Научная литература
booksshare.net -> Добавить материал -> Экономика -> Клейнер Г.Б. -> "Эконометрические зависимости: принципы и методы построения" -> 28

Эконометрические зависимости: принципы и методы построения - Клейнер Г.Б.

Клейнер Г.Б. , Смоляк С.А. Эконометрические зависимости: принципы и методы построения. Под редакцией Баковецкой B.C. — М.: Наука, 2000. — 104 c.
ISBN 5-02-008348-8
Скачать (прямая ссылка): ekonometricheskie_zavisimosti.djvu
Предыдущая << 1 .. 22 23 24 25 26 27 < 28 > 29 30 31 32 33 34 .. 46 >> Следующая

1. Многие Экономические события или явления можно рассматривать как повторяющиеся, массовые, являющиеся предметом теории вероятностей. При статистических исследованиях часто выявляется наблюдаемая устойчивость их частот, что как раз и доказывается в теории вероятностей, равно как и близость к нормальному распределению суммы большого числа независимых малых СВ. Наблюдаемые значения показателей также можно рассматривать как повторяющиеся (мысленно можно представить повторное наблюдение с иными ошибками измерения или при иных значениях прочих факторов), а следовательно - моделировать как реализации какой-то СВ. Исследуемую группу объектов или наблюдаемую ее часть на этом основании можно рассматривать как случайную выборку из некоторой, также мысленно представляемой ГС, включающей как реально существующие, так и "потенциально возможные" объекты. Например, количество предприя-
60
тий данной отрасли конечно, но наблюденные значения показателей некоторых (или даже всех) из них рассматриваются как выборка из бесконечного числа показателей, которыми могли бы характеризоваться такие предприятия при данных условиях, если бы "прочие факторы" приняли другие возможные значения. Соответственно появляется возможность оценивать точность статистических процедур, имея в виду колебания оценок при повторных выборках из той же ГС или при повторных наблюдениях тех же объектов.
2. В теории полезности [49, 50] доказано, что при определенных предположениях неопределенность исходной информации может быть учтена путем введения некоторых параметров, интерпретируемых как "субъективные" вероятности на множестве возможных значений исследуемых показателей, что автоматически возвращает нас "в лоно" вероятностных моделей.
3. Во многих случаях вероятностная трактовка "случайных" ошибок ведет к разумным с практической точки зрения решениям и статистическим выводам. Так, подтвердили свою эффективность на практике методы статистического контроля качества продукции, основанные на теоретико-вероятностных предпосылках.
4. Методы математической статистики позволяют (в вероятностных терминах) оценить ошибку полученных в результате расчетов значений параметров искомых зависимостей. При этом для "хороших" (состоятельных) методов ошибка определения нужного параметра (в параметрической зависимости между Y и X) стремится к нулю при неограниченном увеличении числа наблюдений.
5. Использование вероятностного подхода и аппарата является своего рода традицией, от которой многим трудно отказаться, в то время как альтернативные подходы требуют не только апелляции к новому математическому аппарату, но и известной научной смелости.
Рассмотрим, насколько убедительны эти доводы.
1. Прежде всего вызывает возражения объяснение понятия ГС как совокупности не только реальных, но и "потенциальных", воображаемых объектов. Возможность даже мысленного пространственного или временного повторения не всегда может быть содержательно оправдана. Опираясь на "повторяемость" (воспроизводимость) исследуемых явлений, прикладная статистика лишается возможности анализа уникальных (неповторяющихся в принципе) событий и явлений, выявления присущих им закономерностей. К тому же вероятностный подход предполагает независимость воспроизводимых наблюдений. Между тем если при разных наблюдениях используются одни и те же измерительные приборы, эксперты, формы отчетности и указания по их заполнению и т.п., то допускаемые при этом ошибки вряд ли можно априорно считать независимыми. Иными словами, математические представления о независимости могут расходиться с "обычными".
2. Действительно, субъективные вероятностные меры позволяют получать непротиворечивые и "разумные" решения. Однако этот метод не гарантирует воспроизводимости получаемых результатов (другой
61
исследователь, решая ту же задачу, может ввести другую субъективную меру). "Объективизировать" эти вероятности можно было бы в рамках некоторой процедуры стандартизации, аналогичной тому, как устанавливаются обязательные для проектировщиков коэффициенты запаса прочности конструкций. "Мир субъективных вероятностей" по необходимости субъективен и уникален, и согласование этих миров для различных соприкасающихся ситуаций и разных субъектов более чем проблематично.
3. Вероятностный подход действительно дает разумные практические результаты, но только там, где неопределенность носит "технологический" или "природный" характер. Его применимость к процессам и явлениям, где влияние "человеческого фактора" существенно, в общем случае проблематична. Так, в "азиатском" финансовом кризисе 1997 г. инвесторы, использующие вероятностные модели фондового рынка, пострадали не меньше, чем те, которые ими не пользовались.
4. Методы математической статистики действительно позволяют оценивать точность определения параметров зависимостей при наличии стохастических ошибок. Это, однако, не является отличительной особенностью вероятностного подхода, ибо методы оценки точности решения задач имеются и в других разделах математики (например, в теории устойчивости дифференциальных уравнений), а отсутствие таких методов не лишает, например, языкознание статуса научной дисциплины.
Предыдущая << 1 .. 22 23 24 25 26 27 < 28 > 29 30 31 32 33 34 .. 46 >> Следующая

Реклама

c1c0fc952cf0704ad12d6af2ad3bf47e03017fed

Есть, чем поделиться? Отправьте
материал
нам
Авторские права © 2009 BooksShare.
Все права защищены.
Rambler's Top100

c1c0fc952cf0704ad12d6af2ad3bf47e03017fed