Теоретический и эмпирический подходы к анализу экономических данных генеральная совокупность и выборка

из "Математические методы в экономике Издание 2 "

Выбрав проблему для изучения и сформулировав экономическую модель, которая может помочь в решении этой проблемы, Вы приходите к необходимости проверки совместимости модели с реальными экономическими данными. При этом следует различать два уровня анализа теоретический и эмпирический. На теоретическом уровне мы предполагаем, что нам известны все возможные реализации интересующих нас экономических показателей - вся генеральная совокупность. Зная или предполагая статистические свойства генеральной совокупности, мы можем теоретически определить значения параметров в модели, и, соответственно, рассчитать по ней нужные экономические показатели. На практике мы не знаем множества возможных исходов, а наблюдаем только случайно выбранные значения интересующих нас показателей. Располагая лишь выборочными значениями, можно оценить, а не определить точно значения параметров модели эти оценки будут случайными и меняться от выборки к выборке. Поэтому важно не только знать средние оценки параметров, определенные на основе выборочных данных, но и понимать меры их надежности и случайного разброса, обусловленного случайностью процесса формирования выборки. [c.269]
например, имеются сведения о доходах и расходах всех жителей некоторой страны, составляющих генеральную совокупность, то можно рассчитать различные статистические характеристики для генеральной совокупности средние доходы и расходы, показатели вариации (дисперсию, стандартное отклонение, коэффициент вариации) доходов и расходов. [c.269]
Если же собрать сведения о доходах и расходах части жителей, составляющих выборочную совокупность, то найти истинные статистические характеристики или распределения доходов и расходов, вообще говоря, невозможно. Мы сможем лишь оценить эти величины, а также оценить неточность наших оценок, обусловленных случайной природой процесса получения выборочных данных. [c.269]
Существуют различные способы сбора статистических данных перепись, статистическая отчетность предприятий и организаций, опросы, анкетирование, таможенный и налоговый контроль и т.д. В каждом методе сбора данных существуют свои недостатки, обусловливающие погрешность в значениях эмпирических показателей Эти погрешности можно условно разбить на три группы систематические ошибки, например занижение полученных доходов, случайные ошибки, обусловленные как выборочной природой собираемых данных, так и неточной (по различным причинам) реакцией субъектов на вопросы, а также ошибки округления. Все эти ошибки надо оценивать и учитывать при статистической обработке данных. [c.270]
Цель любого оценивания - получить как можно более точное значение неизвестной характеристики генеральной совокупности. Информацией, которой мы при этом располагаем, являются данные выборочного наблюдения. В этих условиях единственным способом построения искомой оценки может быть нахождение такой функции выборочных данных, которая с наибольшей точностью аппроксимирует оцениваемую характеристику генеральной совокупности. В зависимости от способа выражения оценки делятся на точечные оценки, выражаемые одним числом, и интервальные оценки, определяющие числовой интервал, внутри которого может находиться оцениваемый параметр генеральной совокупности. [c.270]
Пытаясь восстановить характеристики генеральной совокупности, мы сталкиваемся с двумя проблемами неизвестен как вид распределения генеральной совокупности, так и его параметры. В соответствии с этим существуют два класса оценок оценки вида распределения и оценки его параметров. В качестве оценки вида распределения (учитывая закон больших чисел) можно взять выборочное распределение, подсчитывая частоту попадания выборочных данных в заданные интервалы, а в качестве оценок параметров распределения генеральной совокупности - соответствующие им выборочные значения. Так, в качестве оценки математического ожидания генеральной совокупности можно взять выборочное среднее, а в качестве оценки дисперсии - выборочную дисперсию. [c.270]
С момента своего возникновения статистика служила интересам власти. Такие данные, например, как численность населения, пригодного к военной службе, являлись основой для принятия военных решений и решений о количестве оружия, которое следует произвести. Данные национальных счетов экономики служат основой для выработки экономической политики правительством. Статистический анализ очень важен и для принятия решений экономическими субъектами. Так, данные по объемам продаж и другим финансовым показателям деятельности фирмы служат основой для принятия стратегических и тактических решений руководством фирм. [c.270]

Вернуться к основной статье