У вибіркову сукупність

Аналіз часткової рівноваги Крива виробничих можливостей

ОСНОВНІ ТЕРМІНИ ТА ПОНЯТТЯ

Аналіз загальної рівноваги Гранична норма трансформації

Ефект зворотного зв’язку Ефективність розподілу

Загальна рівновага Договірна крива

Ресурсні обмеження Оптимальний, за Парето, розподіл

Діаграма Еджворта ресурсів

Ефективність виробництва Крива споживацьких можливостей

РЕКОМЕНДОВАНА ЛІТЕРАТУРА

1. Гребенников П.П.. Леусский А.Й., Тарасевич Л.С. Микроэкономика / Общ. ред. Л. С. Тарасевича. — СПб: Изд-во СПбУЗФ, 1996.

2. Долан З. Дж., Линдсей Д. Микроэкономика: Пер. с англ. В.Лукашевича и др. / Под общ. ред. Б. Лисовика, В. Лукашевича. — СПб, 1994.

3. Долан З. Дж., Линдсей Д. Рынок: микроэкономическая модель: Пер. с англ. В.Лукашевича и др. / Под общ.ред. Б. Лисовика, В. Лукашевича. — СПб, 1992.

4. Исохин В.Я. Экономическая теория: введение в рынок и микроэко-номический анализ: Учебник. — М.: ИНФРА, 1997.

5. Макконнелл К.Р., Брю С.Л. Экономикс: принципы, проблемы и политика: В 2-х т.: Пер. с англ. 11-го изд. — М.: Республика, 1992.

6. Максимова В. Ф. Микроэкономика: Учебник. — Изд. 3-е, перераб. и доп. — М.: Соминтэк, 1996.

7. Нуреев Р. М. Основы экономической теории: Микроэкономика: Учебник для вузов. — М.: Высш. шк., 1996.

8. Пиндайк Р., Рубинфельд Д. Микроэкономика: Сокр. пер. с англ. / Науч.ред. А.Т. Борисевич, В.М. Полтерович, В.И. Данилов и др. — М., 1992.

9. Рыночная экономика: Учебник. В 3-х т. Теория рыночной экономики. Ч. 1. Микроэкономика.—М.: Соминтэк, 1991.

10. Тиром Жан. Рынки и рыночная власть: Теория организации про-мышленности: Пер. с англ. — СПб: Экономич. шк., 1996.

11. Хайман Д.Н. Современная микроэкономика: анализ и применение. В 2-х т.: Пер. с англ. — М.: Финансы и статистика, 1992.

12. Ястремський О.І., Гриценко О.Г. Основи мікроекономіки: Підручник для вузів. - К.: Знання, 1998.

Кінцевою метою будь-якого вибіркового спостереження є поширення його характеристик на генеральну сукупність. На практиці застосовують такі способи поширення вибіркових даних: прямого перерахунку, поправкових коефіцієнтів.

Отже, гарантією того, що вибірка представлятиме всю сукупність, є додержання наукових принципів організації та проведення спостереження.

Зміст понять та положень теми

Вибiркове спостереження — це несуцiльне спостереження, за якого статистичному дослiдженню пiдлягають одиницi сукупностi, що вивчаються i вибираються випадковим способом.

Вибiркова сукупнiсть — це сукупнiсть одиниць, якi вибранi для обстеження.

Генеральна сукупнiсть — це сукупнiсть одиниць, з яких вибирають елементи для обстеження.

Похибка вибiркового спостереження (репрезентативностi):

для середньої — це рiзниця мiж генеральною та вибiрковою середнiми;

для частки — це рiзниця мiж генеральною i вибiрковою частками;

для дисперсії — вiдношення генеральної та вибiркової дисперсiй.

Iндивiдуальний добiр передбачає формування вибiркової сукупностi на основi добору окремих одиниць генеральної сукупностi.

Груповий добiр передбачає формування вибiркової сукупностi на основi добору груп одиниць з генеральної сукупностi.

Вибiркова частка — це питома вага одиниць, якi мають певну ознаку у вибiрковiй сукупностi.

Безповторний добiр — це спосiб формування вибiрки, за якого одиниця, що потрапила у вибiрку, не повертається в сукупнiсть, з якої здiйснюється подальший добiр.

За повторного добору одиниця, яка потрапила у вибiрку, пiсля реєстрацiї ознак, що спостерiгаються, повертається в генеральну сукупнiсть для участi в подальшiй процедурi добору.

Простий випадковий добiр — це вибiрка, за якої добiр одиниць (або груп одиниць) для обстеження здiйснюється з генеральної сукупностi не передбачено, а випадково.

За власне випадкового повторного добору одиницi сукупностi вiдбирають по однiй з усiєї сукупностi, повертаючи обстеженi одиницi до генеральної сукупностi.

Механiчна вибiрка — це вибiрка, за якої добiр одиниць здiйснюється механiчно через певний iнтервал. Суть механiчного добору полягає в тому, що усю (генеральну) сукупнiсть дiлять на рiвнi частини вiдповiдно до обраної ознаки і з кожної такої частини обстежують одну одиницю.

Серiйний добiр передбачає вивчення не окремих одиниць сукупностi, а їх серiй або гнiзд.

Стандартна (середня) похибка вибiрки є середнiм квадратичним вiдхиленням вибiркових оцiнок вiд значення параметра в генеральнiй сукупностi та характеризує середню величину можливих вiдхилень вибiркової i генеральної середньої.

Відносна похибка показує, на скiльки вiдсоткiв вибiркова оцiнка може вiдхилятися вiд параметра генеральної сукупностi.

Гранична похибка вибiрки — це максимально можлива похибка для взятої ймовiрностi, тобто вона визначає розмір похибки залежно вiд того, з якою ймовiрнiстю вона знаходиться.

Точкова оцiнка — це значення параметра за даними вибiрки: вибiркова середня та вибiркова частка.

Довiрчий iнтервал — це iнтервал значень параметра, розрахований за даними вибiрки для певної ймовiрностi. Чим вiн менший, тим точнiша вибiркова оцiнка.

Розрахунок об’ємних показникiв генеральної сукупностi на основi даних вибiркового спостереження називається у статистицi поширенням вибiркових характеристик на всю сукупнiсть. Є два способи такого поширення:

— спосiб прямого перерахунку, за якого середнiй розмір ознаки, визначений у результатi вибiркового обстеження, помножується на число одиниць генеральної сукупностi;

— спосiб коефiцiєнтiв, за якого до даних суцiльного обстеження вносяться вiдповiднi поправки, вiдносний розмiр яких визначається за результатами вибiркового обстеження.

VII) СТАТИСТИЧНІ МЕТОДИ ВИМІРЮВАННЯ КОРЕЛЯЦІЙНИХ ЗВ’ЯЗКІВ

n Види зв’язків.

n Завдання статистичного вивчення зв’язку.

n Статистичні методи вивчення кореляційних зв’язків.

n Кореляційно-регресивний аналіз статистичного зв’язку соціально-економічних явищ.

n Основні умови застосування кореляційно-регресивного методу.

n Показники щільності зв’язку.

При вивченні цієї теми треба розуміти, що визначальною метою статистичного дослідження взаємозв’язків є виявлення наявності і напряму зв’язку, кількісне їх оцінювання.

Різноманітність зв’язків зумовлює їх класифікацію: а) за характером дії – функціональні та стохастичні; б) за направленістю – прямі й обернені; в) за аналітичним вираженням – прямолінійні і криволінійні; г) за кількістю ознак-факторів – одно- та багатофакторні.

Важливе значення має знання умов і послідовності застосування того чи іншого методу вимірювання кореляційних зв’язків як різновиду стохастичних.

Методи аналітичного групування та кореляційно-регресивний аналіз належать до параметричних, оскільки при розрахунках використовують параметри розподілу – середні величини, дисперсії. Слід розуміти їх відмінність. У кореляційно-регресивному аналізі оцінювання лінії регресії здійснюється не в окремих точках, як в аналітичному групуванні, а в кожній точці інтервалу зміни факторної ознаки х. Тобто лінія регресії безперервна і зображується у вигляді рівняння регресії .

Етапи побудови цих моделей кореляційного зв’язку – аналітичного групування та регресивної – однакові:

а) теоретичне обґрунтування моделі;

б) оцінювання лінії регресії;

в) вимірювання щільності зв’язку між ознаками;

г) перевірка істотності зв’язку.

Метод порівняння паралельних рядів – непараметричний метод, тому що ґрунтується на кількісних значеннях ознак, не потребує обчислення параметрів їх розподілу.

Отже, значення цієї теми полягає в тому, що практичні навички визначення взаємозв’язків між соціально-економічними явищами дозволяють здійснювати науково обґрунтовані прогнози.

Зміст понять та положень теми

Суспільні явища, що впливають на інші явища, називаються факторними (x).

Явища, які змінюються під впливом факторних явищ, називаються результативними (y).

Функціональний зв’язок між явищами характеризується повною відповідністю між причиною і наслідком, факторною і результативною ознакою. При цьому зв’язку кожному можливому значенню факторної ознаки (x) відповідає чітке значення результативної ознаки (y). Функціональний зв’язок вивчається в статистиці за допомогою індексного методу.

Стохастичний зв’язок виявляється зміною умовних розподілів, тобто за цьогозв’язку кожному значенню ознаки (х) відповідає певна множина ознаки (y), які варіюють і утворюють ряд розподілу.

Кореляційна залежність є підвидом стохастичної залежності: зі зміною факторної ознаки змінюються групові середні результативної ознаки. За кореляційного зв’язку між значеннями ознак немає суворої і точної відповідності в кожному окремому випадку, а спостерігається лише кореляція.

Відмінні особливості кореляційних зв’язків: а)різноманітність причин, обставин і фактів, які діють одночасно й у взаємному зв’язку, причому ступінь впливу кожного з них на результативну ознаку не відомий; б) відсутність відомостей про повний перелік усіх ознак-факторів, які впливають на результативну ознаку; в) зв’язок є неповним.

Лінія регресії – головна характеристика кореляційного зв’язу. Це функція , яка зв’язує середні значення ознаки у зі значеннями ознаки х. Може мати різні зображення: табличне, аналітичне, графічне.

Прямі зв’язки – це зв’язки, за яких зі зростанням значень ознаки-фактора результативна ознака також збільшується, і навпаки.

Обернені зв’язки – це зв’язки, за яких зі зростанням ознаки-фактора результативна ознака зменшується, і навпаки.

Прямолінійний (лінійний) зв’язок характеризує залежність результативної ознаки від певної ознаки-фактора, що може бути виражена рівнянням прямої лінії.

Криволінійний зв’язок присутній, якщо залежність результативної ознаки від певної ознаки-фактора виражається рівнянням якої-небудь кривої, гіперболи, параболи та інше.

Якщо досліджується залежність результативної ознаки тільки від однієї ознаки-фактора, то зв’язок називається однофакторним, а кореляція – парною. Якщо ж досліджується кореляційна залежність результативної ознаки одночасно від кількох ознак-факторів, то зв’язок називається багатофакторним, а кореляція – множинною (сукупною).

Для вивчення функціональних зв’язків використовують такі статистичні методи: індексний, балансовий, графічний.

Для вивчення стохастичних зв’язків використовують такі статистичні методи: порівняння паралельних рядів, аналітичних групувань, кореляційно-регресійний аналіз.

Метод порівняння паралельних рядів – метод, при якому результати зведення даних розміщуються паралельними рядами або за ознаками простору, часу. Для виявлення наявності і направленості зв’язку, знаходять для кожного ряду середню і відхилення від неї значення ознаки кожної одиниці. Для оцінки щільності зв’язку використовують коефіцієнти: Фішера, кореляції рангів.

Коефіцієнт Фішера набуває значення від +1 (зв’язок прямий) до -1 (зв’язок обернений).При К=0 зв’язку немає, дуже слабкий.

Ранги – порядкові номери одиниць сукупності, упорядковані за зростанням значень ознаки. Перший ранг надається найменшому значенню ознаки, останній – найбільшому чи навпаки. Кількість рангів дорівнює обсягу сукупності.

Коефіцієнт кореляції рангів аналізує злагодженість рангів Зв’язок тісний, якщо ранги точно відповідають місцям ознак у ранжованому ряді. Зв’язок тісний обернений, якщо ранги одиниць змінюються в оберненому порядку, тобто зростання однієї ознаки супроводжується безперервним зменшенням іншої ознаки.

Метод аналітичного групування – метод, при якому всі елементи сукупності групують за факторною ознакою (x) і в кожній групі обчислюють середні значення результативної ознаки (y).

Етапи аналізу методом аналітичних групувань:

а) обґрунтування моделі аналітичного групування – вибір факторної ознаки; визначення числа груп ознаки-фактора; розрахунок меж інтервалів групування.

б) оцінка лінії регресії – визначення частот у групах; розрахунок у кожній групі за факторною ознакою середніх значень результативної ознаки.

в) вимірювання тісноти зв’язку між ознаками, що ґрунтується на правилі складання дисперсії або визначенні емпіричного коефіцієнта детермінації.

г) перевірка істотності зв’язку між ознаками за допомогою характеристики F-критерію Фішера.

Емпіричний коефіцієнт детермінації характеризує частку варіації у, яка пояснюється варіацією хі угрупі. Якщо коефіцієнт дорівнює 0, то зв’язку між ознаками не існує; дорівнює 1 -зв’язок між ознаками функціональний.

Кореляційний аналіз – це метод, за допомогою якого можна отримати кількісне вираження взаємозв’язку соціально-економічних явищ.

Етапи кореляційного аналізу:

а) попередні аналіз – сформувати завдання дослідження; вибрати методику вимірювання результативної ознаки; обрати суттєві фактори, що впливають на результативну ознаку.

б) збір інформації та її первинна обробка – встановити межі сукупності, що досліджується в часі й просторі; одиницю сукупності.

в) вибір моделі зв’язку – прямої, степеневої функції, гіперболи.

г ) розрахунок показників щільності зв’язку за допомогою коефіцієнта регресії та коефіцієнта еластичності.

д) аналіз регресійної моделі – визначення тісноти зв’язку між двома ознаками за допомогою лінійного коефіцієнта кореляції; теоретичного кореляційного відношення.

е) оцінка регресійної моделі – розрахунок F-критерію Фішера або t-критерію Стьюдента.

Коефіцієнт регресії показує зміну результативної ознаки при зміні факторної ознаки на одиницю.

Коефіцієнт еластичності показує, на скільки відсотків змінюється результативна ознака при зміні факторної ознаки на 1 %.

Лінійний коефіцієнт кореляції використовується тільки для вимірювання щільності зв’язку прямолінійної форми зв’язку. Коливається від 0 до 1: чим ближче до 1, тим більш високий зв’язок.

Теоретичне кореляційне відношення використовується для вимірювання щільності зв’язку між ознаками за будь-якої форми (лінійної, нелінійної).

VIII) РЯДИ ДИНАМІКИ

n Суть та елементи ряду динаміки.

n Методологічні принципи аналізу динамічних рядів.

n Види динамічних рядів.

n Середній рівень ряду.

n Абсолютні та відносні характеристики інтенсивності динаміки: абсолютний приріст, темп зростання, темп приросту, абсолютне значення 1 % приросту.

n Середній абсолютний приріст і середній темп приросту.

n Аналіз тенденцій розвитку.

Одне з основних завдань статистики – вивчення поступового розвитку i змiн суспiльних явищ, процесів. Розв’язується воно на основi побудови та аналiзу динамічних рядiв. Тому знання даної теми мають велике значення для характеристики інтенсивності змін суспiльних явищ; виявлення основних закономірностей їх динаміки на окремих етапах чи за весь період дослідження; прогнозу розвитку на майбутнє.

Слід знати, що при побудові динамічних рядів дотримуються вимоги, яка полягає в їх порівняності за методологією обчислення показника, територією, тривалістю періоду, одиницями вимірювання та ін.

Вивчають класифікацію видів рядів динаміки, щоб розумітися на характерних особливостях кожного з них. Динамічні ряди поділяють залежно від:

а) статистичної природи показника-рівня – абсолютних, відносних, середніх величин;

б) ознаки часу – моментні та інтервальні;

в) інтервалу між рівнями – з рівними, з нерівними інтервалами;

г) наявності основної тенденції процесу, що вивчається, – стаціонарні і нестаціонарні.

Для аналізу властивостей динаміки важливо вміти:

а) використовувати взаємопов’язані характеристики – абсолютний приріст, темп зростання, темп приросту, абсолютне значення 1 % приросту. Їх розрахунок ґрунтується на зіставленні рівнів ряду базисним чи ланцюговим способами;

б) визначати різного роду середні показники – середні рівні ряду і середні показники змін рівнів ряду;

в) застосовувати методи виявлення тенденцій розвитку явища – укрупнення інтервалiв, ковзних середніх, аналітичного вирівнювання; методи інтер- та екстраполяції.

Отже, при самостійному вивченні даної теми необхідно особливу увагу звернути на методику аналізу динамічних рядів із метою оцінювання та прогнозування процесів розвитку суспiльних явищ.

Зміст понять та положень теми

Динамічний ряд – послідовність чисел, розташованих в хронологічній послідовності, які характеризують зміни розмірів суспільних явищ у часі.

Дата добавления: 2014-01-05