46.Виды связей между экономическими явлениями.

При сравнении функциональных и корреляционных зависимостей следует иметь в виду, что при наличии функциональной зависимости между признаками можно, зная величину факторного признака, точно определить величину результативного признака. При наличии же корреляционной зависимости устанавливается лишь тенденция изменения результативного признака при изменении величины факторного признака. В отличие от жесткости функциональной связи корреляционные связи характеризуются множеством причин и следствий и устанавливаются лишь их тенденции. Статистические показатели могут состоять между собой в следующих основных видах связи: балансовой, компонентной, факторной и др.

Балансовая связь -- характеризует зависимость между источниками формирования ресурсов (средств) и их использованием.

-- остаток на начало отчетного периода;

-- поступление за период;

-- выбытие в изучаемом периоде;

-- остаток на конец отчетного периода.

Левая часть формулы характеризует предложение ,а правая часть -- использование ресурсов Компонентные связи показателей характеризуются тем, что изменение статистического показателя определяется изменением компонентов, входящих в этот показатель, как множители:

В статистике компонентные связи используются в индексном методе. Например, индекс товарооборота в фактических ценах представляет произведение двух компонентов, на пример, -- индекса товарооборота в сопоставимых ценах и индекса цен , т.е. Важное значение компонентной связи состоит в том, что она позволяет определять величину одного из неизвестных компонентов: или Факторные связи характеризуются тем, что они проявляются в согласованной вариации изучаемых показателей. При этом одни показатели выступают как факторные, а другие -- как результативные.

Факторные связи могут рассматриваться как функциональные и корреляционные. При функциональной связи изменение результативного признака всецело зависит от изменения факторного признака :

При корреляционной связи изменение результативного признака не всецело зависит от факторного признака , а лишь частично, так как возможно влияние прочих факторов : Примером корреляционной связи показателей является зависимость сумм издержек обращения от объема товарооборота. В этой связи, помимо факторного признака -- объема товарооборота , на результативный признак (сумму издержек обращения ) влияют и другие факторы, в том числе и не учтенные . Поэтому корреляционные связи не являются полными (тесными) зависимостями

47.Понятие корреляционных связей.

Содержание теории корреляции составляет изучение зависимости вариации признака от окружающих условий.

При изучении конкретных зависимостей выявляют факторные и результативные признаки. В корреляционных связях между изменениями факторного и результативного признака нет полного соответствия, воздействие отдельных факторов проявляется лишь в среднем при массовом наблюдении фактических данных.

Кроме того, сам признак-фактор в свою очередь может зависеть от изменения ряда обстоятельств. В сложном взаимодействии находится результативный признак – в более общем виде он выступает как фактор изменения других признаков. Отсюда результаты корреляционного анализа имеют значение в данной связи, а интерпретация этих результатов в более общем виде требует построения системы корреляционных связей.

При исследовании корреляционных зависимостей между признаками решению подлежит широкий круг вопросов, к которым следует отнести :

1)Предварительный анализ свойств моделируемой совокупности единиц;

2)Установление факта наличия связи, определение еѐ формы и направления;

3)Измерение степени тесноты связи между признаками;

4)Построение регрессивной модели, т.е. нахождение аналитического выражения связи;

5)Оценка адекватности модели, еѐ экономическая интерпретация и практическое использование.

Для того, чтобы результаты корреляционного анализа нашли практическое применение и дали желаемый результат, должны выполняться определѐнные требования.

1.Требование однородности тех единиц, которые подвергаются изучению.

2.Количественная оценка однородности исследуемой совокупности по комплексу признаков (расчет относительных показателей вариации, коэффициент вариации, отношение размаха вариации к среднему квадратическому отклонению).

3.Достаточное число наблюдений.

4.Исследуемая совокупность должна иметь нормальное распределение.

5.Факторы должны иметь количественное выражение.