3.7.1. Корреляционно-регрессионный анализ
Выше указанные способы детерминированного факторного анализа используются для функциональных зависимостей, но не менее важную долю в экономических исследованиях занимают стохастические зависимости (корреляционные).
При проведении корреляционно-регрессионного анализа выявляется количественная оценка взаимосвязей между факторными и результативными признаками, выявляется наличие и характеристика взаимосвязи, а также направление и форма. Следует помнить, то применение корреляционной зависимости оправдано только в большой массе наблюдений, подчиняющихся закону нормального распределения. Для другого вида взаимозависимостей вероятностного характера оправдано применение непараметрических способов анализа.
Корреляционные связи не являются точными (жесткими) зависимостями, а эти зависимости носят соотносительный характер. Если знание функциональных зависимостей позволяет точно расcчитывать события, например, время восхода и захода солнца ежедневно, время наступления солнечных затмений с точностью до секунды, то при корреляционных связях при одном и том же значении учтенного факторного признака могут быть различные значения результата. Это объясняется наличием других, порой неучтенных факторов, которые действуют на изучаемые социально-экономические явления. Особенность корреляционных связей состоит в том, что их проявление можно заметить не в единичных случаях, а в массе случаев.
Для определения корреляционной связи показателей социально-экономической, финансовой и прочей деятельности необходимо решить две основные задачи:
1) проверить возможность существования взаимосвязи между изучаемыми показателями и придать выявленной взаимосвязи конкретную математическую форму зависимости;
2) установить количественные оценки тесноты взаимосвязи, т.е. силу влияния факторных признаков на результат.
Наиболее разработанными в статистике являются методы изучения парной корреляции, позволяющие определить влияние изменения факторного признака (х) на результативный (у). Чтобы отразить выявляемые взаимосвязи в аналитической форме прибегают к использованию математических функции в виде уравнения прямолинейной и криволинейной зависимости.
Для анализа прямолинейной зависимости применяется уравнение вида:
у х =а 0 +а 1* х
Криволинейная зависимость анализируется с помощью математических функций параболы, гиперболы, показательной, степенной и др.
При анализе корреляционной зависимости между признаками “х” и “у” необходимо:
а) выявить вид функционального уравнения;
б) определить численное выражение их параметров;
в) осуществить проверку вычисленных параметров на их типичность;
г) произвести оценку практической ценности выявленной модели функционального уравнения;
д) определить в какой степени теснота корреляционной (соотносительной) связи между факторами и результатом отличается от функциональной (жесткой) зависимости, и.т.д.
Осуществить это можно путем применения метода группировок и корреляционно-регрессионного анализа влияния изменения (вариации) факторного признака “х” на результативный “у”.
Модель регрессии может быть построена как по индивидуальным значениям признака, так и по сгруппированным данным (таблица № 1). Для выявления связи между признаками по достаточно большому числу наблюдений используется корреляционная таблица на ее основе можно построить не только уравнение регрессии, но и определить показатели тесноты связи.
Искомые параметры уравнения связи находят с помощью способа наименьших квадратов, т.е. при условии что:
Эти расчеты при даже очень большом объеме эмпирических данных с использованием компьютерных технологий, не представляет больших трудностей и времени.
Система нормальных уравнений для нахождения параметров линейной парной регрессии методом наименьших квадратов имеет следующий вид:
;
n - объем исследуемой совокупности (число единиц наблюдения),
И – коэффициенты, и – свободные члены
В уравнениях регрессии параметр показывает усредненное влияние на результативный признак неучтенных (не выделенных для исследования) факторов; параметр - коэффициент регрессии, который показывает, насколько изменяется в среднем значение результативного признака при изменении факторного на единицу его собственного измерения. Для нахождения параметров системы нормальных уравнении используется метод определителей. Во-первых представим эту систему в матричном виде:
= = 
Определители и получаются заменой свободными членами элементов соответственно первого () и второго () столбцов. Получаем таким образом:
= = 
= = 
= 
= 
Система нормальных уравнений для нахождения параметров полулогарифмической парной регрессии методом наименьших квадратов имеет следующий вид:
Аналогично находятся параметры системы уравнений:
При статистическом анализе не линейной корреляции связи возможно применение уравнения регрессии показательной функции:
.
Для решения уравнения производится его логарифмирование:
С учетом требований метода наименьших квадратов составляется система нормальных уравнений:
Применением к системе метода определителей устанавливаются алгоритмы расчета параметров уравнения:
;
Проверка адекватности моделей, построенных на основе уравнений регрессии, начинается с проверки значимости каждого коэффициента регрессии. То есть необходимо сначала проверить параметры уравнения на типичность прежде, чем использовать полученную модель.
Если n (количество групп) меньше 30 то:
;
.
Параметры модели признаются типичными если:
где - это табличное значение, определяемое по распределению Стьюдента (t – распределение) обычно при вероятности α=0,05 и v=n-2.
Измерение тесноты и направления связи является важной задачей изучения и количественного измерения взаимосвязи социально-экономических явлений.
Теснота связи при линейной зависимости измеряется с помощью линейного коэффициента корреляции.
В практике применяются различные модификации формул расчета данного коэффициента:
,
Производя расчет по итоговым значениям исходных переменных, линейный коэффициент корреляции можно вычислить по формуле:
Линейный коэффициент корреляции изменяется в пределах от –1 до +1. Знаки коэффициентов регрессии и корреляции совпадают.
Если расчетное значение (табличное), то гипотеза =0 отвергается, что свидетельствует о значимости линейного коэффициента корреляции, а, следовательно, и свидетельствует о статистической существенности зависимости между факторами “х” и “у”.
Для характеристики степени тесноты связи по линейному коэффициенту корреляции используется шкала Чеддока:
Таблица 3.17
Характеристика силы связи по шкале Чеддока
Частное от деления факторной (σ 2 ух) дисперсии на общую дисперсию (σ 2 у) представляет собой показатель (R), указывающий на меру тесноты связи между признаками “х” и “у”, при не линейных зависимостях.
R 2 = ; тогда R= = 
Показатель R 2 называется индексом детерминации, свидетельствующий насколько значение результативного признака обусловлено влиянием факторного. Чем ближе значение R 2 к единице, тем сильнее зависимость.
Проверка адекватности всей модели осуществляется с помощью F – критерия Фишера и величины средней ошибки аппроксимации .
где m – число параметров уравнения (при и , т.е. m=2)
V 1 =n-m; V 2 =m-1.
Значение средней ошибки аппроксимации, определяется по формуле, которая показывает степень влияния на изменение результативного признака неучтенных факторов. Если ошибка аппроксимации не превышает 12-15%, то с построенное уравнение регрессии можно использовать в экономических расчетах.
Расчет частных коэффициентов эластичности позволяет определить на сколько процентов изменяется результативный признак при изменении факторного признака на один процент.
Применение методов корреляционно-регрессионного анализа влияния вариации факторного показателя “x” на результативный “y” рассмотрим на конкретном примере.
Пример 32. Имеются данные о затратах на ремонт оборудования У (тыс.руб.) в подразделениях предприятия и сроке его эксплуатации Х.
Исследуем имеющиеся данные с помощью уравнения прямой и определим его параметры:
= 
= 
≈-1,576
= 
= 
≈0,611
Таблица 4.18
Расчет зависимости производительности труда работников от коэффициента сменности с помощью прямолинейной зависимости
σ 2 у = = σ у =1,48
σ 2 ху = = σ ху =1,31
σ 2 ε = = σ ε =0,69
σ 2 х = = σ х =2,14.
= 
.
= 
.
соблюдаются, следовательно параметры уравнения типичны.
≈0,89.
Согласно шкалы Чеддока связь между факторным и результативным признаком высокая. Из значения =0,792 следует, что 79,2% общей вариации затрат на ремонт оборудования объясняется изменением факторного признака (сроком эксплуатации).
Значимость линейного коэффициента корреляции проверяется на основе t – критерия Стьюдента:
= 
≈3,69
Þ 
Так как расчетное значение , то связь между сроком эксплуатации оборудования и затратами на его ремонт, следует признать существенной. Поэтому синтезированная по уравнению 
математическая модель может быть использована для практических целей.
Использование полученной модели возможно при определении нормативной (плановой) суммы затрат на ремонт, при известном сроке эксплуатации оборудования.
Как правило, для выявления зависимости используется не одна, а несколько математических моделей, из которых выбирается наиболее адекватно описывающая исследуемую зависимость.
В таблице проведены расчеты для построения полулогарифмической функции: У=а 0 +а 1 lg x
Подставляя значения вычисленных параметров ( и ), в уравнение регрессии получаем:
У=-4,903+9,217 lg x
Таблица 3.19
Расчет зависимости производительности труда работников от коэффициента сменности c помощью полулогарифмической зависимости
Проверка адекватности моделей, построенных на основе уравнений регрессии, начинается с проверки значимости каждого коэффициента регрессии. Для этого сначала рассчитаем требующиеся параметры:
σ 2 ε = = σ ε =0,83
На основании приведенных вычислений определяем фактические значения t – критерия.
= 
.
= 
.
Определим – табличное по распределению Стьюдента при уровне значимости α=0,05 t равно 2,306.
Наши расчеты показывают, что условие неравенства
16.7>2.306<67.2 соблюдаются, следовательно параметры уравнения типичны.
R 2 = ; тогда R= = 
= 
Согласно шкалы Чеддока связь между факторным и результативным признаком высокая.
Проверим адекватность модели с помощью F – критерия Фишера и величины средней ошибки аппроксимации .
Индекс корреляции считается типичным если 17,3>5,32, так как условие выполняется, следовательно данную модель также возможно использовать в экономических расчетах.
Для того, чтобы выявить какая из рассчитанных моделей более точно описывает связь между затратами на ремонт оборудования и сроком его эксплуатации рассчитаем значение средней ошибки аппроксимации.
Для прямолинейной зависимости:
=0,1*2,16*100%=21,6%
Для полулогарифмической зависимости:
=0,1*2,52*100%=25,2%
Ошибка аппроксимации при прямолинейной зависимости ниже, чем при полулогарифмической зависимости, следовательно для расчетов лучше воспользоваться уравнением:
3.7.2. Непараметрические методы оценки связи
Для количественной характеристики многомерных связей социально-экономических явлений используется метод корреляционных плеяд, основанный на расчете непараметрических коэффициентов связи.
1. Коэффициент ассоциации и контингенции
Вспомогательная таблица для расчетов
Связь считается подтвержденной, если коэффициент ассоциации больше или равен 0,5, а коэффициент контингенции больше или равен 0,3.
2. Коэффициенты взаимной сопряженности Пирсона – Чупрова.
k 1 и k 2 - число значений (групп)
чем ближе значение коэффициентов к 1, тем сильнее связь.
Пример 34 Имеются данные о распределении рабочих предприятий по заработной плате и тарифному разряду.
Таблица 3.21
Сведения о распределении рабочих по размеру заработной платы
и тарифным разрядам
По данным таблицы вычислим коэффициенты взаимной сопряженности Пирсона и Чупрова.
Расчеты коэффициента Пирсона и Чупрова указывают на наличие умеренной связи между тарифным разрядом и размером заработной платы.
3. Ранговые коэффициенты связи.
Коэффициент Спирмена
n- число наблюдений
Rx, Ry - ранги значений фактов
Коэффициент Кендалла
S - сумма разностей между числом последовательностей и числом инверсий по второму признаку
Пример 35. При изучении зависимости производительности труда от коэффициента сменности рабочих по 10 предприятиям получены данные (табл.3.22.).
На основании данных таблицы 3.22. определим коэффициенты ранговой корреляции Спирмена и Кендалла. Составим таблицу рангов по показателям производительности труда и коэффициенту сменности.
Как показывают расчеты коэффициента Спирмена зависимость между коэффициентом сменности и производительностью труда работников слабая.
Рассчитаем на этом же примере коэффициент конкордации . Для этого необходимо выполнить следующие действия:
1) Составить ранжированный ряд фактора Х
2) Значения производительности труда (У) расставим соответственно значениям Х
3) Для расчета показателей рангов Р, следует определять количество значений у больше изучаемого значения
4) Для расчета показателей рангов Q, следует определять количество значений у меньших изучаемого явления.
Таблица 3.22.
Расчет ранговых коэффициентов связи
| N | Коэффициент сменности (х) | Ранжирование | Сравнение рангов | di=R x -R y | d i 2 | |||
| у | х | 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 |
Таблица 3.23.
Расчет коэффициента корреляции Кендалла
| Ранжированный коэффициент сменности (х) | Показатели производительности труда | Р | 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 | ||
| ИТОГО |
Коэффициент корреляции Кендалла указывает на умеренную зависимость между коэффициентом сменности и производительностью труда работников.
О наличии и направлении корреляционной связи между численными значениями факторного и результативного признаками можно судить по коэффициенту корреляции знаков предложенного немецким ученым Г.Фехнером.
Расчет этого коэффициента основан на степени согласованности направлений отклонений индивидуальных значений признаков Xi и Уi от их средних величин. Затем находят суммы совпадений и не совпадений знаков и определяют коэффициент Фехнера по формуле:
, где
n с – число совпадений знаков отклонений
n н – число несовпадений знаков отклонений
Коэффициент Фехнера принимает значения в пределах от –1 до +1. Отрицательное значение коэффициента свидетельствует об обратной зависимости, а положительное значение о прямой. Связь считается подтвержденной если значение данного коэффициента больше 0,5.
Пример 36.
На основе данных таблицы об энерговооруженности, фондовооруженности и производительности труда определим коэффициент корреляции знаков Фехнера.
Таблица 3.24.
Расчет коэффициента Фехнера
| Номер предприятия | Энерговооруженность (х 1) | Фондовооруженность (х 2) | Производительность труда (у) | х 1 -х 1ср | х 2 -х 2ср | у-у ср | х 1 у | х 2 у | х 1 х 2 |
| 1. | 1,3 | 1,5 | -3,0 | -0,4 | -0,9 | С | С | С | |
| 2. | 1,5 | 2,0 | -2,0 | -0,2 | -0,4 | С | С | С | |
| 3. | 1,7 | 2,5 | 0,0 | 0,0 | 0,1 | С | С | С | |
| 4. | 1,7 | 2,6 | 0,0 | 0,0 | 0,2 | С | С | С | |
| 5. | 1,5 | 2,0 | -2,0 | -0,2 | -0,4 | С | С | С | |
| 6. | 1,2 | 1,2 | -3,0 | -0,5 | -1,2 | С | С | С | |
| 7. | 1,6 | 2,2 | 0,0 | -0,1 | -0,2 | Н | С | Н | |
| 8. | 2,0 | 3,0 | 3,0 | 0,3 | 0,6 | С | С | С | |
| 9. | 1,9 | 3,0 | 2,0 | 0,2 | 0,6 | С | С | С | |
| 10. | 2,6 | 4,0 | 5,0 | 0,9 | 1,6 | С | С | С | |
| Итого | 17,0 | 24,0 | |||||||
| в среднем | 1,7 | 2,4 |
Из расчета следует, что между энерговооруженностью и производительностью труда существует высокая прямо пропорциональная зависимость (0,8), весьма высокая зависимость сложилась между фондовооруженностью и производительностью труда (1,0). Исследование зависимости между факторными признаками также указывает на наличие высокой степени зависимости (энерговооруженность и фондовооруженность 0,8).
3.7.3. Дисперсионный анализ
В основу дисперсионного анализа положено выявление наличия и оценка существенности взаимосвязи между признаками путем сопоставления среднегрупповых величин. Этот вид анализа часто применяют совместно с аналитической группировкой. При дисперсионном анализе данные разделяются на группы по численным значениям признака-фактора. Затем вычисляются значения средних величин результативного признака в группах и считается, что различия в их значениях зависят от различий только факторного признака. Задача состоит в оценке существенности квадратов отклонений между средними значениями полученных результатов в группах, то есть по показателю эмпирического корреляционного отношения:
d 2 х -межгрупповая дисперсия
s 2 – общая дисперсия
Эмпирическое корреляционное отношение характеризует влияние признака, положенного в основание группировки, на вариацию результативного признака, оно изменяется в пределах от 0 до 1. Если значение эмпирического корреляционного отношения равно 0, то группировочный признак не оказывает влияния на результативный, а если равен 1, то это означает, что результативный признак изменяется под воздействием только группировочного.
Выделяют дисперсию общую, межгрупповую и внутригрупповую.
Общая дисперсия измеряет вариацию признака во всей совокупности под влиянием всех факторов, обусловивших эту вариацию:
Межгрупповая дисперсия характеризует систематическую вариацию, т.е. различия в величине изучаемого признака, возникающие под влиянием признака-фактора, положенного в основание группировки.
, где
Соответственно групповые средние и численности по отдельным группам
Внутригрупповая дисперсия отражает случайную вариацию, то есть ту вариацию, которая не зависит от изменения признака-фактора положенного в основу группировки.
Средняя из внутригрупповых дисперсий определяется по формуле:
Существует закон связывающий между собой эти виды дисперсий:
Пример 37
Проведем дисперсионный анализ производительности труда рабочих с использованием данных таблицы 4.25.
Таблица 3.25.
Расчет дисперсий на основании данных о производительности труда рабочих
| Группы рабочих | Производительность труда (деталей за смену) х | Численность рабочих | |
| Количество рабочих прошедших техническое обучение | |||
| Итого | |||
| Количество рабочих не прошедших техническое обучение | |||
Стохастический анализ представляет собой методику исследования факторов, связь которых с результативным показателем в отличие от функциональной является неполной, вероятностной (корреляционной). Если при функциональной (полной) зависимости с изменением аргумента всегда происходит соответствующее изменение функции, то при корреляционной связи изменение аргумента может дать несколько значений прироста функции в зависимости от сочетания других факторов, определяющих данный показатель. Например, производительность труда при одном и том же уровне фондовооруженности может быть неодинаковой на разных предприятиях. Это зависит от оптимальности сочетания других факторов, воздействующих на этот показатель.
Стохастическое моделирование является в определенной степени дополнением и углублением детерминированного факторного анализа. В факторном анализе эти модели используются по трем основным причинам:
- · необходимо изучить влияние факторов, по которым нельзя построить жестко детерминированную факторную модель (например, уровень финансового левериджа);
- · необходимо изучить влияние сложных факторов, которые не поддаются объединению в одной и той же жестко детерминированной модели;
- · необходимо изучить влияние сложных факторов, которые не могут быть выражены одним количественным показателем (например, уровень научно-технического прогресса).
В отличие от жестко детерминированного, стохастический подход для реализации требует ряда предпосылок:
- · наличие совокупности;
- · достаточный объем наблюдений;
- · случайность и независимость наблюдений;
- · однородность;
- · наличие распределения признаков, близкого к нормальному;
- · наличие специального математического аппарата.
Построение стохастической модели проводится в несколько этапов:
- · качественный анализ (постановка цели анализа, определение совокупности, определение результативных и факторных признаков, выбор периода, за который проводится анализ, выбор метода анализа);
- · предварительный анализ моделируемой совокупности (проверка однородности совокупности, исключение аномальных наблюдений, уточнение необходимого объема выборки, установление законов распределения изучаемых показателей);
- · построение стохастической (регрессионной) модели (уточнение перечня факторов, расчет оценок параметров уравнения регрессии, перебор конкурирующих вариантов моделей);
- · оценка адекватности модели (проверка статистической существенности уравнения в целом и его отдельных параметров, проверка соответствия формальных свойств оценок задачам исследования);
- · экономическая интерпретация и практическое использование модели (определение пространственно-временной устойчивости построенной зависимости, оценка практических свойств модели).
Стохастический анализ направлен на изучение косвенных связей, т. е. опосредованных факторов (в случае невозможности определения непрерывной цепи прямой связи). Из этого вытекает важный вывод о соотношении детерминированного и стохастического анализа: так как прямые связи необходимо изучать в первую очередь, то стохастический анализ носит вспомогательный характер. Стохастический анализ выступает в качестве инструмента углубления детерминированного анализа факторов, по которым нельзя построить детерминированную модель.
Стохастическое моделирование факторных систем взаимосвязей отдельных сторон хозяйственной деятельности опирается на обобщение закономерностей варьирования значений экономических показателей - количественных характеристик факторов и результатов хозяйственной деятельности. Количественные параметры связи выявляются на основе сопоставления значений изучаемых показателей в совокупности хозяйственных объектов или периодов. Таким образом, первой предпосылкой стохастического моделирования является возможность составить совокупность наблюдений, т. е. возможность повторно измерить параметры одного и того же явления в различных условиях.
В стохастическом анализе, где сама модель составляется на основе совокупности эмпирических данных, предпосылкой получения реальной модели является совпадение количественных характеристик связей в разрезе всех исходных наблюдений. Это означает, что варьирование значений показателей должно происходить в пределах однозначной определенности качественной стороны явлений, характеристиками которых являются моделируемые экономические показатели (в пределах варьирования не должно происходить качественного скачка в характере отражаемого явления). Значит, второй предпосылкой применяемости стохастического подхода моделирования связей является качественная однородность совокупности (относительно изучаемых связей).
Изучаемая закономерность изменения экономических показателей (моделируемая связь) выступает в скрытом виде. Она переплетается со случайными с точки зрения исследования (неизучаемыми) компонентами вариации и ковариации показателей. Закон больших чисел гласит, что только в большой совокупности закономерная связь выступает устойчивее случайного совпадения направления варьирования (случайной к
вариации). Из этого вытекает третья предпосылка стохастического анализа-достаточная размерность (численность) совокупности наблюдений" позволяющая с достаточной надежностью и точностью выявить изучаемые закономерности (моделируемые связи). Уровень надежности и точности модели определяется практическими целями использования модели в управлении производственно-хозяйственной деятельностью.
Четвертая предпосылка стохастического подхода - наличие методов, позволяющих выявить количественные параметры экономических показателей из массовых данных варьирования уровня показателей. Математический аппарат применяемых методов иногда предъявляет специфические требования к моделируемому эмпирическому материалу. Выполнение данных требований является важной предпосылкой применяемости методов и достоверности полученных результатов.
Основная особенность стохастического факторного анализа заключается в том, что при стохастическом анализе нельзя составлять модель путем качественного (теоретического) анализа, необходим количественный анализ эмпирических данных.
Методы стохастического факторного анализа.
Способ парной корреляции.
Метод корреляционного и регрессионного (стохастического) анализа широко используется для определения тесноты связи между показателями, не находящимися в функциональной зависимости, т.е. связь проявляется не в каждом отдельном случае, а в определенной зависимости.
С помощью корреляции решаются две главные задачи:
- 1) составляется модель действующих факторов (уравнение регрессии);
- 2) дается количественная оценка тесноты связей (коэффициент корреляции).
Матричные модели. Матричные модели представляют собой схематическое отражение экономического явления или процесса с помощью научной абстракции. Наибольшее распространение здесь получил метод анализа "затраты-выпуск", строящийся по шахматной схеме и позволяющий в наиболее компактной форме представить взаимосвязь затрат и результатов производства.
Математическое программирование. Математическое программирование - это основное средство решения задач по оптимизации производственно-хозяйственной деятельности.
Метод исследования операций. Метод исследования операций направлен на изучение экономических систем, в том числе производственно-хозяйственной деятельности предприятий, с целью определения такого сочетания структурных взаимосвязанных элементов систем, которое в наибольшей степени позволит определить наилучший экономический показатель из ряда возможных.
Теория игр. Теория игр как раздел исследования операций - это теория математических моделей принятия оптимальных решений в условиях неопределенности или конфликта нескольких сторон, имеющих различные интересы.
Приветствую всех многочисленных читателей сайта сайт! Сегодня будем разбирать очень интересную тему по обществознанию: написание планов. В этом посте будут приведены уже ГОТОВЫЕ работы, а в конце этого поста будет дано задание для закрепления материала. К слову, рекомендую оформить подписку на новые статьи , чтобы ничего интересного не пропустить.
Истина
Что такое истина?
Виды истины
— абсолютная;
— относительная.
Критерии истины
— непротиворечивость накопленным знаниям;
— присутствие формальной логики;
— подтверждение экспериментальным путем.
Познание как деятельность, направленная на достижение нового знания.
Многообразие путей познания мира
1) Определение познания;
2)Формы познания
— чувственное;
— рациональное.
3)Виды познания:
— мифологическое;
— житейское;
— научное;
— художественное;
— социальное.
4)Уровни научного познания
— Эмпирическое;
— Теоретическое.
Банк как финансовый институт
1) Сфера деятельности банка
— привлечение свободных денег;
— предоставление денег в кредит.
2) Организация современной банковской системы
— верхний уровень – центральный банк;
— нижний уровень: — коммерческий банк и т.к.
3) Функции ЦБ
— Стабилизационное;
— Структурное.
4)Пути воздействия гос-ва на экономический механизм
— Прямое
— Косвенное регулирование
5) Механизмы гос.регулирования рыночной экономики
— фискальная политика;
— монетарная;
— правовое регулирование.
6) Основные теоретические концепции (*не обязательный пункт)
— монетаризм
— кейнсианство.
Инфляция
1) Определение;
2) Виды инфляции
— Инфляция спроса;
— Инфляция предложения.
3) Виды инфляции в зависимости от тема роста цен
— Ползучая;
— Галопирующая;
— Гиперинфляция.
4) Причины инфляции
— рост гос.расходов и массовое кредитование при денежной эмиссии;
— монополия крупных фирм на определение цен;
— снижение курса валюты при высоком уровне импорта;
— увеличение гос.налогов, пошлин и т.к.
5) Дефляция – снижение общего уровня цен.
Вот такие планы по обществу, дорогие друзья! Ну а теперь попробуйте самостоятельно составить планы по темам:
2. Социально-демографические проблемы.
3. Конформизм и девиантное поведение
До встречи в следующих постах!
Цели и задачи:
- Познакомить с сущностью материальной и духовной культуры, показать способы развития духовной культуры, проблемы, связанные с многообразием культур;
- Развивать умения объяснять внутренние и внешние связи изучаемых социальных объектов, анализировать. Делать выводы, решать познавательные и проблемные задачи, оценивать суждения, участвовать в дискуссии, работать с документами;
- Формировать отношение к духовным ценностям, уважение к культуре прошлого и настоящего.
Скачать:
Предварительный просмотр:
Учитель Истории МБОУ СОШ№6 Клепинина И.В.
Глава 3. Духовная культура. Уроки 78 – 80.
Урок 1.
Тема: Духовное развитие общества.
Цели и задачи:
- Познакомить с сущностью материальной и духовной культуры, показать способы развития духовной культуры, проблемы, связанные с многообразием культур;
- Развивать умения объяснять внутренние и внешние связи изучаемых социальных объектов, анализировать. Делать выводы, решать познавательные и проблемные задачи, оценивать суждения, участвовать в дискуссии, работать с документами;
- Формировать отношение к духовным ценностям, уважение к культуре прошлого и настоящего.
Оборудование: Схемы, пакет документов.
Ход урока.
Деятельность учителя | Деятельность учащихся |
Притча о бедности и богатстве. Вопросы: Что важнее в жизни; для сына и отца? Что же такое духовность? План урока:
| Участие в беседе. Запись темы и плана в тетрадь. |
Культура как явление общественной жизни. Мы сталкиваемся с понятием «культура» достаточно часто. Существует множество определений этого понятия. Что подразумевается под «культурой» в обществознании? Учащимся предлагаются схемы: слайды 2 – 5 и вопросы. Вывод: на социально-психологическом уровне духовная культура выступает как система социальных установок, идеалов, ценностей и норм, которые призваны ориентировать человека в окружающем мире. Поэтому природу и сущность духовной культуры можно отобразить следующим образом: слайд №6 | Изучают содержание схем и отвечают на вопросы по ним.
|
В 2. Духовное развитие общества. Послушайте притчу и выскажите предположение, как происходит духовное развитие общества? Притча о пути человека к мудрости. Притча о пути шёлка. | Слушают притчу и готовятся к обсуждению. После обсуждение составляется схема. Слайд № 7 |
В 3. Субкультура и контркультура. Почему не существует единой культуры? Слайд №13 Отличия субкультуры и контркультуры. Разделитесь на три группы и познакомьтесь с доп материалом. Задание: приведите аргументы, подтверждающие, что сюжеты свидетельствуют о наличии в них понятия контркультуры. Вывод: | Ответ на вопрос, с.292 учебника при затруднении ответа. Работа с доп. материалом по группам, подбирают ключевые понятия – подтверждения ответа. Выступление от каждой группы. |
Домашнее задание: §28, с.289 – 293 Знать понятия: слайд №12 В. 1-7 |
Материал к уроку.
Однажды отец богатой семьи решил взять своего маленького сына в деревню
- Притча Хинг Ши - Шесть шагов к мудрости
Однажды, когда ученики попросили Хинг Ши рассказать им, о пути человека к мудрости, он сказал им:
Путь человека к мудрости похож на путь шёлка, который берёт своё начало от гусеницы шелкопряда, постепенно превращаясь в прекрасную, крепкую ткань. Подобно гусенице, совершающей шесть шагов превращения в шёлк, проходит человек, похожий путь, к мудрости.
Как это? - изумились ученики, - расскажи нам, Учитель.
Первый шаг - шаг рождения , - начал Хинг Ши, - как и гусеницы, приходит человек в этот мир голым и беспомощным.Второй шаг - шаг накопления. До тех пор пока гусеница не выросла, для неё собирают листья тутового дерева, её оберегают от резких запахов и звуков.Так и человеку дарят свою заботу и знания те, кто его окружает. Подобно гусенице питается он тем, что сам не собирал, совершая своей Второй шаг.
Третий шаг - шаг кокона. После того, как гусеница достаточно выросла, её пересаживают на специальную решётку, на которой она начинает плести шёлковые нити, постепенно обволакивая себя коконом.Человек же, взрослея, попадает на определённое ему в жизни место и начинает постепенно извлекать шёлковые нити взглядов, убеждений и выводов, со временем, спутывая их и образуя вокруг себя свой мир, похожий на кокон.
На этом этапе многие останавливаются, оставаясь до самой смерти на отведённом им месте, закутавшись в кокон своих убеждений и выводов, который дарит им призрачное благополучие и надежду на постоянство.
Четвёртый шаг - сложный шаг освобождения, шаг торжества нового над старым, тогда происходит разрушение привычного образа жизни. Совершая этот шаг, гусениц убивают паром, а коконы их осторожно разворачивают.Человек же, решившийся на четвёртый шаг, прежде всего, уничтожает в себе бездеятельную гусеницу, а затем начинает постепенно преобразовывать кокон своих убеждений и выводов в ещё тонкие, но уже не спутанные, нити познания.
Пятый шаг - шаг закрепления, заключается в том, что несколько тонких, легко рвущихся нитей, связывают в одну, более прочную шёлковую нить. Человек, делая этот шаг, укрепляет и связывает воедино свои нити познания, получая в результате то, что мы называем мудростью.Тут, Янг Ли, один из учеников мудреца, не выдержав, спросил:
- Шестой шаг - шаг соединения и гармонии, - ответил мудрец, - когда крепкие, сильные нити сплетаются воедино, образуя прекрасный гладкий шёлк.
- Учитель, а для чего же тогда существует шестой шаг, если мудрость достигается уже на пятом?Человек, делая этот шаг, вплетает нить своей мудрости в общее полотно, тесно переплетая его с нитями чужой мудрости, поддерживая и укрепляя их.
Значит на этом шаге мудрость укрепляется, так же как и на пятом, - сказал Янг Ли.
Но только на шестом она начинает приносить плоды, - улыбнулся Хинг Ши.
Задание для 1 группы.
Именно в 1960-е гг. появилось явление, получившее название "контркультуры". В наиболее развитой форме этот феномен проявился в элитарных университетах США и Западной Европы. В крайней и наиболее последовательной форме контркультура проявилась в движении хиппи. На место господствовавшего культа денег, материального благополучия они выдвинули культ простоты. На место конформизма как ценности ("будь как все") пришла высокая оценка способности быть непохожим на других, жить, как живется, не оглядываясь на окружающих. Эта революция ценностей потянула за собой и революцию в стиле потребления. Джинсы, бывшие в Америке рабочей одеждой, стали использоваться состоятельными студентами как повседневная, а то и выходная одежда, в которой посещали университет, гуляли по улице, ходили на концерты. Это в то время смотрелось так же, как сейчас стеганые штаны и валенки в российском университете. Ценились не просто джинсы, а тертые до дыр. Хиппи ввели моду на длинные волосы у мужчин. Распущенные женские волосы из атрибута спальни стали выходной прической. В употребление вошли грубые ботинки рабочего и солдатского типов. В это же время впервые в цивилизованной истории Запада женщины обнажили на всеобщее обозрение коленки, одев шокирующие мини-юбки. Повсеместным стало доселе редкое ношение девушками брюк, особенно в общественных местах. Трезвости как норме жизни было противопоставлено употребление наркотиков (именно здесь начало эпидемии наркомании, захлестнувшей Запад, а теперь и территорию бывшего СССР). В моду вошла музыка, резавшая слух старшему поколению. Хиппи увлекались бродяжничеством, попрошайничали. В условиях, когда официальная Америка звала молодежь на подвиг в войне против коммунизма во Вьетнаме, лозунгом хиппи стал "Занимайтесь любовью, а не войной". Элементом контркультуры стала так называемая "сексуальная революция", означавшая ломку вековых табу в сексуальных отношениях. С тех пор ходить в обнимку, целоваться на улице, заниматься сексом вне брака стало атрибутом новой субкультуры.
Контркультура в СССР Задание для 2 группы.
"Стиляги" появились в СССР в 1950-е гг. Они практиковали в одежде, в поведении стиль (как тогда говорили "давили стиль"), являвшийся протестом господствовавшему, навязывавшемуся скудной жизнью и аскетической идеологией стилю серой одежды, незаметного, скромного поведения, схожести с окружающими. Стиляги носили яркие пиджаки в клетку, не менее яркие рубахи, галстуки с немыслимыми пальмами, обезьянами, танцевали буги-вуги, начесывали огромные чубы, слушали "не нашу" музыку. Это воспринималось как прямой вызов советской культуре.
Со стилягами нещадно боролись: их отлавливали комсомольские оперотряды, порою поколачивая, карикатуры на них по частоте и объему конкурировали в журнале "Крокодил" с карикатурами на империалистов.
Трансформация западной контркультуры 1960-х гг. в СССР. Мода западной молодежной контркультуры вскоре проникла в СССР: сначала в столицу, а затем уже и в провинцию. В конце 1960-х гг. в СССР стали модными и джинсы, и рок-музыка, и длинные волосы. Однако сохранив исходную форму, контркультура утратила исходное содержание. Если на Западе это был вызов буржуазной культуре, то в СССР - официальной социалистической. Эти заимствованные формы сохранили после пересечения границы свое контркультурное содержание: советские власти рассматривали их как "буржуазное" влияние и всячески старались бороться, что еще более усиливало их контркультурный характер и привлекательность. Эта борьба велась вплоть до второй половины 1980-х гг. Коммерциализация же атрибутов этой культуры началась в СССР лишь с конца 1980-х гг.
Будучи изначально вызовом потребительству, в СССР контркультура стала его самым ярким символом. Джинсы в Америке олицетворяли отрицание культа богатства, в СССР - наоборот, это был изначально символ высокого достатка.
Отзвуки тех культурных потрясений 1960-х гг. и сейчас легко распознаются в культуре потребления как Запада, так и бывших республик СССР. С тех пор такого комплексного и крупномасштабного подъема контркультуры не было. Ее тенденции то и дело проявляются то в одежде, то в музыке, то в целом в образе жизни, но носят несистемный характер, захватывают своим влиянием довольно ограниченный круг людей.
Одним из наиболее устойчивых и заметных контркультурных течений 1980-90-х гг. стали панки, предложившие миру свой вызывающий стиль одежды и музыки. Их огромные стоячие шевелюры, раскрашенные в самые яркие цвета, несуразная одежда встречается на улицах больших городов многих стран мира. Однако это очень ограниченное явление, концентрирующееся в основном там, где собираются туристы.
Аналогично ограниченным явлением стали "металлисты", а также соответствующее течение в роке.