3.7.1. Korelaciona i regresiona analiza
Gore navedene metode su determinističke faktorska analiza se koriste za funkcionalne zavisnosti, ali stohastičke zavisnosti (korelacije) zauzimaju podjednako važnu ulogu u ekonomskim istraživanjima.
Prilikom provođenja korelacijske i regresione analize otkriva se kvantitativna procjena odnosa između faktora i karakteristika učinka, otkriva se prisutnost i karakteristike odnosa, kao i smjer i oblik. Treba imati na umu da je korištenje ovisnosti o korelaciji opravdano samo u velikoj masi opservacija koje poštuju zakon normalne distribucije. Za drugu vrstu međuzavisnosti probabilističke prirode, opravdana je upotreba neparametarskih metoda analize.
Korelacione veze nisu egzaktne (rigidne) zavisnosti, ali su te zavisnosti korelativne prirode. Ako vam poznavanje funkcionalnih zavisnosti omogućava da precizno izračunate događaje, na primjer, vrijeme izlaska i zalaska sunca svakog dana, vrijeme nastanka pomračenja sunca tačno do sekunde, onda sa korelacijama sa istom vrednošću faktorske karakteristike uzete u obzir može postojati različita značenja rezultat. Ovo se objašnjava prisustvom drugih, ponekad neobjašnjivih, faktora koji utiču na društveno-ekonomske fenomene koji se proučavaju. Posebnost korelacija je da se njihova manifestacija može primijetiti ne u izoliranim slučajevima, već u masi slučajeva.
Da bi se utvrdila korelacija između pokazatelja društveno-ekonomskih, finansijskih i drugih djelatnosti, potrebno je riješiti dva glavna problema:
1) proveriti mogućnost postojanja veze između proučavanih indikatora i dati identifikovanoj vezi specifičan matematički oblik zavisnosti;
2) uspostaviti kvantitativne procjene bliskosti odnosa, tj. jačina uticaja faktorskih karakteristika na rezultat.
Najrazvijenije metode u statistici su metode za proučavanje korelacije parova, koje omogućavaju određivanje uticaja promene faktorske karakteristike (x) na rezultantnu (y). Da bi identificirane odnose prikazali u analitičkom obliku, pribjegavaju korištenju matematičkih funkcija u obliku jednadžbe pravolinijske i krivolinijske ovisnosti.
Za analizu linearnog odnosa koristi se jednačina oblika:
y x =a 0 +a 1* x
Krivolinijska ovisnost se analizira korištenjem matematičkih funkcija parabole, hiperbole, eksponencijala, stepena itd.
Prilikom analize korelacije između karakteristika “x” i “y” potrebno je:
a) identificirati vrstu funkcionalne jednačine;
b) odrediti numerički izraz njihovih parametara;
c) provjeriti izračunate parametre za njihovu tipičnost;
d) procijeniti praktičnu vrijednost identifikovanog modela funkcionalne jednačine;
e) utvrditi u kojoj se mjeri bliskost korelacijske (korelativne) veze između faktora i rezultata razlikuje od funkcionalne (tvrde) zavisnosti itd.
Ovo se može uraditi korišćenjem metode grupisanja i korelaciono-regresijske analize uticaja promena (varijacija) faktorskog atributa „x” na rezultantu „y”.
Regresijski model se može izgraditi kako prema pojedinačnim vrijednostima atributa tako i prema grupisanim podacima (Tabela br. 1). Za identifikaciju odnosa između karakteristika na osnovu dovoljno velikog broja zapažanja koristi se korelacijska tablica, na osnovu koje je moguće konstruirati ne samo jednadžbu regresije, već i odrediti pokazatelje bliskosti odnosa.
Traženi parametri jednačine sprezanja nalaze se metodom najmanjih kvadrata, tj. pod uslovom da:
Ovi proračuni, čak i uz korištenje vrlo velike količine empirijskih podataka kompjuterska tehnologija, ne predstavlja mnogo poteškoća ili vremena.
Sistem normalnih jednadžbi za pronalaženje parametara linearne regresije para metodom najmanjih kvadrata ima sljedeći oblik:
;
n je obim populacije koja se proučava (broj jedinica posmatranja),
I su koeficijenti i su slobodni termini
U regresijskim jednačinama, parametar pokazuje prosječan utjecaj neuračunatih (koji nisu odabrani za istraživanje) faktora na efektivni atribut; parametar - koeficijent regresije koji pokazuje koliko se mijenja prosječna vrijednost rezultirajuće karakteristike kada se faktorska karakteristika promijeni za jedinicu vlastite mjere. Za pronalaženje parametara sistema normalnih jednačina koristi se metoda determinanti. Prvo, zamislimo ovaj sistem u matričnom obliku:
= = 
Odrednice i dobijaju se zamjenom elemenata prvog () i drugog () stupca slobodnim terminima. Dobijamo ovako:
= = 
= = 
= 
= 
Sistem normalnih jednadžbi za pronalaženje parametara semilogaritamske regresije para metodom najmanjih kvadrata ima sljedeći oblik:
Parametri sistema jednadžbi se nalaze na sličan način:
At Statistička analiza nelinearne korelacione veze, moguće je koristiti jednadžbu regresije eksponencijalna funkcija:
.
Da biste riješili jednačinu, uzmite njen logaritam:
Uzimajući u obzir zahtjeve metode najmanjih kvadrata, sastavlja se sistem normalnih jednačina:
Primenom metode determinanti na sistem, uspostavljaju se algoritmi za izračunavanje parametara jednačine:
;
Provjera adekvatnosti modela izgrađenih na osnovu regresijskih jednačina počinje provjerom značaja svakog regresijskog koeficijenta. Odnosno, potrebno je prvo provjeriti tipičnost parametara jednadžbe prije korištenja rezultirajućeg modela.
Ako je n (broj grupa) manji od 30 onda:
;
.
Parametri modela se smatraju tipičnim ako:
gdje je tabelarna vrijednost određena Studentovom raspodjelom (t – raspodjela) obično sa vjerovatnoćom α=0,05 i v=n-2.
Mjerenje čvrstoće i smjera veze važan je zadatak u proučavanju i kvantificiranju odnosa između društveno-ekonomskih pojava.
Snaga veze u linearnom odnosu mjeri se pomoću koeficijenta linearne korelacije.
U praksi se koriste različite modifikacije formula za izračunavanje ovog koeficijenta:
,
Prilikom izračunavanja na osnovu konačnih vrijednosti originalnih varijabli, koeficijent linearne korelacije može se izračunati pomoću formule:
Koeficijent linearne korelacije varira od –1 do +1. Znaci koeficijenata regresije i korelacije se poklapaju.
Ako je izračunata vrijednost (tabela), onda se hipoteza =0 odbacuje, što ukazuje na značajnost koeficijenta linearne korelacije, a samim tim i na statističku značajnost zavisnosti između faktora “x” i “y”.
Za karakterizaciju stepena bliskosti veze koeficijentom linearne korelacije, koristi se Chaddockova skala:
Tabela 3.17
Karakteristike čvrstoće veze na Chaddock skali
Kvocijent dijeljenja faktorske varijanse (σ 2 uh) sa ukupnom varijansom (σ 2 u) je indikator (R), koji ukazuje na stepen bliskosti odnosa između karakteristika “x” i “y”, sa ne- linearne zavisnosti.
R 2 = ; onda R= = 
Indikator R2 se naziva indeks determinacije, koji pokazuje koliko je vrijednost rezultantnog atributa određena utjecajem faktorskog. Što je vrijednost R2 bliža jedinici, to je jača zavisnost.
Adekvatnost cjelokupnog modela se provjerava korištenjem Fisherovog F testa i vrijednosti prosječne greške aproksimacije.
gdje je m broj parametara jednadžbe (za i , tj. m=2)
V 1 =n-m; V 2 =m-1.
Vrijednost prosječne greške aproksimacije određena je formulom koja pokazuje stepen uticaja neuračunatih faktora na promjenu rezultantne karakteristike. Ako greška aproksimacije ne prelazi 12-15%, tada se konstruisana regresiona jednačina može koristiti u ekonomskim proračunima.
Izračun parcijalnih koeficijenata elastičnosti nam omogućava da odredimo za koliko posto se efektivni atribut mijenja kada se faktor faktora promijeni za jedan posto.
Razmotrićemo upotrebu metoda korelacione i regresione analize uticaja varijacije faktorskog indikatora „x” na rezultantu „y” na konkretnom primeru.
Primjer 32. Postoje podaci o troškovima popravke opreme Y (hiljadu rubalja) u odjelima poduzeća i njegovom vijeku trajanja X.
Provjeravamo dostupne podatke pomoću pravolinijske jednadžbe i određujemo njene parametre:
= 
= 
≈-1,576
= 
= 
≈0,611
Tabela 4.18
Proračun ovisnosti produktivnosti rada radnika o smjenskom odnosu primjenom linearne veze
σ 2 u = = σ u =1,48
σ 2 xy = = σ xy =1,31
σ 2 ε = = σ ε =0,69
σ 2 x = = σ x =2,14.
= 
.
= 
.
se posmatraju, pa su parametri jednačine tipični.
≈0,89.
Prema Chaddock skali, veza između faktora i rezultujuće karakteristike je visoka. Iz vrijednosti =0,792 proizlazi da se 79,2% ukupne varijacije u troškovima popravke opreme objašnjava promjenom faktorske karakteristike (veka trajanja).
Značajnost koeficijenta linearne korelacije se provjerava na osnovu Studentovog t testa:
= 
≈3,69
Þ 
Budući da je izračunata vrijednost , odnos između vijeka trajanja opreme i troškova njene popravke treba smatrati značajnom. Dakle, sintetizirano prema jednadžbi 
matematički model se može koristiti u praktične svrhe.
Korištenje rezultirajućeg modela moguće je prilikom određivanja standardnog (planiranog) iznosa troškova popravke, s obzirom na poznati vijek trajanja opreme.
Po pravilu, da se identifikuju zavisnosti, ne jedna, već nekoliko matematički modeli, od kojih je odabrana najadekvatnija zavisnost koja se proučava.
Tabela sadrži proračune za konstruiranje semilogaritamske funkcije: Y = a 0 + a 1 log x
Zamjenom vrijednosti izračunatih parametara ( i ) u jednadžbu regresije dobijamo:
Y=-4,903+9,217 lg x
Tabela 3.19
Proračun ovisnosti produktivnosti rada radnika o smjenskom omjeru pomoću polulogaritamske zavisnosti
Provjera adekvatnosti modela izgrađenih na osnovu regresijskih jednačina počinje provjerom značaja svakog regresijskog koeficijenta. Da biste to učinili, prvo izračunajte potrebne parametre:
σ 2 ε = = σ ε =0,83
Na osnovu gornjih proračuna utvrđujemo stvarne vrijednosti t-kriterija.
= 
.
= 
.
Utvrdimo da je tabelarna Studentova raspodjela na nivou značajnosti α=0,05 t jednaka 2,306.
Naši proračuni pokazuju da je uvjet nejednakosti
16.7>2.306<67.2 соблюдаются, следовательно параметры уравнения типичны.
R 2 = ; onda R= = 
= 
Prema Chaddock skali, veza između faktora i rezultujuće karakteristike je visoka.
Provjerimo adekvatnost modela koristeći Fišerov F test i vrijednost prosječne greške aproksimacije.
Indeks korelacije se smatra tipičnim ako 17.3>5.32, pošto je uslov ispunjen, stoga se ovaj model može koristiti i u ekonomskim proračunima.
Kako bismo utvrdili koji od izračunatih modela preciznije opisuje odnos između troškova popravke opreme i njenog vijeka trajanja, izračunavamo vrijednost prosječne greške aproksimacije.
Za linearni odnos:
=0,1*2,16*100%=21,6%
Za polulogaritamsku zavisnost:
=0,1*2,52*100%=25,2%
Greška aproksimacije za linearnu zavisnost je manja nego za semilogaritamsku zavisnost, stoga je za proračune bolje koristiti jednadžbu:
3.7.2. Neparametarske metode za procjenu odnosa
Za kvantitativno karakterizaciju višedimenzionalnih veza između društveno-ekonomskih pojava koristi se metoda korelacionih galaksija, zasnovana na proračunu neparametarskih koeficijenata povezanosti.
1. Koeficijent povezanosti i kontingenta
Pomoćna tabela za proračune
Odnos se smatra potvrđenim ako je koeficijent povezivanja veći ili jednak 0,5, a koeficijent kontingencije veći ili jednak 0,3.
2. Pearson–Chuprov koeficijenti uzajamne kontingencije.
k 1 i k 2 - broj vrijednosti (grupa)
Što su koeficijenti bliži 1, to je veza jača.
Primjer 34 Postoje podaci o raspodjeli radnika u preduzećima po platama i tarifnim kategorijama.
Tabela 3.21
Podaci o raspodjeli radnika po veličini plate
i tarifne kategorije
Koristeći tabelarne podatke izračunavamo koeficijente međusobne kontingencije Pirsona i Čuprova.
Proračuni Pearsonovog i Chuprovog koeficijenta ukazuju na prisustvo umjerene veze između tarifna kategorija i iznos plata.
3. Koeficijenti povezanosti ranga.
Spearmanov koeficijent
n- broj zapažanja
Rx, Ry - rangovi činjeničnih vrijednosti
Kendallov koeficijent
S - zbir razlika između broja sekvenci i broja inverzija prema drugom kriteriju
Primjer 35. Prilikom proučavanja zavisnosti produktivnosti rada od smjenskog odnosa radnika dobijeni su podaci za 10 preduzeća (tabela 3.22.).
Na osnovu podataka u tabeli 3.22. Odredimo koeficijente korelacije ranga Spearman i Kendall. Napravimo tabelu rangova na osnovu pokazatelja produktivnosti rada i stopa smjena.
Kako pokazuju proračuni Spearmanovog koeficijenta, veza između omjera smjene i produktivnosti radnika je slaba.
Izračunajmo koristeći isti primjer koeficijent podudarnosti. Da biste to uradili potrebno je da uradite sledeće:
1) Napravite rangiranu seriju faktora X
2) Sredićemo vrednosti produktivnosti rada (Y) prema vrednostima X
3) Za izračunavanje indikatora rangova P potrebno je odrediti broj vrijednosti y veći od vrijednosti koja se proučava
4) Za izračunavanje indikatora ranga Q potrebno je odrediti broj vrijednosti manjih pojava koje se proučavaju.
Tabela 3.22.
Proračun rang koeficijenata komunikacije
| N | Faktor pomaka (x) | Rasponu | Poređenje ranga | di=R x -R y | d i 2 | |||
| at | X | Rx | Ry | |||||
| 1. | 19,00 | 1,54 | 10,20 | 1,20 | ||||
| 2. | 18,00 | 1,42 | 10,50 | 1,26 | ||||
| 3. | 21,00 | 1,51 | 10,80 | 1,27 | ||||
| 4. | 21,50 | 1,50 | 11,00 | 1,28 | -1 | |||
| 5. | 22,00 | 1,37 | 18,00 | 1,30 | -4 | |||
| 6. | 19,10 | 1,28 | 19,00 | 1,37 | -3 | |||
| 7. | 10,50 | 1,27 | 19,10 | 1,42 | ||||
| 8. | 10,20 | 1,26 | 21,00 | 1,50 | ||||
| 9. | 11,00 | 1,30 | 21,50 | 1,51 | ||||
| 10. | 10,80 | 1,20 | 22,00 | 1,54 | -2 |
Tabela 3.23.
Izračunavanje Kendalovog koeficijenta korelacije
| Koeficijent rangirane pomake (x) | Pokazatelji produktivnosti rada | R | Q |
| 1,20 | 10,8 | ||
| 1,26 | 10,2 | ||
| 1,27 | 10,5 | ||
| 1,28 | 19,1 | ||
| 1,30 | 11,0 | ||
| 1,37 | 22,0 | ||
| 1,42 | 18,0 | ||
| 1,50 | 21,5 | ||
| 1,51 | 21,0 | ||
| 1,54 | 19,0 | ||
| TOTAL |
Kendallov koeficijent korelacije ukazuje na umjeren odnos između omjera smjena i produktivnosti radnika.
O prisutnosti i smjeru korelacije između numeričkih vrijednosti faktora i rezultantnih karakteristika može se suditi prema koeficijentu korelacije predznaka koji je predložio njemački naučnik G. Fechner.
Izračun ovog koeficijenta zasniva se na stepenu konzistentnosti u smjerovima odstupanja pojedinačnih vrijednosti karakteristika Xi i Ui od njihovih prosječnih vrijednosti. Zatim pronađite zbroj podudarnosti i nepodudarnosti karaktera i odredite Fehnerov koeficijent prema formuli:
, Gdje
n s – broj podudaranja znakova odstupanja
n n – broj neusklađenosti predznaka odstupanja
Fechnerov koeficijent uzima vrijednosti u rasponu od –1 do +1. Negativna vrijednost koeficijenta ukazuje na inverzni odnos, a pozitivna vrijednost ukazuje na direktan odnos. Veza se smatra potvrđenom ako je vrijednost ovog koeficijenta veća od 0,5.
Primjer 36.
Na osnovu podataka u tabeli o omjeru energije i rada, omjeru kapitala i rada i produktivnosti rada odredićemo koeficijent korelacije Fechnerovih predznaka.
Tabela 3.24.
Izračun Fechnerovog koeficijenta
| Broj preduzeća | Omjer snage (x 1) | Odnos kapitala i rada (x 2) | Produktivnost rada (y) | x 1 - x 1sr | x 2 - x 2sr | wow wed | x 1 g | x 2 g | x 1 x 2 |
| 1. | 1,3 | 1,5 | -3,0 | -0,4 | -0,9 | WITH | WITH | WITH | |
| 2. | 1,5 | 2,0 | -2,0 | -0,2 | -0,4 | WITH | WITH | WITH | |
| 3. | 1,7 | 2,5 | 0,0 | 0,0 | 0,1 | WITH | WITH | WITH | |
| 4. | 1,7 | 2,6 | 0,0 | 0,0 | 0,2 | WITH | WITH | WITH | |
| 5. | 1,5 | 2,0 | -2,0 | -0,2 | -0,4 | WITH | WITH | WITH | |
| 6. | 1,2 | 1,2 | -3,0 | -0,5 | -1,2 | WITH | WITH | WITH | |
| 7. | 1,6 | 2,2 | 0,0 | -0,1 | -0,2 | N | WITH | N | |
| 8. | 2,0 | 3,0 | 3,0 | 0,3 | 0,6 | WITH | WITH | WITH | |
| 9. | 1,9 | 3,0 | 2,0 | 0,2 | 0,6 | WITH | WITH | WITH | |
| 10. | 2,6 | 4,0 | 5,0 | 0,9 | 1,6 | WITH | WITH | WITH | |
| Ukupno | 17,0 | 24,0 | |||||||
| prosjek | 1,7 | 2,4 |
Iz proračuna proizilazi da postoji visoka, direktno proporcionalna veza između snabdijevanja energijom i produktivnosti rada (0,8), a razvijena je vrlo visoka ovisnost između omjera kapitala i rada i produktivnosti rada (1,0). Proučavanje odnosa između faktorskih karakteristika takođe ukazuje na prisustvo visokog stepena zavisnosti (koeficijent energije i kapitala 0,8).
3.7.3. Analiza varijanse
Analiza varijanse se zasniva na identifikaciji prisustva i proceni značajnosti odnosa između karakteristika upoređivanjem prosečnih vrednosti grupe. Ova vrsta analize se često koristi u kombinaciji sa analitičkim grupiranjem. U analizi varijanse podaci se dijele u grupe prema brojčanim vrijednostima faktorske karakteristike. Zatim se izračunavaju prosječne vrijednosti efektivne karakteristike u grupama i pretpostavlja se da razlike u njihovim vrijednostima zavise od razlika samo u faktorskoj karakteristici. Zadatak je procijeniti značaj kvadrata odstupanja između prosječnih vrijednosti rezultata dobijenih u grupama, odnosno prema empirijskom korelacijskom omjeru:
d 2 x -varijansa između grupa
s 2 – ukupna varijansa
Empirijski korelacijski odnos karakterizira utjecaj karakteristike na kojoj se temelji grupisanje na varijaciju rezultirajuće karakteristike, varira od 0 do 1. Ako je vrijednost empirijskog korelacijskog odnosa 0, tada karakteristika grupisanja nema utjecaja na rezultirajuću karakteristiku , a ako je jednako 1, to znači da se rezultirajuća karakteristika mijenja pod utjecajem samo karakteristike grupiranja.
Varijanca se dijeli na ukupnu, međugrupnu i unutargrupnu varijansu.
Ukupna varijansa mjeri varijaciju osobine u cijeloj populaciji pod utjecajem svih faktora koji su uzrokovali ovu varijaciju:
Međugrupna varijansa karakteriše sistematsko variranje, tj. razlike u vrijednosti proučavane osobine koje nastaju pod uticajem faktorske osobine koja čini osnovu grupe.
, Gdje
Shodno tome, grupni prosjeci i brojevi za pojedinačne grupe
Varijanca unutar grupe odražava slučajnu varijaciju, to jest, onu varijaciju koja ne zavisi od promjena faktora-atributa koji čini osnovu grupisanja.
Prosjek varijansi unutar grupe određen je formulom:
Postoji zakon koji povezuje ove vrste disperzija:
Primjer 37
Napravimo analizu varijanse produktivnosti rada radnika koristeći podatke u tabeli 4.25.
Tabela 3.25.
Proračun varijansi na osnovu podataka o produktivnosti radnika
| Radničke grupe | Produktivnost rada (dijelovi po smjeni) x | Broj radnika | |
| Broj radnika koji su prošli tehničku obuku | |||
| Ukupno | |||
| Broj radnika koji nisu završili tehničku obuku | |||
Stohastička analiza je tehnika za proučavanje faktora čija je veza sa efektivnim indikatorom, za razliku od funkcionalnog, nepotpuna, probabilistička (korelacija). Ako s funkcionalnom (potpunom) ovisnošću s promjenom argumenta uvijek postoji odgovarajuća promjena funkcije, onda s korelacijskom vezom promjena argumenta može dati nekoliko vrijednosti povećanja funkcije ovisno o kombinaciji drugih faktora koji određuju ovaj indikator. Na primjer, produktivnost rada na istom nivou odnosa kapitala i rada može biti različita u različitim preduzećima. Ovo zavisi od optimalne kombinacije drugih faktora koji utiču na ovaj indikator.
Stohastičko modeliranje je u određenoj mjeri dopuna i produbljivanje determinističke faktorske analize. U faktorskoj analizi, ovi modeli se koriste iz tri glavna razloga:
- · potrebno je proučavati uticaj faktora za koje je nemoguće izgraditi strogo određen faktorski model (npr. nivo finansijske poluge);
- · potrebno je proučavati uticaj kompleksnih faktora koji se ne mogu kombinovati u istom strogo određenom modelu;
- · potrebno je proučavati uticaj kompleksnih faktora koji se ne mogu izraziti jednim kvantitativnim indikatorom (npr. nivo naučno-tehnološkog napretka).
Za razliku od strogo determinističkog, stohastički pristup zahtijeva niz preduslova za implementaciju:
- · prisustvo kompleta;
- · dovoljan obim zapažanja;
- slučajnost i nezavisnost posmatranja;
- homogenost;
- · prisustvo distribucije karakteristika bliske normalnoj;
- · prisustvo posebnog matematičkog aparata.
Izgradnja stohastičkog modela odvija se u nekoliko faza:
- · kvalitativna analiza (postavljanje svrhe analize, definisanje populacije, određivanje efektivnih i faktorskih karakteristika, izbor perioda za koji se analiza sprovodi, izbor metode analize);
- · preliminarne analize modelirana populacija (provjera homogenosti populacije, isključivanje anomalnih zapažanja, pojašnjavanje potrebne veličine uzorka, utvrđivanje zakona distribucije proučavanih indikatora);
- · izrada stohastičkog (regresijskog) modela (pojašnjenje liste faktora, proračun procjena parametara regresione jednačine, nabrajanje konkurentskih opcija modela);
- · procjena adekvatnosti modela (provjera statističke značajnosti jednačine u cjelini i njenih pojedinačnih parametara, provjera usklađenosti formalnih svojstava procjena sa ciljevima studije);
- · ekonomska interpretacija i praktična upotreba modela (utvrđivanje prostorno-vremenske stabilnosti izgrađenog odnosa, procjena praktična svojstva modeli).
Stohastička analiza ima za cilj proučavanje indirektnih veza, odnosno indirektnih faktora (ako je nemoguće odrediti kontinuirani lanac direktne veze). Ovo dovodi do važnog zaključka o odnosu između determinističke i stohastičke analize: budući da se prvo moraju proučavati direktne veze, stohastička analiza je pomoćne prirode. Stohastička analiza djeluje kao alat za produbljivanje determinističke analize faktora za koje je nemoguće izgraditi deterministički model.
Stohastičko modeliranje faktorskih sistema veza pojedinačne stranke ekonomska aktivnost zasniva se na generalizaciji obrazaca varijacije vrijednosti ekonomskih pokazatelja – kvantitativnih karakteristika faktora i rezultata ekonomske aktivnosti. Kvantitativni parametri odnosa se identifikuju na osnovu poređenja vrednosti proučavanih pokazatelja u skupu ekonomskih objekata ili perioda. Dakle, prvi preduslov za stohastičko modeliranje je sposobnost sastavljanja skupa zapažanja, odnosno sposobnost višestrukog mjerenja parametara iste pojave pod različitim uvjetima.
U stohastičkoj analizi, gde se sam model sastavlja na osnovu skupa empirijskih podataka, preduslov za dobijanje realnog modela je koincidencija kvantitativnih karakteristika veza u kontekstu svih početnih posmatranja. To znači da varijacije u vrijednostima indikatora treba da se javljaju u granicama nedvosmislenog određivanja kvalitativne strane fenomena, čije su karakteristike modelirani ekonomski pokazatelji (unutar raspona varijacije ne bi trebalo doći do kvalitativnog skoka u priroda reflektovanog fenomena). To znači da je drugi preduslov za primenljivost stohastičkog pristupa modeliranju veza kvalitativna homogenost populacije (u odnosu na veze koje se proučavaju).
Proučeni obrazac promjena ekonomskih pokazatelja (modelirana povezanost) pojavljuje se u skrivenom obliku. Ona je isprepletena slučajnim (sa stanovišta istraživanja) komponentama varijacije i kovarijacije indikatora. Zakon veliki brojevi navodi da se samo u velikoj populaciji regularna veza čini stabilnijom od slučajne podudarnosti smjera varijacije (slučajno do
varijacije). Iz ovoga sledi treća premisa stohastičke analize - dovoljna dimenzija (broj) skupa posmatranja koja omogućava da se sa dovoljno pouzdanosti i tačnosti identifikuju proučavani obrasci (modelirane veze) Određuje se nivo pouzdanosti i tačnosti modela. u praktične svrhe korišćenja modela u upravljanju proizvodnim i privrednim aktivnostima.
Četvrti preduslov stohastičkog pristupa je dostupnost metoda koje omogućavaju identifikaciju kvantitativnih parametara ekonomskih indikatora iz masovnih podataka o varijacijama u nivou indikatora. Matematički aparat korištenih metoda ponekad nameće posebne zahtjeve empirijskom materijalu koji se modelira. Ispunjavanje ovih zahtjeva važan je preduslov za primenljivost metoda i pouzdanost dobijenih rezultata.
Glavna karakteristika stohastičke faktorske analize je da je u stohastičkoj analizi nemoguće kreirati model kroz kvalitativnu (teorijsku) analizu, potrebno je kvantitativna analiza empirijski podaci.
Metode stohastičke faktorske analize.
Metoda parne korelacije.
Metoda korelacione i regresione (stohastičke) analize se široko koristi za utvrđivanje bliskosti odnosa između indikatora koji nisu funkcionalno zavisni, tj. veza se ne ispoljava u svakom pojedinačnom slučaju, već u određenoj zavisnosti.
Uz pomoć korelacije rješavaju se dva glavna problema:
- 1) sastavlja se model operativnih faktora (regresiona jednačina);
- 2) daje se kvantitativna ocjena bliskosti veza (koeficijent korelacije).
Matrični modeli. Matrični modeli su šematski prikaz ekonomskog fenomena ili procesa koristeći naučnu apstrakciju. Najšire korištena metoda ovdje je „input-output“ analiza, koja je izgrađena prema šahovskom obrascu i omogućava da se odnos između troškova i rezultata proizvodnje prikaže u najkompaktnijoj formi.
Matematičko programiranje. Matematičko programiranje je glavno sredstvo za rješavanje problema za optimizaciju proizvodnih i ekonomskih aktivnosti.
Metoda istraživanja operacija. Metoda istraživanja operacija ima za cilj proučavanje ekonomskih sistema, uključujući proizvodne i ekonomske aktivnosti preduzeća, kako bi se odredila takva kombinacija strukturno povezanih elemenata sistema koja će najbolje odrediti najbolje ekonomski pokazatelj od niza mogućih.
Teorija igara. Teorija igara kao grana istraživanja operacija je teorija matematičkih modela za donošenje optimalnih odluka u uslovima neizvesnosti ili sukoba više strana sa različitim interesima.
Pozdrav svim brojnim čitaocima stranice! Danas ćemo detaljnije pogledati zanimljiva tema u društvenim naukama: pisanje planova. Ovaj post će već uključivati READY WORKS, a na kraju ovog posta dobiće se zadatak objedinjavanje gradiva. Usput, preporučujem pretplatite se na nove članke da ne propustite ništa zanimljivo.
Istinito
Šta je istina?
Vrste istine
- apsolutno;
- relativna.
Kriterijumi istine
— doslednost sa akumuliranim znanjem;
- prisustvo formalna logika;
— eksperimentalna potvrda.
Spoznaja kao aktivnost usmjerena na postizanje novih znanja.
Raznolikost načina razumijevanja svijeta
1) Definicija spoznaje;
2) Oblici znanja
- senzualan;
- racionalno.
3) Vrste znanja:
- mitološki;
- svaki dan;
— naučni;
- umjetnički;
- društveni.
4) Nivoi naučna saznanja
— Empirijski;
— Teorijski.
Banka kao finansijska institucija
1) Delatnost banke
— privlačenje besplatnog novca;
- davanje novca na kredit.
2) Organizacija modernih bankarski sistem
— najviši nivo – centralna banka;
- Niži nivo: - komercijalna banka itd.
3) Funkcije Centralne banke
— stabilizacija;
— Strukturne.
4) Načini uticaja države na ekonomski mehanizam
— Direktno
— Indirektna regulacija
5) Mehanizmi državne regulacije tržišnu ekonomiju
- fiskalna politika;
— novčane;
- pravna regulativa.
6) Osnovni teorijski koncepti (*opciono)
— monetarizam
- Kejnzijanizam.
Inflacija
1) Definicija;
2) Vrste inflacije
— inflacija tražnje;
— Inflacija ponude.
3) Vrste inflacije u zavisnosti od teme rasta cena
— puzanje;
- Galopiranje;
- Hiperinflacija.
4) Uzroci inflacije
— rast državne potrošnje i masovno pozajmljivanje tokom emisije novca;
- monopol velikih firmi na određivanje cijena;
- deprecijacija valute kada visoki nivo uvoz;
— povećanje državnih poreza, dažbina itd.
5) Deflacija - smanjenje opšti nivo cijene
Ovo su planovi za društvo, dragi prijatelji! Pa, sada pokušajte sami da napravite svoje planove za teme:
2. Socio-demografski problemi.
3. Konformizam i devijantno ponašanje
Vidimo se u narednim objavama!
Ciljevi i zadaci:
- Upoznati suštinu materijalne i duhovne kulture, pokazati načine razvoja duhovne kulture, probleme vezane za raznolikost kultura;
- Razvijati sposobnost objašnjavanja unutrašnjih i vanjskih veza društvenih objekata koji se proučavaju i analiziraju. Donositi zaključke, rješavati kognitivne i problematične probleme, ocjenjivati presude, učestvovati u raspravama, raditi s dokumentima;
- Formirati odnos prema duhovnim vrijednostima, poštovanje kulture prošlosti i sadašnjosti.
Skinuti:
Pregled:
Nastavnik istorije MBOU Srednja škola br. 6 Klepinina I.V.
Poglavlje 3. Duhovna kultura. Lekcije 78 – 80.
Lekcija 1.
Tema: Duhovni razvoj društva.
Ciljevi i zadaci:
- Upoznati suštinu materijalne i duhovne kulture, pokazati načine razvoja duhovne kulture, probleme vezane za raznolikost kultura;
- Razvijati sposobnost objašnjavanja unutrašnjih i vanjskih veza društvenih objekata koji se proučavaju i analiziraju. Donositi zaključke, rješavati kognitivne i problematične probleme, ocjenjivati presude, učestvovati u raspravama, raditi s dokumentima;
- Formirati odnos prema duhovnim vrijednostima, poštovanje kulture prošlosti i sadašnjosti.
Oprema: šeme, paket dokumenata.
Tokom nastave.
Aktivnosti nastavnika | Aktivnosti učenika |
Parabola o siromaštvu i bogatstvu. Pitanja: Šta je važnije u životu; za sina i oca? Šta je duhovnost? Plan lekcije:
| Učešće u razgovoru. Zapisivanje teme i plana u svesku. |
Kultura kao fenomen društvenog života. Često se susrećemo sa konceptom „kulture“. Postoji mnogo definicija ovog koncepta. Šta se podrazumeva pod „kulturom“ u društvenim studijama? Učenicima se nude dijagrami: slajdovi 2 – 5 i pitanja. Zaključak: na socio-psihološkom nivou duhovna kultura djeluje kao sistem društvenih stavova, ideala, vrijednosti i normi koji su osmišljeni da vode osobu u svijetu oko sebe. Stoga se priroda i suština duhovne kulture može prikazati na sljedeći način: slajd br. 6 | Proučite sadržaj dijagrama i odgovorite na pitanja o njima.
|
B 2. Duhovni razvoj društva. Poslušajte parabolu i pogodite šta se dešava duhovni razvoj društvo? Parabola o čovjekovom putu do mudrosti. Parabola o putu svile. | Poslušajte parabolu i pripremite se za diskusiju. Nakon rasprave, sastavlja se dijagram. Slajd broj 7 |
B 3. Subkultura i kontrakultura. Zašto ne postoji jedinstvena kultura? Slajd br. 13 Razlike između subkulture i kontrakulture. Podijelite se u tri grupe i upoznajte se s dodatnim materijalom. Zadatak: navedite argumente koji potvrđuju da priče ukazuju na prisustvo koncepta kontrakulture u njima. zaključak: | Odgovorite na pitanje, str.292 udžbenika ako je teško odgovoriti. Rad sa dodatnim materijal u grupama, odaberite ključni koncepti– potvrda odgovora. Nastup svake grupe. |
Domaći zadatak: §28, str. 289 – 293 Znati pojmove: slajd broj 12 V. 1-7 |
Materijal za lekciju.
Jednog dana otac jedne bogate porodice odlučio je da uzme svoju mali sin u selo
- Parabola o Hing Šiju - Šest koraka do mudrosti
Jednog dana, kada su učenici zamolili Hing Šija da im ispriča o čovekovom putu ka mudrosti, on im je rekao:
Čovjekov put do mudrosti sličan je putu svile, koji potiče od gusjenice svilene bube, postepeno pretvarajući se u lijepu, jaku tkaninu. Poput gusjenice koja čini šest koraka da se pretvori u svilu, čovjek putuje sličnim putem do mudrosti.
Volim ovo? - učenici su bili zadivljeni - reci nam, učitelju.
Prvi korak je korak rođenja“, počeo je Hing Shi, “kao gusjenice, osoba dolazi na ovaj svijet gola i bespomoćna.”Drugi korak je korak akumulacije.Dok gusjenica ne naraste, za nju se sakupljaju listovi duda i štite od oštrih mirisa i zvukova.Isto tako, osobi daju brigu i znanje od strane onih koji ga okružuju. Poput gusjenice, on se hrani onim što sam nije sakupio, čineći svoj Drugi korak.
Treći korak je korak čahure.Nakon što je gusjenica dovoljno narasla, presađuje se na posebnu rešetku, na kojoj počinje tkati svilene niti, postupno se obavijajući u čahuru.Čovjek se, odrastajući, nađe na mjestu koje mu je određeno u životu i počinje postepeno izvlačiti svilene niti pogleda, uvjerenja i zaključaka, s vremenom ih zaplićući i formirajući svoj svijet oko sebe, sličan čahuri.
U ovoj fazi mnogi zastaju, ostajući do smrti na mjestu koje im je dodijeljeno, umotani u čahuru svojih uvjerenja i zaključaka, što im daje iluzorno blagostanje i nadu u trajnost.
Četvrti korak je težak korak oslobođenja,korak trijumfa novog nad starim, zatim dolazi do uništenja uobičajenog načina života. Tokom ovog koraka, gusjenice se ubijaju parom, a njihove čahure se pažljivo odmotavaju.Osoba koja se odlučila za četvrti korak, prije svega, uništava neaktivnu gusjenicu u sebi, a zatim počinje postepeno pretvarati čahuru svojih uvjerenja i zaključaka u još uvijek tanke, ali više ne zamršene niti znanja.
Peti korak je korak konsolidacije,sastoji se u tome što se nekoliko tankih, lako pokidanih niti vezuje u jednu, jaču svilenu nit. Čovjek, poduzimajući ovaj korak, jača i povezuje svoje niti znanja, što rezultira onim što nazivamo mudrošću.Evo, Yang Li, jedan od učenika mudraca, nije mogao izdržati i upitao:
- Šesti korak je korak povezanosti i harmonije,- odgovori mudrac, - kada se jake, jake niti utkaju zajedno, formirajući divnu glatku svilu.
- Učitelju, zašto onda postoji šesti korak ako se mudrost postiže već na petom?Čovjek, čineći ovaj korak, utka nit svoje mudrosti u zajedničko tkivo, usko je preplićući s nitima tuđe mudrosti, podržavajući ih i jačajući.
To znači da se na ovom koraku mudrost jača, baš kao i na petom”, rekao je Young Li.
Ali tek šestog počinje da daje plodove,” Hing Ši se osmehnuo.
Zadatak za grupu 1.
Bilo je to šezdesetih godina. pojavio se fenomen nazvan “kontrakultura”. U svom najrazvijenijem obliku, ovaj fenomen se manifestovao na elitnim univerzitetima u SAD i zapadna evropa. Kontrakultura se manifestirala u svom ekstremnom i najdosljednijem obliku u hipi pokretu. Umjesto dominantnog kulta novca, materijalno blagostanje promovirali su kult jednostavnosti. Konformizam kao vrijednost ("budi kao svi") zamijenjen je visokim uvažavanjem sposobnosti da se razlikujemo od drugih, da živimo kako živimo, ne gledajući druge. Ova revolucija vrijednosti donijela je sa sobom revoluciju u stilu potrošnje. Traperice ex-American radna odeća, počeli su da koriste imućni studenti kao svakodnevnu, pa čak i vikend odjeću, u kojoj su pohađali fakultet, šetali ulicom i išli na koncerte. U to vrijeme je izgledao isto kao sada prošivene pantalone i filcane čizme. ruski univerzitet. Ne samo farmerke su bile cijenjene, već farmerke koje su bile pohabane do rupa. Hipiji su uveli modu duga kosa kod muškaraca. Raspuštena ženska kosa je od atributa spavaće sobe postala frizuru za vikend. U upotrebu su ušle grube čizme radničkog i vojničkog tipa. Istovremeno, po prvi put u civilizovanoj istoriji Zapada, žene su ogolile kolena da ih svi vide, noseći šokantne minice. Do sada retko nošenje pantalona od strane devojaka postalo je rašireno, posebno u na javnim mestima. Trijeznost kao životna norma bila je suprotna upotrebi droga (tu je počela epidemija ovisnosti o drogama koja je zahvatila Zapad, a sada i teritoriju bivši SSSR). U modu je ušla muzika koja je nagrizla uši starije generacije. Hipiji su voljeli skitnju i prosjačenje. U vrijeme kada je zvanična Amerika pozivala mlade na herojstvo u ratu protiv komunizma u Vijetnamu, hipi slogan je postao “Vodite ljubav, a ne rat”. Element kontrakulture bila je takozvana „seksualna revolucija“, što je značilo rušenje stoljetnih tabua u seksualne odnose. Od tada su grljenje, ljubljenje na ulici i seks van braka postali atribut nove subkulture.
Kontrakultura u SSSR-uZadatak za grupu 2.
"Hipsters" su se pojavili u SSSR-u 1950-ih. Prakticirali su stil u odijevanju i ponašanju (kako su tada govorili, „prešani stil“), koji je bio protest protiv dominantnog stila sivog odijevanja, neupadljivog, skromnog ponašanja i sličnosti sa drugima, nametnutog oskudnom životnom i asketskom ideologijom. Momci su nosili svetle karirane sakoe, podjednako svetle košulje, kravate sa neverovatnim palmama i majmunima, plesali bugi-vugi, češljali svoje ogromne čelove i slušali „ne našu“ muziku. Ovo se doživljavalo kao direktan izazov sovjetskoj kulturi.
Nemilosrdno su se borili protiv tipova: hvatali su ih operativni odredi Komsomola, ponekad i tukli, a njihove karikature po učestalosti i obimu konkurisale su u časopisu Krokodil sa karikaturama imperijalista.
Transformacija zapadne kontrakulture 1960-ih. u SSSR-u. Moda zapadne omladinske kontrakulture ubrzo je prodrla u SSSR: prvo u glavni grad, a zatim i u provincije. Krajem 1960-ih. U SSSR-u su farmerke, rok muzika i duga kosa postali moderni. Međutim, zadržavši svoj izvorni oblik, kontrakultura je izgubila svoj izvorni sadržaj. Ako je na Zapadu to bio izazov buržoaskoj kulturi, onda je u SSSR-u bio zvanični socijalistički izazov. Ovi posuđeni oblici zadržali su svoj kontrakulturni sadržaj nakon prelaska granice: sovjetske vlasti posmatrao ih kao „buržoaski“ uticaj i na sve moguće načine pokušavao da se bori protiv njih, što je dodatno ojačalo njihov kontrakulturni karakter i privlačnost. Ova borba se nastavila do druge polovine 1980-ih. Komercijalizacija atributa ove kulture počela je u SSSR-u tek kasnih 1980-ih.
U početku predstavljajući izazov konzumerizmu, u SSSR-u kontrakultura je postala njegov najupečatljiviji simbol. Traperice su u Americi personificirale poricanje kulta bogatstva, u SSSR-u - naprotiv, izvorno je bio simbol visokog bogatstva.
Odjeci onih kulturnih prevrata 1960-ih. i danas se lako prepoznaju u kulturi potrošnje i Zapada i bivših republika SSSR-a. Od tada nije bilo tako sveobuhvatnog i velikog uspona kontrakulture. Njegove tendencije se tu i tamo pojavljuju u odjeći, pa u muzici, pa općenito u načinu života, ali su nesistematske prirode i svojim utjecajem zahvaćaju prilično ograničen krug ljudi.
Jedan od najstabilnijih i najuočljivijih kontrakulturnih pokreta 1980-90-ih. postali pankeri, nudeći svijetu svoj prkosan stil odijevanja i muzike. Njihova ogromna stojeća kosa, ofarbana u najsjajnije boje, nezgrapna odeća može se naći na ulicama veliki gradovi mnoge zemlje svijeta. Međutim, ovo je vrlo ograničena pojava, koncentrisana uglavnom u područjima gdje se okupljaju turisti.
Metalci, kao i odgovarajući pokret u rocku, postali su slično ograničeni fenomen.