Контрольная работа по "Экономике"

     В первую очередь среди наук, с которыми связан экономический анализ, нужно  выделить экономическую теорию, которая, изучая экономические законы, механизм их действия, создает теоретическую основу для развития всех экономических дисциплин. При проведении аналитических исследований необходимо учитывать действие экономических законов. В свою очередь анализ определенным образом содействует развитию экономической теории. Многочисленные аналитические исследования накапливают сведения о проявлении тех или иных экономических законов. Изучение этих сведений позволяет формулировать новые, ранее неизвестные законы, делать глобальные прогнозы развития экономики страны или мировой экономики.

     Тесно связан анализ с отраслевыми экономиками. Глубокий анализ финансово-хозяйственной  деятельности предприятия невозможно провести, не зная экономики отрасли  и организации производства на анализируемом  предприятии. В свою очередь результаты экономического анализа используются для совершенствования организации  производства, внедрения научной  организации труда, передового опыта  и т.д. Анализ содействует подъему  экономики конкретных предприятий  и отрасли в целом.

     Экономический анализ связан также с планированием  и управлением производством. В  анализе широко используются различные  плановые материалы. Поэтому аналитик должен хорошо знать основы государственного регулирования экономики и методику планирования производства анализируемого предприятия. Одновременно научно-обоснованное планирование и управление национальной экономикой и предприятиями невозможно осуществлять без широкого использования  результатов экономического анализа. Анализ создает информационную базу для разработки планов и выбора наиболее целесообразных управленческих решений.

     Тесные  связи существуют между бухгалтерским  учетом и экономическим анализом, который возник на базе бухгалтерского учета. Бухгалтерский учет является основным поставщиком экономической  информации о хозяйственной деятельности предприятий.

     Связь экономического анализа и статистики выражается, во-первых, в том, что  статистический учет и отчетность служат для анализа так же, как и  бухгалтерский учет, необходимой  информационной базой; во-вторых, в  том, что статистическая наука, проблемно разрабатывающая методы группировок, индексов, корреляции, регрессии и другие, существенно пополняет арсенал аналитических способов и приемов. Аналитические разработки статистиков связаны преимущественно с массовыми социально-экономическими процессами, с определенными статистическими совокупностями на отраслевых, региональных и народнохозяйственных уровнях.

     Можно, следовательно, считать, что микроанализ - это дело бухгалтеров-аналитиков, экономистов-аналитиков, а макроанализ - экономистов-статистиков.

     Экономический анализ тесно связан с финансированием  и кредитованием предприятий. Без  знания действующего порядка финансирования и кредитования соответствующих  отраслей на­циональной экономики, взаимосвязей с финансовыми и  кредитными органами и учреждениями невозможно квалифицированно проводить  анализ. Вместе с тем ставки выплат в бюджет, условия получения кредитов, проценты выплат за пользование кредитами  и прочий финансово-кредитный инструментарий постоянно совершенствуются с учетом результатов анализа, который показывает эффективность воздействия этих способов на производство.

     Переход к рыночной экономике обусловил  появление новой для нас отрасли  научных знаний и практической деятельности -аудит. В специальной литературе последних лет издания понятие  аудита определяется как проверка, ревизия, анализ хозяйственной деятельности, т.е. экономический анализ является основой аудита. В некоторых источниках, излагающих иностранный опыт, под  аудитом понимается комплексный  экономический анализ.

     Тесно связан экономический анализ с рядом  неэкономических наук. Среди наук неэкономического направления, с которыми в первую очередь связан анализ, - это математика и технология. Необходимость  решения сложных экономических  задач явилась мощным стимулом развития математики, например, возникновение  математического программирования. С использованием в аналитических  исследованиях математических методов  анализ стал более глубоким и обоснованным. С помощью этих методов он может  проводиться оперативнее, охватывать наибольшее количество объектов, изучать  значительно больше информации. Нельзя анализировать тот или иной процесс  производства, не зная особенностей технологии. Только осведомленный в этой отрасли  экономист может объективно оценить  результаты производства, сделать полезные рекомендации по их улучшению. В то же время совершенствование технологии невозможно без аналитических исследований.

     Таким образом, экономический анализ является синтезированной наукой, которая  сформировалась путем интеграции целого ряда наук и объединила отдельные  их элементы. В свою очередь результаты экономического анализа используются другими науками при изучении тех или иных сторон хозяйственной  деятельности.

     2. Корреляционный анализ: цели, задачи и  область применения. 

      Корреляционный  анализ (correlation analysis) [лат. correlatio — соотношение] - раздел математической статистики, объединяющий практические методы исследования корреляционной связи между двумя и более  случайными признаками или факторами.  

      2.1. Цели корреляционного  анализа.

      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 X, произойдет одновременно с пропорциональным изменением значения Y.

      Корреляционная  связь не предполагает причинной  зависимости между переменными. Корреляционный анализ может использоваться для определения тесноты и  направления связи и в причинных  моделях. Инструментами корреляционного  анализа являются разнообразные  меры связи. Выбор мер (коэффициентов) связи зависит от способов измерения  переменных и характера связи  между ними.

      Для количественных, порядковых и дихотомических переменных используются понятия прямой и обратной связи. Связь между  количественными и/или порядковыми  переменными является прямой, если значения двух переменных одновременно возрастают или убывают; обратной - если возрастание значений одной  переменной сопровождается убыванием  значений второй.

      Для дихотомических переменных связь является прямой, если измеряемые ими свойства объектов чаще встречаются или не встречаются одновременно, чем порознь; обратной - если соответствующие свойства чаще встречаются порознь.

      Для номинальных переменных, за исключением  дихотомических, понятия прямой и  обратной связи не определены, связь  между ними рассматривается как  ненаправленная.

      Отдельную методологическую проблему представляет так называемая «ложная корреляционная зависимость», проявляющаяся в корреляционной связи (иногда достаточно сильной) между  переменными, которые заведомо не могут  взаимно обусловливать друг друга. Причиной обычно является наличие некого неучтенного в анализе фактора, который влияет на каждую из исследуемых  переменных. Например, корреляция сорта губной помады с политическими убеждениями женщины объясняется ее общественным положением и уровнем благосостояния. Ложные корреляции, так же, как вызывающие их факторы, могут быть выявлены только в результате глубокого теоретического анализа структуры связей между переменными. Для их устранения применяется аппарат коэффициентов частной корреляции. 
 

     2.2. Задачи корреляционного  анализа.

     Одна  из наиболее распространенных задач  статистического исследования состоит  в изучении связи между выборками. Обычно связь между выборками  носит не функциональный, а вероятностный (или стохастический) характер. В  этом случае нет строгой, однозначной  зависимости между величинами. При  изучении стохастических зависимостей различают корреляцию и регрессию.

     Корреляционный  анализ состоит в определении  степени связи между двумя  случайными величинами X и Y. В качестве меры такой связи используется коэффициент  корреляции. Коэффициент корреляции оценивается по выборке объема п  связанных пар наблюдений (xi, yi) из совместной генеральной совокупности X и Y. Существует несколько типов  коэффициентов корреляции, применение которых зависит от измерения (способа  шкалирования) величин X и Y.

     Для оценки степени взаимосвязи величин X и Y, измеренных в количественных шкалах, используется коэффициент линейной корреляции (коэффициент Пирсона), предполагающий, что выборки X и Y  распределены по нормальному закону.

     Коэффициент корреляции — параметр, который  характеризует степень линейной взаимосвязи между двумя выборками, рассчитывается по формуле:

     Коэффициент корреляции изменяется от -1 (строгая  обратная линейная зависимость) до 1 (строгая  прямая пропорциональная зависимость). При значении 0 линейной зависимости  между двумя выборками нет.

     В OpenOffice.Org Calc для вычисления парных коэффициентов  линейной корреляции используется специальная  функция CORREL (массив1; массив2),

     где массив1 – ссылка на диапазон ячеек первой выборки (X);

            массив2 – ссылка на диапазон ячеек второй выборки (Y).

     Пример 1

     10 школьникам были даны тесты  на наглядно-образное и вербальное  мышление. Измерялось среднее время  решения заданий теста в секундах. Исследователя интересует вопрос: существует ли взаимосвязь между  временем решения этих задач?  Переменная X — обозначает среднее  время решения наглядно-образных, а переменная Y— среднее время  решения вербальных заданий тестов.

     Рис. 1. Результаты вычисления коэффициента корреляции 

     Выполнение  задания:

     1. Для выявления степени взаимосвязи,  прежде всего, необходимо ввести  данные в таблицу OpenOffice.Org Calc. Затем  вычисляется значение коэффициента  корреляции. Для этого курсор  установите в ячейку C12.

     2. На панели инструментов нажмите  кнопку Вставка функции (fx). В появившемся диалоговом окне Мастер функций выберите категорию Статистические и функцию CORREL, после чего нажмите кнопку ОК.

     3. Указателем мыши введите диапазон  данных выборки Х в поле  данные 1 (А2:А11). В поле данные 2 введите диапазон данных выборки Y (В2:В11). Нажмите кнопку ОК.

     4. В ячейке С12 появится значение  коэффициента корреляции — 0,54.

     5. Далее необходимо по статистической  таблице определить критические  значения для полученного коэффициента  корреляции. При нахождении критических  значений для вычисленного коэффициента  линейной корреляции Пирсона  число степеней свободы рассчитывается  как k = n – 2 = 10 – 2 = 8.

     Ккрит = 0,63 > 0,54 , следовательно, гипотеза Н1 отвергается и принимается гипотеза H0, иными словами, связь между временем решения наглядно-образных и вербальных заданий теста не доказана.

     Для определения связи между значениями необходимо реализовать с использованием функции IF.

     Рис 2. Итоговый вид электронной таблицы 

     2.3. Область применения.

     Применения в практических целях примерно такова: имеется несколько параметров, наблюдаемых в течение некоторого промежутка времени, о которых, по результатам наблюдений, можно предположить, что они могут быть взаимосвязаны каким-либо образом. Используя имеющиеся данные наблюдений, вычисляются соответствующие статистические показатели, по значениям которых и делается вывод о наличии и степени взаимосвязи между наблюдаемыми параметрами.

     Например, при анализе грузопотоков различной  клиентуры на контейнерных линиях морского транспорта, на которых осуществляются перевозки грузов между иностранными портами, корреляционный анализ позволяет  выявить априори неизвестные  или подтвердить предполагаемые взаимосвязи грузоотправителей  и грузополучателей, что весьма важно  для расчетов режимов работы линии  и в первую очередь для определения  условий сбалансированности грузопотоков.