ерш за все це неминуча суб'єктивність. Крім того, такі методи не дають можливості отримати точні кількісні оцінки і оцінити кількісно, ​​наскільки ймовірно, що видимою зв'язок між даними не є випадковим збігом.
2) Кореляційний аналіз .
Застосуємо тільки до даних певного виду: випадковим величинам з однаковими (за спостереженнями) мат. очікуваннями. Зокрема, кореляційний аналіз непридатний до нестаціонарним тимчасовим рядах і до випадкових величинам, математичне сподівання яких залежать від будь-яких інших неврахованих змінних і змінюється від спостереження до спостереження.
E (X t ) = const, E (Y t ) = const, E (X t 2 ) = const, E (Y t 2 ) = const, E (X t Y t ) = const, t = 1 , ..., T.
Тоді кореляцію X і Y можна заможно оцінити звичайним способом.
Кореляційний аналіз дає погано інтерпретуються результати у разі, коли розглядається більше двох змінних. Крім того, він не підходить, коли зв'язки між змінними є нелінійними.
3) Регресійний аналіз .
Є одним з найпотужніших статистичних інструментів. При його використанні, проте, необхідно враховувати, що теоретичні докази хороших властивостей одержуваних оцінок вірні тільки при виконанні ряду стандартних припущень. Якщо використовувані дані і оцінювана модель не задовольняють цим гіпотезам, то виходить безглуздий результат. У Зокрема можна отримати неспроможні оцінки у таких випадках:
* функціональна форма залежності задана невірно,
* пояснюють змінні корельовані з помилкою регресійного рівняння (наприклад, регресорів виміряні неточно або помилка автокоррелірована, а серед регресорів є лаги залежною змінною),
* змінні в регресії нестаціонарні.
Звідси ясно, що важливу роль у застосуванні регресійного ан Алізе грає діагностична перевірка отриманого регресійного рівняння.
Таким чином, щоб поставити міркування про інфляційні процесах на більш міцну основу, необхідно включити в дослідження наступні етапи:
1. У явному вигляді викласти ймовірні зв'язки між розглянутими величинами і сформулювати використовувану модель досліджуваного явища. Це дозволяє позбутися від двозначності, властивої чисто словесному аналізу, тобто дозволяє зрозуміти, що ж власне затверджується. Також слід перерахувати гіпотези, виконання яких передбачається в даній теоретичної моделі.
2. Використовувати статистичні методи для кількісного оцінювання сили зв'язку між досліджуваними змінними. Формальна модель дає можливість це зробити - в цьому ще одне її перевага перед чисто словесними міркуваннями. Важливо розуміти, за яких припущеннях застосування даних статистичних методів обгрунтовано, чи годяться вони для оцінювання параметрів економетричної моделі.
3. Перевірити, чи адекватно формальна модель описує дані і чи виконуються гіпотези, що лежа...
