Корреляционно-регрессионный анализ - Часть 13

Применение теории корреляции требует знания, прежде всего, природы показателей тесноты связи.

Известно, что в экономических исследованиях твердо установилась мысль о возможности использования коэффициентов парной корреляции как своего рода критерия оценки влияния отобранных факторов в парных и множественных моделях на результативный признак. То есть, речь идет о том, что ряд экономистов считают высокую абсолютную величину коэффициентов корреляции признаком наличия сильного причинной связи между явлениями. Это методическое положение не всегда под собой объективную основу, природа двух переменных не исключает существования стохастических связей, которые, заключаются в том, что возможные значения одной переменной имеют вероятности, которые в меняются в зависимости от значения, принятого другой переменной. Однако последнее не означает наличие причинной связи, хотя коэффициент корреляции может достичь при этом значительной величины.

В специальной литературе по теоретической математике о возможности трактовки коэффициента корреляции как меры тесноты связи говорится с осторожностью. В экономической же литературе этого не наблюдается. Хотя почти все авторы - экономисты повторяют слова математиков по теории вероятностей о необходимости осторожного трактовка величин коэффициентов корреляции, они практически игнорируют это положение. Действительно, в теории вероятности коэффициент корреляции вводится как параметр, действительность величины которого указывает на наличие стохастической связи, но не определяет степени причинной связи. Так, А. Хальде писал: "Определив коэффициент корреляции и проверив затем гипотезу о нулевой корреляции, можно иногда доказать существование стохастической связи между переменными. Однако необходимо подчеркнуть, что стохастическая зависимость не указывает с необходимостью на наличие функционального звьязку5. Коэффициент корреляции хотя и может указывать на стохастическую связь между х1 и х2, но при помощи его можно определить, является величественная х1 причинно обусловленной величине х2, или х2 - величиной х1, или их связь объясняется тем, что обе они причинно обусловленные другими факторами.

foto_00028.jpg