Способ множественной корреляции

⇐ ПредыдущаяСтр 22 из 31Следующая ⇒

Экономические явления и процессы зависят от большого количества факторов и каждый фактор, в отдельности, не определяет изучаемое явление во всей полноте. Только в комплексе и взаимосвязи факторы дают полное представление о характере изучаемого явления.

Взаимосвязь результативного показателя от множества факторов позволяет изучить способ множественной корреляции.

Последоват-сть применения данного способа включ. в себя ряд этапов:

1. определ-ся факторы, которые оказывают воздействие на изучаемый показ-ль и отбираются наиболее существ-е для корреляц-го анализа. Отбор факторов является одним из важных этапов анализа, т.к. от правильности выбора факторов зависит точность выводов по всему анализу.

При отборе придерживаются следующих правил:

· нельзя использовать факторы, которые находятся в математическом соотношении с результативным показателем;

· в многофакторную корреляц-ю модель необх-мо включать только самые значимые факторы, которые оказывают весомое воздействие на результ-ный показатель. Т.к. все условия и обстоятельства охватить практически невозможно, то факторы, которые имеют критерии надежности по Стьюденту меньше табличного, не рекомендуется принимать в расчет;

· все факторы, включаемые в многофакторную модель, д.б.количественно измерены и информация о них должна содержаться в учете и отчетности;

· в корреляц-ю модель линейного вида не рекоменд-ся включать факторы, связи которых с результ-ми показ-ми имеют криволин-ный хар-р;

· не рекоменд-ся включать в корреляц-ю модель взаимосвяз-е факторы, т.е. если парный коэф-т коррел. больше 0,85, то второй фактор из расчета надо исключить.

На данном этапе, при отборе факторов используют способ группировки парных и динамических рядов, линейные графики.

Чем больше совокупность исследуемых показателей, тем точнее результаты анализа, следовательно, объем выборки должен быть большим, т.к. только в большой массе наблюдений сглаживается влияние случайных величин.

2. Cобирается и оценивается исходная инф-я. Данные проверяются на достоверность, точность и соответствие закону распределения.

Однородность исследуемой информации означает близость распределения данных около их среднего уровня.

Критерием однородности служит: среднеквадр-е откл-е, коэф-т вариации

- среднеквадратическое отклонение

- коэффициент вариации

Чем меньше коэф-т вариации, тем больший разброс объекта и меньшая однородность.

Изменяемость вариационного ряда считают: - незначительной, если коэф-нт вариации не > 10 %; - средней, если 10-20 %; - значительной, если > 20 %, но < 33 %.

Если υ > 33%, то исследуемая инф-ция неоднородна и её необходимо исключить.

Рассчитанный коэф-нт вариации, а именно его самое высокое значение явл-ся основанием для определения необходимого объема выборки для анализа, кот. рассчитывается по формуле: n=(υ²*t²)/m²

t- показатель надежности связи, который при уровне вероятности p=0,05 равен 1,96

m- показатель точности расчетов. Для эк-ких показ-лей m будет колебаться от 5 до 8 %

Следовательно требование к исходной информации это подчинение её закону нормального распределения в соответствии с которым исходная масса исследуемых сведений должна быть сгруппирована около ее среднего значения, а объекты с очень маленькими и очень большими значениями должны встречаться как можно реже.

Количественная оценка степени отклонения инф-ции от нормального распределения устанавливается с помощью показателей:

- ассиметрии:

- ошибка ассиметрии

В симметричном распределении А=0. Отличие от нуля свидетельствует о наличии ассиметрии. Отрицательная ассиметрия говорит о том, что преобладают данные с большими значениями. Положительнаяассиметрия говорит о том, что преобладают данные с наименьшими значениями. Кроме этого рассчитывается показатель:

- эксцесса: - ошибка эксцесса: ; m_e=2m_a

При нормальном распределении показатель эксцесса равен о (E=0)

-Если E>0, то данные густо сгруппированы около средней образуя островершинность.

-Если E<0, то кривая распределения будет плосковершинна.

Однако, в том случае, если (A/m_a и E/m_e) < 3, то данные подчиняются закону распредения.

3. Изучается характер и моделируется связь между факторами и результативным показателем, т.е. подбирается математическое уравнение, наиболее точно выражающее сущность исследуемой зависимости.

Для обоснования характера связи используются линейные графики, построение корреляционного поля.

Прямолинейная связь будет записываться многофакторной линейной зависимостью:

Y_x=a+b₁x₁+b₂x₂+…+b_nx_n

b_i показывает на сколько единиц изменится результативный показатель с изменением факторного на единицу.

4. Проводится расчет и экономическое обоснование основных показателей связи коэф-нтов корреляции.

Коэф-нты парной корреляции характеризуют тесноту связи между двумя показателями в общем виде, т.е. при условии воздействия др. факторов на результативный показатель.

Частные коэф-нты корреляции характеризуют связь только между факторным и результативным показателем в чистом виде. Если частные коэф-нты ниже парных, то это говорит о том, что факторы, которые входят в корреляционную модель оказывают на результативный показатель не только непосредственное влияние, но и косвенное.

При анализе надо помнить о том, что величина коэф-нтов корреляции явл-ся случайной, зависящей от объема выборки. Так, с уменьшением выборки коэф-нт корреляции падает и наоборот. Поэтому необходимо проверить и оценить значимость коэф-нта корреляции по критерию Стьюдента:

- среднеквадратическое отклонение; r- коэф-т коррел.

Если расчетное t выше табличного, то величина корреляции явл-ся значимой.

Табличное значение t находят по таблице Стьюдента, при этом кол-во степеней свободы V=n-1, а уровень доверительной вероятности 0,05 или 0,01.

Дата добавления: 2015-12-19; просмотров: 28; Мы поможем в написании вашей работы!
Поделиться с друзьями:

⇐ Предыдущая 17 18 19 20 212223 24 25 26 Следующая ⇒

Мы поможем в написании ваших работ!