You also want an ePaper? Increase the reach of your titles
YUMPU automatically turns print PDFs into web optimized ePapers that Google loves.
Закономірності, які проявляються у масових випадках, тільки<br />
при великому числі спостережень, називаються статистичними.<br />
Статистичні закономірності причинно обумовлені, існуюча множина<br />
причин взаємопов’язана й діє в різних напрямках. У таких умовах<br />
важко виявити кількісний зв’язок між причиною і наслідком.<br />
Аналітичне вираження статистичних закономірностей визначається<br />
методами математичної статистики. Причинно-наслідковий зв’язок,<br />
обумовлений одночасною дією багатьох причин і проявляється чітко<br />
тільки в масі випадків, називається кореляційним або стохастичним, і<br />
він властивий статистичним закономірностям. В економіці часто<br />
доводиться мати справу з багатьма явищами, які мають імовірнісний<br />
характер. При стохастичній залежності для заданих значень<br />
незалежної змінної X можна вказати ряд значень залежної змінної Y,<br />
які випадково розсіяні в певному околі. Кожному фіксованому<br />
значенню аргументу відповідає певний статистичний розподіл<br />
значень функції. Це пов’язано з тим, що на залежну змінну, крім<br />
виділеної змінної X, впливає ряд некерованих або неврахованих<br />
чинників, а також помилки вимірювання. Оскільки значення залежної<br />
змінної підпорядковані випадковому розсіянню, воно не може бути<br />
передбачене з достатньою точністю, а тільки вказане з певною<br />
ймовірністю. У той же час економічним процесам властиві випадкові<br />
відхилення та взаємозв’язки в часі, тому для аналізу комплексу<br />
причинно-наслідкових зв’язків використовуються стохастичні моделі.<br />
З допомогою цих моделей можна побудувати прогнозні оцінки<br />
параметрів функціонування економічних систем у динаміці.<br />
Найбільш відомими методами побудови стохастичних моделей є<br />
кореляційний та регресійний аналіз. У прикладних економічних<br />
дослідженнях вони виступають саме тим інструментом, який може<br />
виявити та оцінити складну множину взаємозв’язків і наслідків.<br />
Результати аналізу проведених досліджень показали, що<br />
<strong>моделювання</strong> економічних процесів з допомогою одного рівняння<br />
регресії досить примітивне і недостатнє через існуючу множину<br />
причинно-наслідкових взаємозв’язків. Для їх більш адекватного<br />
відображення необхідно використовувати систему одночасних<br />
рівнянь.<br />
Розглянемо класифікацію задач, які розв’язуються<br />
математичним апаратом економетрії, за такими ознаками: кінцеві<br />
прикладні цілі, рівень ієрархії та профіль аналізованої економічної<br />
системи.<br />
388
Change language