WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 | 2 || 4 | 5 |   ...   | 82 |

Статистикой называют не только науку о методах организации пассивного наблюдения, методах систематизации и первичного анализа таких наблюдений, но и сами массивы этих наблюдений. Статистика рождаемости и смертности, статистика выпуска продукции и т.д. — это совокупности чисел, характеризующих количество рождений и смертей, объемы выпуска продукции и т.д. В этом смысле термин «статистика» эквивалентен термину «информация».

Английским эквивалентом слова «статистика» в указанных смыслах является «statistics», т.е. слово во множественном числе. Это слово используется в английском языке и в единственном числе — «statistic», как определенное число, являющееся результатом некоторого статистического расчета. В этом смысле слово «статистика» используется и в русском языке: статистика Фишера, статистика 20 Глава 1. Основные понятия Стьюдента, статистика Дарбина-Уотсона — это определенные числа, полученные в результате достаточно сложных расчетов, по величине которых судят о разумности тех или иных статистических гипотез. Например, гипотезы о наличии связи между изучаемыми величинами. Термин «статистики» (во множественном числе), используемый также в русском языке, относится к совокупности таких чисел.

1.3. Экономические величины и статистические показатели Экономическая величина — есть некоторое количество определенного экономического «качества». Обычно экономические величины обозначают буквами латинского, реже — греческого алфавита. Когда говорят, что x — объем производства или объем затрат, или объем капитала, то подразумевают, что эта буква обозначает некоторое количество произведенной продукции, осуществленных затрат, наличного капитала. Обозначенные таким образом экономические величины используются обычно как переменные и параметры математических моделей экономики, в которых устанавливаются зависимости между экономическими величинами. Примером такой модели может являться межотраслевой баланс:

X = AX + Y, где X и Y — вектор-столбцы объемов производства валовой и конечной продукции по отраслям; A — квадратная матрица коэффициентов материальных затрат.

Или в покомпонентной записи:

xi = aijxj + yi для всех i, j где aij — коэффициент затрат продукции i-го вида на производство единицы продукции j-го вида.

Эта модель определяет зависимость между валовой, промежуточной и конечной продукцией, а именно: валовая продукция является суммой промежуточной и конечной продукции. Кроме того, в этой модели определяется прямо пропорциональная зависимость текущих материальных затрат от валового выпуска.

Одна из возможных форм зависимости между выпуском продукции и используемыми ресурсами устанавливается производственной функцией Кобба—Дугласа:

X = aCL, где X — выпуск продукции; C — затраты основного капитала; L —затраты труда; a,, — параметры функции.

1.3. Экономические величины и статистические показатели В этих записях экономические величины выступают, прежде всего, как некие теоретические понятия, то есть именно как «количества определенного экономического качества». Вопрос об измеримости этих величин непосредственно не ставится, но предполагается, что этот вопрос в принципе разрешим.

Статистическим (экономическим) показателем является операциональное определение экономической величины. Такое определение представляет собой исчерпывающий перечень операций, которые необходимо провести, чтобы измерить данную величину. Этот перечень включает обычно и операции по сбору первичной информации — первичных наблюдений. Операциональные определения экономических величин-показателей, особенно обобщающего характера, таких как валовой внутренний или валовой национальный продукт, являются сложными методиками расчетов, далеко не все этапы которых безоговорочно однозначны. Эти операциональные определения являются предметом изучения и построения в социальноэкономической статистике.

Одной экономической величине могут соответствовать несколько статистических показателей, которые раскрывают разные стороны соответствующего теоретического понятия. Так, например, понятию «цена» на практике соответствуют:

основные цены, цены производителей, оптовые и розничные цены, цены покупателей и т.д. Даже такая, казалось бы, простая величина, как население, имеет несколько «конкретизаций»: население на момент времени или в среднем за период, население постоянное или наличное.

Статистическим показателем называют также конкретное число — результат измерения экономической величины, характеризующей определенный объект в определенный момент времени. Например, чистая прибыль такого-то предприятия в таком-то году составила столько-то миллионов рублей. В этом случае экономическая величина «чистая прибыль» характеризует данное предприятие в данном году. С этой точки зрения понятно, почему в статистике экономические величины в привязке к объекту и времени иногда называют признаками этого объекта. В свою очередь статистический показатель-число называют статистическим наблюдением. Все множество величин-признаков или показателей-наблюдений можно обозначить следующим образом:

X = {xtij}, где t — индекс времени, i — индекс объекта, j — индекс признака, то есть номер экономической величины в перечне всех экономических величин, которые могут характеризовать изучаемые объекты.

Итак, экономическая величина-признак — теоретическое понятие, статистический показатель-определение обеспечивает практическую измеримость теоретической величины, статистический показатель-наблюдение — результат измерения величины-признака конкретного объекта в конкретный момент времени.

22 Глава 1. Основные понятия 1.4. Вероятностная природа экономических величин Статистическое исследование строится в предположении, что все экономические величины без исключения являются случайными с вполне определенными, часто неизвестными, законами распределения вероятности. Наблюдаемые значения суть реализации соответствующих случайных величин, выборки из каких-то генеральных совокупностей. Такое отношение к экономическим величинам долгое время отрицалось в отечественной (советской) науке на том основании, что в социалистической экономике, которая сознательно и планомерно организуется, не может быть места случайной компоненте. В настоящее время такую позицию никто практически не занимает, но определенные сомнения в вероятностной природе экономических величин высказываются.

Некоторые экономисты не склонны признавать вероятностный характер немассовых, единичных и уникальных событий. На том основании, что такой немассовый, нерегулярно повторяющийся характер имеет большинство экономических явлений, «отец» кибернетики Норберт Винер вообще отрицал возможность применения количественных методов в экономических и социальных науках. Многие ученые-статистики отрицают необходимость вероятностного подхода к изучению даже массовых явлений, если для них можно провести сплошное наблюдение и получить в свое распоряжение — как они считают — полную генеральную совокупность. Они работают в рамках особого раздела статистики, который называется анализом данных.

Нельзя не видеть, что высказываемые сомнения в вероятностной природе экономических явлений имеют основания. Понятие вероятности, вероятностные подходы к анализу зарождались и развивались в естественных науках, а мир физических величин очень сильно отличается от «материи» экономической. В физике, химии генеральные совокупности очень велики, многие из них, по-видимому, можно считать бесконечными. Очень велики и исследуемые выборки, и, что чрезвычайно важно, их, как правило, можно неограниченно увеличивать в управляемом эксперименте, воспроизводя нужные условия в специальных физических установках, в химической аппаратуре. В такой ситуации совершенно естественным кажется определение вероятности как предела относительной частоты появления нужного признака.

Но и в физическом мире многие явления представляются единичными и уникальными, со всеми вытекающими отсюда трудностями для классического, «объективистского», «частотного» понимания вероятности. Например, как может ответить на вопрос о том, какова вероятность жизни на Марсе, «объективистчастотник» Если он относится к Марсу как к уникальному явлению, единственной в своем роде планете во вселенной, то в лучшем случае его ответ будет 0 или 1.

1.4. Вероятностная природа экономических величин Если жизнь есть — 1, если ее нет — 0. Но, скорее всего, он просто отметит некорректность этого вопроса, поскольку для него вероятность — это характеристика совокупности, а не единичного явления.

В экономике подобных нарушений классических условий появления вероятности — масса. Можно сказать, что вся экономика состоит из таких нарушений.

Мир людей, если к нему относиться «сильно материалистично», без некоторой раскованности в мышлении, уникален и ограничен. Генеральные совокупности конечны и малы, так что многие массивы данных можно интерпретировать как исчерпывающие генеральные совокупности. Ряды наблюдений весьма коротки. И, что сильно отличает экономику от физики, невозможно проведение натурных экспериментов с воспроизводимыми условиями.

В таком положении полезным и продуктивным, по крайней мере внешне, представляется подход субъективной вероятности. Субъективная вероятность — это мера доверия исследователя к утверждению, степень уверенности в его справедливости, наконец, мера готовности действовать в ситуации, связанной с риском.

«Субъективист» может давать вероятности любым, даже уникальным событиям, включая их тем самым в строгий анализ. Основываясь на своих знаниях, опыте, интуиции, он может определить вероятность жизни на Марсе, вероятность вхождения России в число развитых стран, вероятность экологической катастрофы на планете или мировой войны к середине столетия. Конечно, его оценки индивидуальны и субъективны, но если их несколько и даже много, то после своего согласования они, несомненно, приобретут элемент объективности. Полезно понимать, что и в таком случае подход к вероятности совершенно отличен от классического «объективистски-частотного».

Направления субъективной и объективной вероятности развивались параллельно. Если формальное определение объективной вероятности дано впервые Пуассоном во второй четверти прошлого века (1837 год), то Бернулли еще в начале XVIII века (1713 год) предположил, что вероятность — это степень доверия, с которой человек относится к случайному событию, и что эта степень доверия зависит от его знаний и у разных людей может быть различной. Во второй половине прошлого века Байес доказал известную теорему об условной вероятности и интерпретировал используемые в ней параметры вероятности как степени уверенности. Эти идеи легли в основу современной теории принятия решений в условиях неопределенности и, вообще, подхода субъективной вероятности, который часто называется байесовским.

Бурное развитие этого направления началось в XX веке в связи с усилением интереса к наукам об обществе, к экономической науке. Следует назвать по крайней мере двух ученых, внесших фундаментальный вклад в становление теории субъективной вероятности и связанных с ней теорий полезности — это Джон М. Кейнс и Фрэнк П. Рамсей. В СССР в 40-х годах прошлого столетия проходила дискуссия 24 Глава 1. Основные понятия о началах теории вероятностей. Представители субъективной школы потерпели поражение.

Существует подход, объединяющий в определенном смысле идеи субъективной и объективной вероятности. Он основан на понимании многовариантности развития общества вообще и экономики в частности. Имеется множество возможных состояний экономики и путей ее развития, наблюдаемые факты в полном своем объеме являются лишь выборкой из гипотетической генеральной совокупности, образованной этим множеством. В рамках такого подхода снимается ряд противоречий частотного понимания вероятностей в экономике. Так, например, вероятность вхождения России в число развитых стран к 2050 году есть относительная частота возможных вариантов развития страны, при которых «вхождение» состоялось к 2050 году, в общем числе возможных вариантов. Вопрос остается только в том, как можно найти эти варианты или хотя бы посчитать их количество, т.е. как можно практически работать с гипотетическими генеральными совокупностями.

Современная экономическая наука располагает соответствующим инструментарием: это математическое моделирование. Всякая математическая модель представляет бесконечное пространство возможных состояний экономики, расчет по модели дает точку или траекторию в этом пространстве. Модель выступает инструментом проведения экономических экспериментов почти в таком же смысле, как и в естественных науках. Конечно, главным при этом является вопрос об адекватности модели. Но все это — темы других курсов.

По-видимому, «субъективист», хотя бы в некоторых ситуациях приписывая вероятности тем или иным событиям, пользуется неявно частотным подходом применительно к некоторым гипотетическим генеральным совокупностям. При этом конструировать эти гипотетические совокупности и работать с ними помогают ему его знания, опыт и интуиция.

1.5. Проблемы измерений Методы измерения развивались на протяжении всей истории человеческой цивилизации вместе с развитием математики и естественных наук. В прошлом веке математизация социальных и экономических наук дала новый импульс этим процессам. Проводилось серьезное переосмысление феномена измерений, осуществлялись продуктивные попытки разработать общие теории измерения. Шел интенсивный поток литературы, посвященной этой проблематике. Следует назвать таких ученых, как Н.Р. Кэмпбел, один из родоначальников современных теорий измерения; С.С.Стивенс, одна из его книг, 2-х томная «Экспериментальная психология», в 1969 г. опубликована на русском языке; И. Пфанцагль, книга которого в соавтор1.5. Проблемы измерений стве с двумя другими учеными «Теория измерений» вышла в нашей стране в 1971 г.;

П. Суппес и Дж.Л. Зинес, их работа «Основы теории измерения» опубликована у нас в 1967 г. Существенный вклад в теорию экономических измерений внесен работой Дж. фон Неймана и О. Моргенштерна «Теория игр и экономическое поведение», вышедшей у нас в 1970 г. Характерно, что все эти исследователи, кроме Кэмпбела, разрабатывали проблематику нефизических измерений.

Если взять «Большую Советскую Энциклопедию» или «Математическую Энциклопедию» более позднего издания, то можно узнать, что измерение — это процесс сопоставления измеряемого явления с единицей измерения. Такое определение достаточно поверхностно, оно не раскрывает существа возникающих проблем.

В настоящее время практически всеобщим признанием пользуется репрезентативная теория, в соответствии с которой измерение есть процесс присваивания числовых выражений объекту измерения для его репрезентации (представления), т.е. для того, чтобы осмысленно выводить заключения о свойствах объекта.

Pages:     | 1 | 2 || 4 | 5 |   ...   | 82 |



© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.