Применение ковариации и коэффициента корреляции при анализе экономических показателей

В работе рассмотрены такие числовые характеристики величин, как ковариация и коэффициент корреляции. Выделены наиболее распространенные случаи их применения.

Экономика и экономические науки

Тип публикации: Тезисы

Язык: Русский

Дополнительная информация:
ID: 5df247aef2ad47036e42c792
UUID: 7efbdb80-ff15-0137-f213-525400006e27
Опубликовано: 12.12.2019 13:59
Просмотры: 240

Current View

Аскерова Л.Н. УрГЭУ, Екатеринбург Применение ковариации и коэффициента корреляции при анализе экономических показателей Большинство событий, явлений так или иначе связаны между собой. Определить тесноту связи между двумя величинами позволяют такие числовые характеристики, как ковариация и коэффициент корреляции. Ковариацией (корреляционным моментом) случайных величин X и Y называется число cov (X,Y)=M(XY)–MX·MY. Если cov (X,Y)=0, то X и Y называются некоррелированными. Независимые случайные величины являются некоррелированными. Для произвольных СВ X и Y D(X+Y)=DX+DY+2cov(X,Y). 𝑐𝑜𝑣(𝑋,𝑌) Число r(X,Y)= 𝜎 𝑋 ·𝜎 𝑌 называется коэффициентом корреляции CB X и Y. Ясно, что если X и Y независимы, то r(X,Y) = 0. Обратное, вообще говоря, неверно. Коэффициент корреляции является мерой линейной связи между X и Y. Чем ближе его модуль к 1, тем эта связь сильнее; чем ближе к нулю – тем слабее. [2] Ковариация и коэффициент корреляции имеют широкое применение во многих сферах – в экономике, астрофизике, социальных науках, в производственном процессе. Например, коэффициент корреляции используется экономистами при анализе зависимости акций компаний, видов экономической деятельности [1], влияния внешнеэкономических факторов на инфляцию [3], оценке уровня жизни населения [4]. Популярность метода обусловлена двумя моментами: коэффициенты корреляции относительно просты в подсчете, их применение не требует специальной математической подготовки. В сочетании с простотой интерпретации, простота применения коэффициента привела к его широкому распространению в сфере анализа статистических данных. Список использованных источников: 1. Ашхотов А.М. Особенности функциональной роли промышленности в российском экономическом развитии // Экономический анализ: теория и практика. 2013. №23 (326). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/osobennosti-funktsionalnoy-roli-promyshlennosti-vrossiyskom-ekonomicheskom-razvitii (дата обращения: 12.12.2019). 2. Боярский М. Д., Локшин М. Д. Математика. Теория вероятностей и математическая статистика: метод. указания по изучению курса для студентов бакалавриата всех направлений подготовки // М-во образования и науки Рос. Федерации, Урал. гос. экон. ун-т, Ин-т непрерыв. образования, Фак. сокращ. подготовки. – Екатеринбург: [Изд-во Урал. гос. экон. ун-та], 2015. – Ч. 1. Случайные события и случайные величины. – 92 с. 3. Зысман Н.И., Ильяшенко В.В. Влияние внешнеэкономических факторов на инфляцию в России // Journal of new economy. 2013. №2 (46). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/vliyanie-vneshneekonomicheskih-faktorov-nainflyatsiyu-v-rossii (дата обращения: 12.12.2019). 4. Хубаев территориальных статистической Георгий образований взаимосвязи Николаевич и Экономика уровень показателей // жизни SAEC. административнонаселения: 2019. оценка №3. https://cyberleninka.ru/article/n/ekonomika-administrativno-territorialnyhobrazovaniy-i-uroven-zhizni-naseleniya-otsenka-statisticheskoy-vzaimosvyazipokazateley (дата обращения: 12.12.2019). URL:

- у работы пока нет рецензий -