Вопрос 28. Статистическая природа экономических данных

 Анализ статистических данных позволяет выявить тенден­ции и спрогнозировать направления экономического развития. Полученные результаты служат основой для принятия решений. Статистическая природа экономичес­ких данных обусловливает необходимость применения специальных статистических методов их обработки. Обра­ботанные данные могут быть представлены в различной форме: в виде таблиц, диаграмм, графиков. Главной зада­чей при обработке цифровых данных является нахожде­ние взаимосвязи между различными экономическими показателями и выявление причинно-следственных и функ­циональных связей. На первом этапе исследования для этого может применяться графический метод. Визуальный анализ графика позволяет выдвинуть гипотезу о наличии положительной или отрицательной связи между выбранными экономическими показателями, т.е. предположение о том, что рост одного показателя сопровождается, как правило, ростом (снижением) другого.

Располагая экономическими данными, можно не только оценить параметры в уже имеющейся модели, но и выявить эмпирически неизвестные ранее закономерности, а затем уже на основе выявленных закономерностей построить соответствующую теоретическую модель.

Особое место в моделировании принадлежит моделированию на ЭВМ, которое сочетает в себе наглядность, строгость, возможность анализа последствий разнообразных воздействий на моделируемый объект. Компьютерное моделирование может быть использовано как при обучении и популяризации экономической науки, так и для ее развития, решения теоретических и практических задач. Кроме того, применение компьютеров позволяет упростить контроль и самоконтроль в ходе учебного процесса посредством специально разработанных интерактивных программ тестирования.

Используемые при обучении экономической науке компьютерные программы могут основываться либо на теоретических моделях, либо на реальных статистических данных, либо объединять и то и другое.

Компьютерные модели экономики позволяют не только лучше понять основные концепции экономической науки, но и промоделировать различные варианты экономической политики, способствующие достижению желаемого состояния в экономике.

Особое преимущество компьютерный метод моделирования в экономике имеет в случае, когда моделируемый объект описывается сложной системой нелинейных уравнений, как алгебраических, так и интегрально-дифференциальных, что часто имеет место при моделировании различных процессов в переходной экономике. При этом численно-графические методы являются единственно возможным подходом к построению и анализу функционирования экономических моделей.

Вопрос 30. Основные характеристики случайных величин

Случайная величина - одно из основных понятий теории вероятностей. В самом общем смысле случайная величина - это некоторая переменная, принимающая, те пли иные значения с определенными вероятностями.

Математи́ческое ожида́ние — среднее значение случайной величины, распределение вероятностей случайной величины, рассматривается в теории вероятностей.

Диспе́рсия случа́йной величины́ — мера разброса данной случайной величины, то есть её отклонения от математического ожидания.

Среднее квадратическое отклонение - есть корень квадратный из дисперсии: