умеренная;

0,5 - 0,7 . заметная;

0,7 - 0,9 . высокая;

0,9 - 0,99 . весьма высокая.

Исследователя нередко интересует, как связаны между собой две или большее количество переменных в одной или нескольких изучаемых выборках. Например, могут ли учащиеся с высоким уровнем тревожности демонстрировать стабильные академические достижения, или связана ли продолжительность работы учителя в школе с размером его заработной платы, или с чем больше связан уровень умственного развития учащихся — с их успеваемостью по математике или по литературе и т.п.

Такого рода зависимость между переменными величинами называется корреляционной, или корреляцией. Корреляционная связь — это согласованное изменение двух признаков, отражающее тот факт, что изменчивость одного признака находится в соответствии с изменчивостью другого.

Корреляционные связи — это вероятностные изменения, которые можно изучать только на представительных выборках методами математической статистики. «Оба термина, — пишет Е.В. Сидоренко, — корреляционная связь и корреляционная зависимость — часто используются как синонимы. Зависимость подразумевает влияние, связь — любые согласованные изменения, которые могут объясняться сотнями причин. Корреляционные связи не могут рассматриваться как свидетельство причинно-следственной зависимости, они свидетельствуют лишь о том, что изменениям одного признака, как правило, сопутствуют определенные изменения другого.

Корреляционная зависимость - это изменения, которые вносят значения одного признака в вероятность появления разных значений другого признака (Е.В. Сидоренко, 2000).

Задача корреляционного анализа сводится к установлению направления (положительное или отрицательное) и формы (линейная, нелинейная) связи между варьирующими признаками, измерению ее тесноты, и, наконец, к проверке уровня значимости полученных коэффициентов корреляции.

Корреляционные связи различаются по форме, направлению и степени (силе).

По форме корреляционная связь может быть прямолинейной или криволинейной. Прямолинейной может быть, например, связь между количеством тренировок на тренажере и количеством правильно решаемых задач в контрольной сессии. Криволинейной может быть, например, связь между уровнем мотивации и эффективностью выполнения задачи (см. рис. 1). При повышении мотивации эффективность выполнения задачи сначала возрастает, затем достигается оптимальный уровень мотивации, которому соответствует максимальная эффективность выполнения задачи; дальнейшему повышению мотивации сопутствует уже снижение эффективности.

По направлению корреляционная связь может быть положительной ("прямой") и отрицательной ("обратной"). При положительной прямолинейной корреляции более высоким значениям одного признака соответствуют более высокие значения другого, а более низким значениям одного признака - низкие значения другого. При отрицательной корреляции соотношения обратные. При положительной корреляции коэффициент корреляции имеет положительный знак, например r=+0,207, при отрицательной корреляции - отрицательный знак, например r=—0,207.

Степень, сила или теснота корреляционной связи определяется по величине коэффициента корреляции.

Сила связи не зависит от ее направленности и определяется по абсолютному значению коэффициента корреляции.

Максимальное возможное абсолютное значение коэффициента корреляции r=1,00; минимальное r=0,00.

В общем виде формула для подсчета коэффициента корреляции такова:

Где:

хi — значения, принимаемые в выборке X,

yi — значения, принимаемые в выборке Y;

 — средняя по X,

 — средняя по Y.

Расчет коэффициента корреляции Пирсона предполагает, что переменные Х и У распределены нормально.

В формуле подсчета коэффициента корреляции встречается величина при делении на n (число значений переменной X или Y) она называется ковариацией. Формула предполагает также, что при расчете коэффициентов корреляции число значений переменной Х равно числу значений переменной Y.

При расчете парной корреляции вначале производится отбор наиболее важных (существенных) факторов, влияющих на результативный показатель.

 Эти факторы помещаются  в таблицу, в которой факторные  признаки ранжируются в порядке  возрастания или убывания.

 Далее данные из  таблицы наносятся

 на плоскость координат  строится корреляционное поле. По  форме поля или путем визуального  анализа ранжированного ряда  производится обоснование формы  связи.

При нелинейной связи вначале определяется теоретическое значение функци ух, для чего решается уравнение регрессии, описывающее связь между изучаемыми показателями.

 Затем рассчитывается  корреляционное отношение.

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

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

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Заключение

Установлено, что эконометрика есть современная наука, изучающая  конкретные количественные взаимосвязи  экономических объектов и процессов  с помощью математических и статистических методов и моделей.

Выяснено, что зарождение эконометрики является следствием междисциплинарного подхода к изучению экономики. Иными  словами, эконометрика как наука  возникла в результате взаимодействия и объединения в особый «сплав»  трех компонент: экономической теории, статистических и математических методов. Впоследствии к ним присоединилось развитие вычислительной техники как  условие развития эконометрики.

Показано, что основной базой  данных для эконометрических исследований служат данные официальной статистики либо данные бухгалтерского учета. Таким  образом, проблемы эконометрики – это  проблемы статистики и учета. Используя  экономическую теорию, можно определить связь между признаками и показателями, а используя статистику и учет — ответить ряд важных и значимых с экономической точки зрения вопросов.

Корреляционный анализ дает возможность установить ассоциированы  ли наборы данных по величине, то есть: большие значения из одного набора данных связаны с большими значениями другого набора (положительная корреляция); или, наоборот, малые значения одного набора связаны с большими значениями другого (отрицательная корреляция); или данные двух диапазонов никак  не связаны (корреляция близка к нулю).

Экономика страны состоит  из отдельных отраслей, которые в  зависимости от характера выполняемых  ими функций относятся к сфере  материального производства либо к  непроизводственной сфере. Сфера материального  производства охватывает промышленность, строительство, энергетику, сельское хозяйство, транспорт и ряд других отраслей народного хозяйства, создающих  материальные блага. К непроизводственной сфере относятся здравоохранение, просвещение, культура, наука и другие отрасли народного хозяйства, в  процессе деятельности которых материальные блага не создаются.

Российская система жилищного  финансирования в дореформенный  период соответствовала проводимой жилищной политике и заключалась  в централизованном распределении  бюджетных ресурсов для строительства  государственного жилья и его бесплатном предоставлении гражданам, стоящим в очереди на улучшение жилищных условий.

Под влиянием новых экономических методов произошли коренные изменения в финансах предприятий строительной индустрии. Для нее стало характерным наличие многообразия организационно-правовых форм субъектов хозяйствования. Основополагающим фактором в изменении производственной структуры отрасли явилось существенное изменение в объемах и источниках финансирования, когда доля государственных инвестиций перестала быть доминирующей. В этих условиях быстро формировался малый сектор строительного бизнеса, который по численности субъектов хозяйствования в настоящее время значительно превышает количество крупных и средних предприятий и организаций. Главными требованиями, предъявляемыми к организационной, производственной структурам и системе управления строительной отраслью, явились необходимость максимальной их адаптации к новой экономической среде. В этих условиях значительно повысились требования к конкурентоспособности, качеству строительных работ, организационной мобильности и другим экономическим критериям.

Эффективное функционирование строительной отрасли в ближайшей  перспективе в существенной мере может быть обеспечено за счет сохранения целостности системообразующих  основ сформировавшейся структуры  управления и непрерывного ее совершенствования  в соответствии с требованиями динамично  изменяющейся экономики.

Цель работы исследовать  корреляционный анализ финансов предприятий  строительства.

В соответствии с поставленной целью, в работе были решены следующие  задачи: во-первых, рассмотрена теоретическая  характеристика корреляционного анализа  финансов строительства в современных  условиях, во-вторых, проведена оценка финансовых показателей на основании  предоставленной финансовой отчетности.

 

 

 

Список использованной литературы:

1. Арженовский С.В., Федосова О.Н. Эконометрика. – Ростов- на-Дону: РГЭУ, 2002. – 102 с.
2. Кремер Н.Ш., Путко Б.А. Эконометрика. – М.: ЮНИТИ, 2003. – 311 с.
3. Ковалева А.М. Финансы. – М.: Финансы и статистика, 2007.
4. Учебное пособие/ Под ред. М.И. Баканова, А.Д. Шеремета. – М.: Финансы и статистика, 2008.