Корреляционно-регрессионный анализ и его широкое применение в экономике

Видео: Исследуем рынки с помощью коэффициента Херста

Основные статистические методы уже довольно давно применяются во всех областях жизнедеятельности человека. Однако, самую важную роль играет статистика для экономики. Ведь именно эта научная отрасль регулирует социально-экономические отношения субъектов хозяйствования, занимается анализом и обработкой огромного количества информации.

Очень часто в экономических исследованиях находят решение определенной проблемы в выявлении факторов, которые определяют уровень, динамику процесса в экономике. Такую задачу зачастую решает корреляционно-регрессионный анализ. Для достижения достоверности проводимого анализа необходимо не только выявить определенные взаимосвязи, но и дать количественную оценку этим показателям.

Корреляционно-регрессионный анализ решает такую задачу, как проверка гипотезы статистики о присутствии и силе корреляционной связи. Достаточное количество факторов, оказывающих влияние на процессы в экономике, не являются случайными величинами. Именно этот факт служит предпосылкой для анализа экономических явлений в аспекте связей между случайными и неслучайными величинами. Указанные связи называются регрессионными и, соответственно, статистический метод, который их изучает – регрессионным анализом.

Благодаря постоянному развитию компьютерных технологий, использование вычислительной техники все шире применяется при статистических расчетах. Так, использование определенных компьютерных программ обработки статистической информации позволяет оперативно решить задачи по изучению взаимосвязи различных показателей с помощью корреляционно-регрессионного анализа.

Так, корреляционно-регрессионный анализ (пример можно привести такой) достаточно наглядно показывает его использование с помощью программы Microsoft Excel при обработке данных биржевых ставок.

Сам пакет Microsoft Excel позволяет решать сложные статистические и инженерные задачи с помощью специального набора средств анализа данных. Корреляционно-регрессионный анализ в Excel проводится с обязательным указанием входных данных и выбором исходных параметров. Сам анализ проводится с использованием статистической макрофункции (возможно использование инженерной функции), полученный результат помещается в выходной диапазон, который может быть задан пользователем. Если использовать другие средства программы, то можно получить результат в графическом виде.

С помощью графического изображения аналитик может увидеть визуально представление статистических данных. Этот режим существенно облегчает восприятие результатов и их понимание.

Так, например, при сведении статистических данных в таблицу иногда трудно обнаружить ошибки либо неточности. Представление в виде графика данных позволяет быстро и легко обнаружить отклонения и аномалии, резкое возрастание или падение данных, хотя на таблице ничего не предвещает такие негативные моменты.

Корреляция является одним из инструментов пакета Microsoft Excel. Может быть использована для количественной оценки взаимосвязи нескольких наборов данных. Корреляционный анализ позволяет установить взаимосвязь наборов данных по величине. Так, существуют такие понятия: «положительная» корреляция (большие значения одного массива данных связаны с такими же большими значениями другого массива), «отрицательная» корреляция (малые значения одного массива данных связаны с аналогичными значениями другого массива) и корреляция, равная нулю (данные двух массивов не связаны между собой). Регрессионный анализ в Microsoft Excel заключается в построении графика с помощью такого статистического метода, как наименьших квадратов.

Видео: Кирилл Ильинский. Моделируя модели или Next «Next Model»

Таким образом, корреляционно-регрессионный анализ намного легче проводить с использованием современных компьютерных технологий, позволяющих получить необходимый результат в наиболее короткое время.