тою змоделювати ефективність функціонування економічних систем. Ідеї ??Е.Е. Слуцького, з дещо модернізованим математичним апаратом, широко використані у творах лідерів економічного мейнстріму - Р. Аллена, Дж Хікса, Х. Хауттакера, К.Д. Ерроу та інших. Науково-критичний аналіз інших видань свідчить активне прагнення економістів-математиків вийти за межі матеріалістичної політекономії. Зараз економіко-математичні дослідження мають на меті змоделювати ефективність функціонування економічних систем [3, c. 49].
Надзвичайно змістовне і багату наукову спадщину Е.Е. Слуцького має стати об'єктом фундаментального вивчення, що розкриє постать видатного вченого у всій її багатогранності, дозволить осмислити його авангардні ідеї, збагатить сучасні уявлення про наукове життя в Україні та Росії на початку ХХ ст., Дозволить більш грунтовно підійти до визначення місця вітчизняної економічної думки в світовому науковому співтоваристві.
1.2 Cвязние ряди наслідків випадкових причин і їх моделі
Випадкові ряди бувають двох видів, залежно від того, залежить чи не залежить вірогідність виникнення на певному місці ряду тих чи інших конкретних значень від того, які значення випадкова змінна отримала раніше чи отримає пізніше. Відповідно розрізняють незв'язні і зв'язні ряди. Члени перше не корельовані між собою, а для рядів, де кореляційний зв'язок існує, величина коефіцієнта кореляції в її залежності від відстані між членами представляє собою одну з найважливіших характеристик. Ця величина називається кореляційною функцією відповідного ряду і в своїй статті Слуцький Є.Є. обмежився розглядом тільки тих випадків, в яких так зване розподіл ймовірностей залишається постійним; коефіцієнт кореляційної зв'язку визначається тоді виключно лише відстанню між членами, а не їх місцем в ряду. Коефіцієнт кореляції кожного члена самого з собою дорівнює, звичайно, одиниці, а коефіцієнт кореляції з подальшим t-м членом і з таким же попереднім рівні між собою.
В основу свого дослідження Слуцький поклав три моделі бессвязних рядів, як структурно подібних їм емпіричних процесів, називая їх першим (дані з таблиць тиражів виграшних позик), друге (дані із заміною парних цифр нулями) і третім основним поруч (заміна непарних чисел нулями).
Звертаючись до зв'язковим рядам, походження яких дуже різноманітне, варто відзначити, що особливу роль, на думку автора повинен грати процес ковзаючого складення з тими чи іншими вагами, шляхом якого виникають нові зв'язкові ряду з нескладних або інших зв'язкових рядів. Нехай, наприклад, причини породжують слідства, причому розмір кожного слідства визначається впливом не тільки однієї, а цілого ряду попередніх причин, як, наприклад, величина врожаю, окрім інших обставин, обумовлюється не тільки одним, а цілим рядом дощів. Якщо вплив причин виражається вагами, то виходить наступне:
Кожні два сусідніх слідства мають по одній окремій причини і по (n - 1) загальною. У силу цієї спільності між наслідками виникає кореляційний зв'язок, навіть якби ряд був нескладним. У простому випадку, коли всі ваги рівні один одному (просте ковзне підсумовування) коефіцієнт кореляції вельми наочно виражає частку загальних причин, а всі подальші коефіцієнти рівні нулю. При помщь такого ковзаючого підсумовування виробленого над першим рядом отримана наша перша модель (рис. 1).
