Экономические методы в комплексном регионоведении: эмпирические и расчетные. Пределы их применимости

Пределы применимости эконометрических методов в региональном исследовании

*самих пределов применимости нет вообще нигде как таковых - пишу все, что есть и что может пригодиться*

Эконометрические методы:

1. Дисперсионный анализ – статистический метод анализа результатов, зависящих от действия количественных или качественных факторов. Может быть использован для выявления совместного влияния экономических факторов, не поддающихся количественному измерению, на изучаемый показатель. Суть метода в том, что общая вариация результирующего показателя расчленяется на части, соответствующие раздельному и совместному влиянию различных качественных факторов, и остаточную вариацию, аккумулирующую влияние всех неучтенных факторов. Статистическое изучение этих частей позволяет делать выводы о том, действительно ли оказывает влияние на результирующий показатель тот или иной фактор. (Сравнение эффективности управления филиалами компании).

2. Ковариационный анализ - тесно связанный с дисперсионным анализом статистический метод, в котором зависимая переменная статистически корректируется на основе связанной с ней дополнительной информации с тем, чтобы устранить вносимую извне изменчивость и т. о. повысить эффективность анализа.

3. Корреляционный анализ — метод обработки статистических данных, заключающийся в изучении коэффициентов корреляции между переменными. При этом сравниваются коэффициенты корреляции между одной парой или множеством пар признаков для установления между ними статистических взаимосвязей. Цель корреляционного анализа — обеспечить получение некоторой информации об одной переменной с помощью другой переменной. В случаях, когда возможно достижение цели, говорят, что переменные коррелируют. В самом общем виде принятие гипотезы о наличии корреляции означает что изменение значения переменной А, произойдет одновременно с пропорциональным изменением значения Б. Область применения: контроль качества промышленной продукции, металловедение, агрохимия, гидробиология, биометрия, анализ притока инвестиций от инвестиционного климата.

4. Регрессионный анализ - статистический метод, используемый для установления соотношений между зависимой переменной, такой, как объем продаж компании, и одной или более независимыми переменными, такими, как число создаваемых семей, совокупный национальный продукт, доход на душу населения и иные экономические показатели.

5. Анализ временных рядов - анализ и расчет показателей, переменных по времени, на базе имеющейся информации за различные отрезки времени. Исследуются следующие компоненты конкретной реализации временного ряда: тренд, циклические, сезонные и нерегулярные изменения (колебания). Тренд отражает долгосрочные однонаправленные изменения временных рядов. На тренд влияют изменения численности населения, инфляция/дефляция, конкуренция, технологии и др. факторы. Повторяющиеся изменения временного ряда с периодом, превышающим год, относят к циклическим изменениям. Некоторые отрасли промышленности являются циклическими по своей природе. Сезонные изменения характеризуются их повторяемостью в определенное время года. Изменения, не подпадающие в перечисленные категории, относят к нерегулярным изменениям. Среди распространенных причин нерегулярных изменений можно указать забастовки, войны, правительственные акции.

6. Дискриминантный анализ — раздел вычислительной математики, представляющий основное средство решения задач распознавания образов, инструмент статистики, который используется для принятия решения о том, какие переменные разделяют (т.е. «дискриминируют») возникающие наборы данных (так называемые «группы»). Является основным алгоритмом решения задач построения искусственного интеллекта.

7. Факторный анализ - метод исследования экономики и производства, основанный на анализе воздействия разнообразных факторов на результаты экономической деятельности, ее эффективность. Цель его заключается в том, чтобы объяснить определенное явление, например, доходность обыкновенных акций, в рамках поведения ряда прогнозируемых показателей + сократить количество переменных, обобщить их. Показатели в рамках факторного анализа должны измеряться в интервальной или относительной шкале.

8. Кластерный анализ - метод группировки объектов в классы на основании экспериментальных данных о свойствах объектов. При этом используется кластерная модель представления объектов - объекты со схожими свойствами относятся к одному классу. Кластерный анализ включает в себя набор различных алгоритмов классификации (в качестве примера метода кластерного анализа можно привести метод дендрограмм). При этом, как правило, количество классов и принципы разделения на классы определяются заранее исходя из общей информации о наборе объектов и целей кластерного анализа.

9. Многомерное шкалирование - класс методов для представления взаимосвязи между объектами в виде геометрических связей между точками в многомерном пространстве. Эти геометрические представления называют пространственными картами. Цель состоит в том, чтобы выявить структуру исследуемого множества объектов (набор основных факторов, по которым различаются объекты и описание каждого объекта в терминах этих факторов). Многомерное шкалирование – 2 типа: метрическое и неметрическое (второй тип – важен только ранговый порядок различий, не численные значения).