Применение корреляции в экономике
Корреляция – это связь двух и более случайных величин, в которой происходит их взаимное влияние друг на друга.
Коэффициент корреляции R применяется для того, чтобы измерить степень зависимости величин друг от друга. Взаимное влияние не всегда приводит к закономерным изменениям в величинах. Могут изменяться статистические характеристики. В этом случае корреляционная связь не устанавливается. Примечательно, что термин корреляция был введен палеонтологом, который по структуре отдельных органов доисторических животных восстанавливал их реальный вид и размер. В математической статистике корреляция стала использоваться Фрэнсисом Гальтоном в конце девятнадцатого века.
В экономике корреляция помогает оценивать экономические ситуации. Экономические величины, объекты и субъекты связаны между собой стохастическими не строгими связями. Достаточно часто исследованию подвергаются факторы, определяющие состояние экономической системы. Для этих целей оптимально подходит применения метода, основанного на корреляционном подходе.
Коэффициент автокорреляции
Автокорреляция применяется для исследования связи между последовательными величинами одного ряда. Она учитывает сдвиг, в случае возникновения случайного процесса. Сдвиг, как правило, связан с изменением времени. Автокорреляция помогает вычислить случайные ошибки, что положительным образом сказывается на повышении точности и качества статистической модели.
Последующий уровень находится в прямой зависимости от предыдущего в случае циклических колебаний. Коэффициент корреляции показывает степень связи за определенное количество периодов, либо за один. Можно сказать, что показатель автокорреляции помогает оценить интенсивность связи между уровнями ряда с учетом одного и более шагов.
Что характеризует значение коэффициента автокорреляции первого порядка
Автокорреляцию можно измерять количественно. Это происходит за счет сопоставления расчетного линейного коэффициента между уровнем базового периода и уровнем того же ряда, сдвигаемым да один или несколько шагов. Примером из экономики может стать зависимость изменения доходов домашних хозяйств в текущем году от соответствующих показателей прошлого года. Шаг между уровнями корреляционных рядов называется временным лагом. Показатель автокорреляции первого порядка показывает связь между рядами при лаге равном единице. Аналогично рассчитываются коэффициенты более высокого порядка, однако, увеличение лага, снижается достоверность коэффициента.
Таким образом, коэффициент автокорреляции первого порядка демонстрирует степень взаимосвязи между событиями текущего временного периода и прошедшего, а также свидетельствует о линейной тенденции. Если тенденция нелинейная, кто коэффициент покажет значение равное нулю. Знак коэффициента автокорреляции не показывает направленность тенденции усиления или ослабления связи.
