Экономические величины в статистике

    Содержание 

    Введение……………………………………………………………….…….3

1. Экономические величины и статистические показатели……….…….5
2. Вероятностная природа экономических величин…….……………….8
3. Проблемы измерений…………………………………….……………..12
4. Специфика экономических измерений………………….…………….16
5. Адекватность экономических измерений……….…………………….19
6. Типы величин, связи между ними…………………….……………….23
7. Статистические совокупности и группировки…….………………….29

Заключение…………………………………………………………………43

Литература………………………………………………………………….44 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

    Введение 

    Эконометрия это инструментальная наука, позволяющая изучать количественные взаимосвязи экономических объектов и процессов с помощью математических и статистических методов и моделей. Дословно этот термин означает «экономическое измерение».

    Эконометрия связывает экономическую теорию, прикладные экономические исследования и практику. Благодаря эконометрии осуществляется обмен информацией между этими взаимодополняющими областями, происходит взаимное обогащение и взаимное развитие теории и практики.

    Эконометрия дает методы экономических измерений, а также методы оценки параметров моделей микро- и макроэкономики. При этом экономические теории выражаются в виде математических соотношений, а затем проверяются эмпирически статистическими методами. Кроме того, эконометрия активно используется для прогнозирования экономических процессов и позволяет проводить планирование как в масштабах экономики в целом, так и на уровне отдельных предприятий.

    В экономике не существует и не может существовать абсолютно точных утверждений. Любое эмпирическое утверждение имеет вероятностную природу. В частности, экономические измерения содержат различного рода ошибки. Таким образом, в прикладных экономических исследованиях требуется использовать статистические методы.

    Методы эконометрии, позволяющие проводить эмпирическую проверку теоретических утверждений и моделей, выступают мощным инструментом развития самой экономической теории. С их помощью отвергаются одни теоретические концепции и принимаются другие гипотезы. Теоретик, не привлекающий эмпирический материал для проверки своих гипотез и не использующий для этого эконометрические методы, рискует оказаться в мире своих фантазий. Важно, что эконометрические методы одновременно позволяют оценить ошибки измерений экономических величин и параметров моделей. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

1. Экономические величины и статистические показатели

    Экономическая величина, есть некоторое количество определенного экономического «качества». Экономические величины обозначают буквами латинского или греческого алфавита. Например, x это объем производства или объем затрат, или объем капитала, то подразумевают, что эта буква обозначает некоторое количество произведенной продукции, осуществленных затрат, наличного капитала. Обозначенные таким образом экономические величины используются обычно как переменные и параметры математических моделей экономики, в которых устанавливаются зависимости между экономическими величинами. Примером такой модели может являться межотраслевой баланс: 

    X = AX + Y,

    где X и Y это вектор-столбцы объемов производства валовой и конечной продукции по отраслям;

      A это квадратная матрица коэффициентов материальных затрат.

    Или в покомпонентной записи: 

    X_i=

    где a_ij это коэффициент затрат продукции i-го вида на производство единицы продукции j -го вида.

    Эта модель определяет зависимость между валовой, промежуточной и конечной продукцией, а именно: валовая продукция является суммой промежуточной и конечной продукции. Кроме того, в этой модели определяется прямо пропорциональная зависимость текущих материальных затрат от валового выпуска.

    Одна из возможных форм зависимости между выпуском продукции и используемыми ресурсами устанавливается производственной функцией Кобба—Дугласа:

    X = aC^αL^β,

    где X — выпуск продукции; C — затраты основного капитала; L — затраты труда; а, α, β — параметры функции.

    В этих записях экономические величины выступают, прежде всего, как некие теоретические понятия, то есть именно как «количества определенного экономического качества». Вопрос об измеримости этих величин непосредственно не ставится, но предполагается, что этот вопрос в принципе разрешим.

    Статистическим показателем является операциональное определение экономической величины. Такое определение представляет собой исчерпывающий перечень операций, которые необходимо провести, чтобы измерить данную величину. Этот перечень включает обычно и операции по сбору первичной информации это первичных наблюдений. Операциональное определения экономических величин-показателей, особенно обобщающего характера, таких как валовой внутренний или валовой национальный продукт, являются сложными методиками расчетов, далеко не все этапы которых безоговорочно однозначны. Эти операциональнные определения являются предметом изучения и построения в социально-экономической статистике.

    Одной экономической величине могут соответствовать несколько статистических показателей, которые раскрывают разные стороны соответствующего теоретического понятия. Например, понятию «цена» на практике соответствуют: основные цены, цены производителей, оптовые и розничные цены, цены покупателей и т.д. Даже такая, казалось бы, простая величина, как население, имеет несколько «конкретизаций»: население на момент времени или в среднем за период, население постоянное или наличное.

    Статистическим показателем называют также конкретное число, результат измерения экономической величины, характеризующей определенный объект в определенный момент времени. Например, чистая прибыль такого-то предприятия в таком-то году составила столько-то миллионов рублей. В этом случае экономическая величина «чистая прибыль» характеризует данное предприятие в данном году. С этой точки зрения понятно, почему в статистике экономические величины в привязке к объекту и времени иногда называют признаками этого объекта. В свою очередь статистический показатель-число называют статистическим наблюдением. Все множество величин-признаков или показателей-наблюдений можно обозначить следующим образом:

    X = {x_tij},

    где t — индекс времени, i — индекс объекта, j — индекс признака, то есть номер экономической величины в перечне всех экономических величин, которые могут характеризовать изучаемые объекты.

    Итак, экономическая величина-признак это теоретическое понятие, статистический показатель-определение обеспечивает практическую измеримость теоретической величины, статистический показатель-наблюдение, результат измерения величины-признака конкретного объекта в конкретный момент времени. 
 
 
 
 
 
 

2. Вероятностная природа экономических величин

    Статистическое исследование строится в предположении, что все экономические величины без исключения являются случайными с вполне определенными, часто неизвестными, законами распределения вероятности. Наблюдаемые значения суть реализации соответствующих случайных величин, выборки из каких-то генеральных совокупностей. Такое отношение к экономическим величинам долгое время отрицалось в отечественной науке на том основании, что в социалистической экономике, которая сознательно и планомерно организуется, не может быть места случайной компоненте. В настоящее время такую позицию никто практически не занимает, но определенные сомнения в вероятностной природе экономических величин высказываются.

    Некоторые экономисты не склонны признавать вероятностный характер немассовых, единичных и уникальных событий. На том основании, что такой немассовый, нерегулярно повторяющийся характер имеет большинство экономических явлений, «отец» кибернетики Норберт Винер вообще отрицал возможность применения количественных методов в экономических и социальных науках. Многие ученые-статистики отрицают необходимость вероятностного подхода к изучению даже массовых явлений, если для них можно провести сплошное наблюдение и получить в свое распоряжение, полную генеральную совокупность. Они работают в рамках особого раздела статистики, который называется анализом данных.

    Нельзя не видеть, что высказываемые сомнения в вероятностной природе экономических явлений имеют основания. Понятие вероятности, вероятностные подходы к анализу зарождались и развивались в естественных науках, а мир физических величин очень сильно отличается от «материи» экономической. В физике, химии генеральные совокупности очень велики, многие из них, по-видимому, можно считать бесконечными. Очень велики и исследуемые выборки, и, что чрезвычайно важно, их, как правило, можно неограниченно увеличивать в управляемом эксперименте, воспроизводя нужные условия в специальных физических установках, в химической аппаратуре. В такой ситуации совершенно естественным кажется определение вероятности как предела относительной частоты появления нужного признака.

    Но и в физическом мире многие явления представляются единичными и уникальными, со всеми вытекающими отсюда трудностями для классического, «объективистского», «частотного» понимания вероятности. Например, как может ответить на вопрос о том, какова вероятность жизни на Марсе, «объективист-частотник»? Если он относится к Марсу как к уникальному явлению, единственной в своем роде планете во вселенной, то в лучшем случае его ответ будет 0 или 1.

    Если жизнь есть это 1, если ее нет это 0. Но, скорее всего, он просто отметит некорректность этого вопроса, поскольку для него вероятность это характеристика совокупности, а не единичного явления.

    В экономике подобных нарушений классических условий появления вероятности это масса. Можно сказать, что вся экономика состоит из таких нарушений. Мир людей, если к нему относиться «сильно материалистично», без некоторой раскованности в мышлении, уникален и ограничен. Генеральные совокупности конечны и малы, так что многие массивы данных можно интерпретировать как исчерпывающие генеральные совокупности. Ряды наблюдений весьма коротки. И, что сильно отличает экономику от физики, невозможно проведение натурных экспериментов с воспроизводимыми условиями.

    В таком положении полезным и продуктивным, по крайней мере внешне, представляется подход субъективной вероятности. Субъективная вероятность это мера доверия исследователя к утверждению, степень уверенности в его справедливости, наконец, мера готовности действовать в ситуации, связанной с риском. «Субъективист» может давать вероятности любым, даже уникальным событиям, включая их тем самым в строгий анализ. Основываясь на своих знаниях, опыте, интуиции, он может определить вероятность жизни на Марсе, вероятность вхождения России в число развитых стран, вероятность экологической катастрофы на планете или мировой войны к середине столетия. Конечно, его оценки индивидуальны и субъективны, но если их несколько и даже много, то после своего согласования они, несомненно, приобретут элемент объективности. Полезно понимать, что и в таком случае подход к вероятности совершенно отличен от классического «объективистски-частотного».

    Направления субъективной и объективной вероятности развивались параллельно. Если формальное определение объективной вероятности дано впервые Пуассоном во второй четверти прошлого века (1837 год), то Бернулли еще в начале XVIII века (1713 год) предположил, что вероятность это степень доверия, с которой человек относится к случайному событию, и что эта степень доверия зависит от его знаний и у разных людей может быть различной. Во второй половине прошлого века Байес доказал известную теорему об условной вероятности и интерпретировал используемые в ней параметры вероятности как степени уверенности. Эти идеи легли в основу современной теории принятия решений в условиях неопределенности и, вообще, подхода субъективной вероятности, который часто называется байесовским.

    Бурное развитие этого направления началось в XX веке в связи с усилением интереса к наукам об обществе, к экономической науке. Два ученых, внесших фундаментальный вклад в становление теории субъективной вероятности и связанных с ней теорий полезности это Джон М. Кейнс и Фрэнк П. Рамсей. В СССР в 40-х годах прошлого столетия проходила дискуссия о началах теории вероятностей. Представители субъективной школы потерпели поражение.

    Существует подход, объединяющий в определенном смысле идеи субъективной и объективной вероятности. Он основан на понимании многовариантности развития общества вообще и экономики в частности. Имеется множество возможных состояний экономики и путей ее развития, наблюдаемые факты в полном своем объеме являются лишь выборкой из гипотетической генеральной совокупности, образованной этим множеством. В рамках такого подхода снимается ряд противоречий частотного понимания вероятностей в экономике. Так, например, вероятность вхождения России в число развитых стран к 2050 году есть относительная частота возможных вариантов развития страны, при которых «вхождение» состоялось к 2050 году, в общем числе возможных вариантов. Вопрос остается только в том, как можно найти эти варианты или хотя бы посчитать их количество, т.е. как можно практически работать с гипотетическими генеральными совокупностями.