Корреляционно-регрессионный анализ - Часть 41

Как корреляционная модель, так и ее статистические характеристики имеют конкретный экономический смысл и освещают экономическое явление с определенной стороны. Поскольку содержание статистических показателей зависит от соблюдения требований по их вычисления, то исследователь должен уметь пользоваться методологией анализа и объяснять полученные результаты. Особенно это касается исследований корреляции между рядами динамики.

Вокорреляцией рядов динамикипонимают метод изучения связи между показателями, представленными их значениями в последовательные моменты или периоды времени. Корреляция рядов динамики имеет свои особенности, обусловленные тем, что ряд динамики, во-первых, имеет кратковременные колебания (месячные, квартальные, годовые) и, во-вторых, включает в себя такой компонент, как общая тенденция в изменении показателей ряда - " ось кривой ", или тренд. Под последним понимают изменение, которое определяет общее направление развития, основную тенденцию рядов динамики. Линию тренда можно сравнить с линией регрессии. Если последняя представляет собой плавное изменение результативного признака под влиянием факторного, освобожденной от действия всех посторонних (неучтенных) причин, то линия тренда характеризует плавное во времени изменение явлений, вызванных различными обстоятельствами кратковременных отклонений от общей тенденции.

Наличие тренда затрудняет корреляционный анализ рядов динамики. Так, если изучается корреляция рядов без исключения общей тенденции в них, то показатель тесноты зависимости характеризовать связь не только между кратковременными колебаниями, но и между трендами. В противном случае, когда тренды будут исключены из коррелированных рядов динамики, полученный коэффициент корреляции характеризовать тесноту зависимости только между кратковременными колебаниями.

Тренд, отражая общее направление изменений явления, происходящие во времени, одновременно определяет и зависимость между членами ряда динамики. Эта зависимость, определяется формой линии тренда, имеет такую же статистическую природу, что и линия регрессии. Указанную корреляционная зависимость между соседними (предшествующими и последующими) членами ряда называют автокорреляции.

foto_00050.jpg