При анализе эмпирических данных важно не смешивать корреляцию с причинностью. Корреляция указывает на то, что соотношение двух групп данных носит взаимозависимый характер. [c.11]
Необходимость решения несовместных систем достаточно часто возникает в практических расчетах, например, при анализе эмпирических данных. [c.87]
Получение и анализ эмпирических данных (разработка рабочего инструментария, процесс получения данных, их обработка и анализ). [c.76]
Теперь переходим ко второму этапу — получению и анализу эмпирических данных. Следует сразу сказать, что не вся информация относится к числу данных первой необходимости. Предположим, что вы продаете на рынке какой-либо продукт и хотели бы увеличить долю рынка. Возможно, для достижения этой цели достаточно просто сделать рекламу более эффективной или наращивать усилия по продвижению этого продукта. И вам совершенно необязательно проводить обширное описание демографических характеристик района вашего действия, что требует значительных затрат. [c.77]
Из анализа эмпирических данных можно сделать однозначный вывод при покупке небольших пакетов ценных бумаг скидка за отсутствие ликвидности больше, чем при покупке контрольного пакета компании. Мы полагаем, что это вполне логично, учитывая следующее. [c.64]
Второй этап — получение и анализ эмпирических данных. [c.34]
Анализ эмпирических данных [c.416]
При анализе эмпирических данных прослеживается положительная связь между повышением производительности и ориентацией на экспорт. [c.628]
Получение и анализ эмпирических данных связаны с разработкой рабочего инструментария, который представляет собой совокупность методов и средств сбора, обработки и анализа информации для проверки рабочей гипотезы исследования. [c.57]
ИНСТРУМЕНТАРИЙ СОЦИОЛОГИЧЕСКОГО ИССЛЕДОВАНИЯ — система методических и технических приемов осуществления исследования, воплощенная в соответствующих операциях и процедурах и представленная в форме разнообразных документов. В состав И.с.и. входят методики сбора первичных данных — инструкции по проведению наблюдения, выборки, анализа документов, опросные листы и т.д. формы протоколов записи данных и их подготовки к ручной или машинной обработке логико-математическое обеспечение анализа эмпирической информации инструкции для научно-вспомогательного персонала и руководителей различных стадий подготовки полевого исследования, его осуществления и обработки собранных данных. [c.100]
КОДИРОВАНИЕ СОЦИАЛЬНОЙ ИНФОРМАЦИИ — совокупность операций по подготовке эмпирических данных к формализованной обработке и анализу первый этап обработки социологических данных. Содержание этих операций сводится к преобразованию данных в числовую форму. [c.127]
На первом этапе эмпирические данные наносятся на график и приближенно определяется характер связи изучаемого явления. На втором этапе — на основе экономического анализа, исходя из существования основных условий или законов данного явления, отбирается ряд функций. На третьем этапе отобранные функции математически анализируются и из них выбирается одна, которая наиболее точно характеризует развитие изучаемого экономического явления. [c.79]
Экономико-математическая модель должна быть адекватной действительности, отражать существенные стороны и связи изучаемого объекта. Отметим принципиальные черты, характерные для построения экономико-математической модели любого вида. Процесс моделирования можно условно подразделить на три этапа 1) анализ теоретических закономерностей, свойственных изучаемому явлению или процессу, и эмпирических данных о его структуре и особенностях на основе такого анализа формируются модели 2) определение методов, с помощью которых можно решить задачу 3) анализ полученных результатов. [c.103]
Анализ сезонности осуществляется двумя методами явления сезонности непосредственно измеряются эмпирическими данными предварительно определяется общая тенденция развития, а затем выявляются сезонные колебания. [c.318]
Тип кривой выбирается на основе сочетания теоретического анализа и исследования исходных эмпирических данных. Теоретический анализ наряду с обычными логическими сопоставлениями известных научных понятий включает опыт предыдущих исследований, экспертные оценки специалистов. Эмпирический путь заключается в изучении имеющихся исходных данных посредством построения корреляционных полей и эмпирических линий регрессии, а также анализа параллельных рядов, в результате которого исследуются разности между парами значений признаков (увеличивающиеся и уменьшающиеся абсолютные разности, постоянные и изменяющиеся относительные роста и т.д.). Изучение эмпирического материала показывает наличие или отсутствие связи, ориентирует ее направление и форму. Так, если результативный признак по сравнению с факторным увеличивается с одинаковой скоростью — связь прямолинейная, одинаковым темпом — связь экспоненциальная и т.п. [c.320]
Анализ движения процентных ставок и проверка их колебаний на случайность позволяют определить общую тенденцию развития показателя во времени с помощью построения трендовых моделей. Построение тренда состоит в аналитическом выравнивании эмпирических данных с целью сглаживания колебаний значений признака. Полученная таким образом общая тенденция развития явления трактуется как эволюционное изменение показателя во времени, свободное от воздействия случайных колебаний. [c.611]
При анализе долгосрочных динамических рядов процентных ставок для построения тренда сложно подобрать какую-то одну аналитическую функцию, так как в разные периоды времени могут происходить значимые события в политической и экономической жизни общества, которые коренным образом изменят тенденцию развития уровня ссудных процентов. В таких случаях выравнивание эмпирических данных целесообразно осуществлять в рамках более коротких периодов времени, когда объект изучения развивается относительно закономерно. [c.614]
После проведения корреляционного анализа принимается решение о целесообразности построения уравнения регрессии, с помощью которого определяется аналитическое выражение формы связи между отдельными видами процентных ставок. С помощью регрессионного анализа выявляется изменение одной величины (результата) под влиянием одного или нескольких факторов, а множество прочих причин, оказывающих влияние на результат, принимается за постоянные и средние значения. Регрессия может быть однофакторной (парной) и многофакторной (множественной). Подбор аналитических функций (линейных и криволинейных) для построения уравнения регрессии осуществляется аналогично подбору функций для уравнения тренда. На практике теоретическая форма связи определяется с использованием пакета статистических программ на ПЭВМ. Для наглядного изображения теоретической формы связи значения показателей, полученные с помощью уравнения регрессии, наносят на график и сравнивают их с эмпирическими данными. [c.624]
Оценку генерального параметра получают на основе выборочного показателя с учетом ошибки репрезентативности. В другом случае в отношении свойств генеральной совокупности выдвигается некоторая гипотеза о величине средней, дисперсии, характере распределения, форме и тесноте связи между переменными. Проверка гипотезы осуществляется на основе выявления согласованности эмпирических данных с гипотетическими (теоретическими). Если расхождение между сравниваемыми величинами не выходит за пределы случайных ошибок, гипотезу принимают. При этом не делается никаких заключений о правильности самой гипотезы, речь идет лишь о согласованности сравниваемых данных. Основой проверки статистических гипотез являются данные случайных выборок. При этом безразлично, оцениваются ли гипотезы в отношении реальной или гипотетической генеральной совокупности. Последнее открывает путь применения этого метода за пределами собственно выборки при анализе результатов эксперимента, данных сплошного наблюдения, но малой численности. В этом случае рекомендуется проверить, не вызвана ли установленная закономерность стечением случайных обстоятельств, насколько она характерна для того комплекса условий, в которых находится изучаемая совокупность. [c.193]
Существующие экономико-статистические методы анализа сезонности по характеру обработки рядов динамики можно объединить в две группы. I группа — методы, с помощью которых изменение сезонности происходит на основе эмпирических данных без предварительной обработки. Методы I группы применяются в том случае, если влияние других факторов на изменение спроса является незначительным (в условиях стабильной экономической ситуации) и если в рядах динамики нет ярко выраженной тенденции роста или убывания, а внутренние колебания на протяжении изучаемого периода происходят вокруг определенного постоянного уровня. [c.177]
ЭКОНОМЕТРИКА - статистический анализ эмпирических экономических данных. ЭКОНОМИЧЕСКАЯ НЕДОБРОСОВЕСТНОСТЬ, ОППОРТУНИЗМ - попытка одной из договаривающихся сторон извлечь односторонние преимущества за счет другой. [c.237]
Характер изменения этих уровней, т. е. движение динамического ряда, может быть различным. Нашей задачей является нахождение такой простой математической формулы, которая давала бы возможность вычислить теоретические уровни. Основное требование, предъявляемое к этой формуле, состоит в том, что уровни, исчисленные по ней, должны воспроизводить общую тенденцию фактических уровней. Нахождение этой формулы называется аналитическим выравниванием, представляющим собой удобный способ описания эмпирических данных. В нашем примере потребление дизельного топлива зависит от многих факторов, и в общей его величине имеется такая часть, которая целиком зависит от объема выпускаемой отраслью валовой продукции. В этом случае размер потребления дизельного топлива выступает как результативный признак, а объем валовой продукции в денежном выражении — как факториальный. Исходя первоначально из того же логического анализа, связь между этими признаками наблюдается прямая, т. е. такая, которая указывает на рост результативного признака при возрастании факториального. Выразим эту прямолинейную связь уравнением [c.46]
Теория Хаоса находится в полном противоречии с аналитической теорией. Аналитическая теория точна, но сфера, которую она может точно описать, довольно ограничена. Она заключена в ту небольшую область эмпирического, проверяемого опыта, который может быть разбит на отдельные части и проанализирован. Она стремиться к "универсальной правде" в очень узкой и специальной сфере. Это может быть полезно в некоторых областях, но абсолютно неприменимо для понимания поведения рынков. Теория хаоса также проводит анализ, но при этом мало ограничивает материал рамками человеческого опыта и поведения. Как классические ученые, так и ученые, занимающиеся наукой о Хаосе, исследуют эмпирические данные, но классический анализ имеет тенденцию игнорировать данные, которые признает Хаос. Ценность философии Хаоса состоит в том, что он учитывает и использует данные, которыми классические аналитики пренебрегают как случайными. [c.25]
Имеется очень тесная связь индикаторов занятости с другими важными показателями экономического развития. Так, связь безработицы с изменением ВВП характеризуется законом Оукена, эмпирически открытым на основе анализа статистических данных по США (за период 50-80-х г.г.), а затем обоснованным и теоретически в макроэкономических исследованиях. В исходной форме, применительно к США, закон Оукена гласит [c.72]
Эмпирические расчеты и анализ статистических данных показывают, что для [c.122]
Данное свидетельство, вместе с тем фактом, что пузыри не должны все время проникать в динамику цены, подталкивает нас к следующему естественному расширению модели. При самом простом и экономном расширении, мы можем предположить, что могут произойти только два режима пузырь и нормальный. Режим пузыря следует за предыдущим определением модели и прерывается крахами, случающимися с коэффициентом угрозы, управляемым уровнем цены. Нормальным режимом могут быть, например, стандартные случайные блуждания в рыночной модели с постоянным маленьким дрейфом и волатильностью. Переключения между режимами предполагаются совершенно случайными. Эта динамическая и очень простая модель обретает по существу все традиционно наблюдаемые факты эмпирических цен, то есть отсутствие связи с волатильностью, длинный хвост распределений приращений, очевидную фрактальность и мульти-фрактальность, наличие резких плоских пиков в структуре просто ценовых пиков. Помимо этого, модель предсказывает то, что периоды пузырей связаны с нестационарными корреляциями растущей волатильности и мы подтверждаем это анализом эмпирических данных. Об этом мы поговорим далее, в наших эмпирических главах 7-10. Предполагается, что очевидная долгосрочная корреляция волатильности является результатом [c.172]
Профессиография%включает комплекс методов изучения профессии сбор эмпирических данных (изучение документации, наблюдение, опрос, изучение продукции, биографический и трудовой метод, эксперимент) и их анализ (метод экспертной оценки, метод качественного анализа эмпирических данных, методы статистического анализа), а также методы психологической интерпретации. [c.232]
На основе анализа эмпирических данных М. Фридмен приходит крытию выдающегося циклического феномена, который состоит в что изменения объема денежной массы опережают аналогичные юн ния хозяйственной конъюнктуры в среднем на 12—18 месяцев. Это г рит о том, что максимальные значения темпа роста денежной масс времени предшествуют основному циклическому подъему, a MHHVIN ные — циклическому спаду. [c.128]
При использовании новых учебников и учебных пособий необходимо по возможности учесть все факторы, касающиеся способности всех участников учебного процесса и самого высшего учебного заведения по-новому решать стоящие перед ними задачи. Конечно, это достаточно сложно сделать, потому что невозможно учесть все слагаемые и взаимодействия между ними из-за недостатка времени на сложный анализ эмпирические данные (типа человеческих убеждений и отношений) трудно измерить и скрррелировать с техническими и экономическими факторами. [c.8]
Вернемся к вопросу о том, как объяснить, на чем же, собственно говоря, могут быть основаны надежды и попытки предсказания "будущего движения цен" Начинать, конечно, нужно с анализа эмпирических данных, с объяснения ряда нетривиальных феноменов (типа кластерности, например) относительно характера движения цен, с выяснения вероятностно-статистической структуры цен как случайных процессов. g [c.74]
Предпринимательская деятельность представляет собой зону повышенного риска, и не только экономического, но и физического. О. Н. Яницкий на основе анализа эмпирических данных утверждает за 90-е гг. Россия стала обществом всеобщего риска71. Это касается не только взрослого общества. Дети, находясь в тех же экономически и экологически опасных обстоятельствах, подвергаются объективно возникающему риску, при этом и сами дети своим поведением создают опасные ситуации или попадают в них по неопытности. [c.119]
Таким образом, при анализе эмпирических данных мы можем вы-яслить главные компоненты для данной матрицы X и посмотреть, ка-ая часть общей вариации переменных X приходится на различные ком-эненты. Часто наличие взаимных корреляций между данными об эко-эмических или социальных показателях означает, что взятые в не-эльшом количестве компоненты будут заключать в себе значительную элю общей вариации. Поэтому хотелось бы иметь критерий, позволя-щий определить те компоненты, которые следует сохранить для даль- [c.326]
При детерминированном факторном анализе модель изучаемого явления не изменяется по хозяйственным объектам и периодам (так как соотношения соответствующих основных категорий стабильны). При необходимости сравнения результатов деятельности отдельных хозяйств или одного хозяйства в отдельные периоды может возникать лишь вопрос о сопоставимости выявленных на основе модели количественных аналитических результатов. 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 стохасти- [c.109]
Для определения степени влияния факторов на уровень потребления материальных благ применяют регрессионно-корреляционный анализ, эмпирические и теоретические коэффициенты эластичности потребления от изменения различных факторов. Наиболее часто в качестве такого фактора принимается изменение уровня доходов. Наибольшей простотой отличается способ расчета эмпирических коэффициентов эластичности потребления материальных благ по невыравненным (фактическим) данным [c.596]
Обработка и анализ динамических рядов заключаются в выявлении их общей тенденции (тренда) и сезонных колебаний. Для определения тренда динамического ряда, характеризующего развитие определенного процесса, необходимо преобразовать ряд (выравнить его эмпирические данные) с тем, чтобы исключить влияние на него случайных отклонений в ту или другую сторону. Обработку временного ряда можно производить различными методами. Наиболее распространены методы аналитического выравнивания. [c.28]
Рассмотрим некоторые аспекты учета неопределенности исходной информации в указанных задачах. Проведенный нами анализ по данным УУСМНП за 1970—1973 гг. показал суще- твенное несоответствие между плановыми объемами поступления нефти в систему от отдельных поставщиков (НГДУ и других управлений), а также ее поставок потребителям (НПЗ и1 др.) и соответствующими фактическими показателями. Так, например, оценивая по статистическим данным за 30 месяцев среднюю величину и эмпирическое среднеквадратное отклонение (Хцл—хф)/хпл (хпл, Хф — объемы соответственно планового и фактического поступления нефти) для одного из поставщиков, [c.72]
Просто удивительно, как бережно охраняется физическое здоровье потребителей лекарственной продукции — на этикетке всегда указывается точная формула содержимого и его состав. С другой стороны, вызывает озабоченность тот факт, что финансовой безопасности инвесторов не уделяется столь пристального внимания, и не существует жестких требований к тестированию и анализу методик, используемых для торговли их средствами. Я с грустью смотрю, как вроде бы разумные и образованные люди принимают решения, основываясь на чисто "художественных", субъективных методах анализа, тем самым рискуя огромными суммами. Разумеется, применение тех или иных стратегий оправдывается тем, что когда-то в прошлом они работали эффективно. К сожалению, это было в прошлом. Кроме того, запоминаются только удачи, неудачи, как правило, игнорируются. Слишком часто аналитики не видят структуры той или иной методики и не могут "выудить" наиболее важных ее элементов, которые, собственно, являются ключом к успеху. Проанализировав огромное количество рыночных систем, я выявил целый ряд таких элементов. Ниже я подробно опишу эти элементы, проиллюстрировав их с помощью графиков и иных эмпирических данных. Эта книга поможет вам стать хорошим трейдером. Не обязательно соглашаться со всеми методиками и гипотезами, изложенными на ее страницах. Чтобы отточить свое мастерство, достаточно овладеть лишь некоторыми из предложенных концепций. Существует три различных подхода к анализу графиков. Первый является поверхностным, субъективным и основывается, главным образом, на интуиции. Короче говоря, это обычная "угадайка". Он не требует ни строгого анализа, ни обоснования, поэтому большинство трейдеров работает на этом элементарном уровне. К сожалению, в угоду простоте и удобству они жертвуют логикой и последовательностью. [c.7]
Таким образом, эмпирические данные убедительно свидетельствуют о наличии некоторой предсказуемой составляющей в финансовых временных рядах, хотя здесь и нельзя говорить о полностью детерминированной хаотической динамике3. Значит попытки применения нейросетевого анализа для предсказания рынков имеют под собой веские основания. [c.151]
Стохастический анализ — это метод решения широкого класса задач статистического оценивания, предполагающий изучение массовых эмпирических данных путем построения моделей изменения показателей за счет факторов, не находящихся в прямых связях, в прямой взаимозависимости и взаимообусловленности. Стохастическая связь — это связь между случайными величинами, проявляющаяся в том, что при изменении одной из них меняется принцип распределения другой. Так, если случайная величина. г является функцией двух групп случайных величин znv, так что x = f(zit z2,..., zn), а случайная величинау является функцией двух групп случайных величин znw, так что у = (z ,z2, —,zn wit w2....., wn), то между х и у существует стохастическая связь. [c.25]
Смотреть страницы где упоминается термин Анализ эмпирических данных
: [c.32] [c.56] [c.109] [c.135] [c.248] [c.1] [c.185] [c.225] [c.64]Смотреть главы в:
Микроэкономика глобальный подход -> Анализ эмпирических данных