Способы и методы подготовки аналитических материалов с помощью инструментария эконометрики для оценки мероприятий в области экономической политики на макроуровне

Каждый хозяйствующий субъект имеет главную цель - достижение прибыли. В основе экономической политики лежит экономическая стратегия хоз.субъекта, т. е. искусство управлять экономикой для достижения своих экономических целей.

Содержанием экономической политики (достижения целей) на микроуровне являются:

• стремление к повышению производительности труда;

• обеспечение эк. стабильности;

• достижение экономического роста;

•достижение максимальной прибыли;

• завоевание потребителей на рынке.Экономическая политика занимается нахождением вариантов решения экономических целей как на макро-, так и на микроуровне.

эконометрика — это самостоятельная научная дисциплина, которая объединяет совокупность теоретических результатов, средств, приемов, методов и моделей, предназначенных для того, чтобы на базе экономической теории, экономической статистики и математико-статистического инструментария придавать конкретных количественных значений общим (качественным) закономерностям, обоснованным экономической теорией.

Эконометрические методы используются научного анализа внешних и внутренних факторов деятельности хоз.субъекта (предприятие –микро ур., госуд-во – макро). С помощью эконометрических методов анализируются взаимосвязи между отдельными объектами экономических сисᴛем с целью поддержки принятия управленческих решений руководителями и специалистами предприятий.

В основе корреляционно-регрессионного анализ а лежит взаимосвязь всех явлений природы и общества. Объем продукции предприятия связан с численностью работников, стоимостью производственных фондов, мощностью двигателей, запасами сырья, величиной резервов финансовых ресурсов и еще многими другими признаками.

Управление предприятием невозможно без прогнозирования его развития, которое в свою очередь основано на знании закономерностей, связей между явлениями и их признаками.

Опр. Корреляционно-регрессионным анализом называется многообразие методов исследования параметров генеральной совокупности, распределенной по нормальному закону.

Предпосылки корреляционно-регрессионного анализа:

1) Наличие данных по достаточно большой совокупности явлений. Обычно считается, что число наблюдений должно быть в 5-6 раз, случи в 10 р., чем число факторов.

2) Качественная однородность изучаемых единиц.

3) Проверка на однородность и нормальность распределения. На однородность по коэффициенту корреляционности на нормальность по правилу трех сигм.

4) Включаемые в исследование факторы должны быть независимы друг от друга, т.к. наличие тесной связи между ними свидетельствует о том, что они характеризуют одни и те же стороны изучаемого явления и дублируют друг друга.

Корреляционный анализ позволяет с помощью выборки делать выводы о степени статистической связи между признаками.

Задачи корреляционно-регрессионного анализа сводятся к измерению тесноты известной связи между варьирующими признаками, определению неизвестных причинных связей (причинный характер которых должен быть выяснен с помощью теоретического анализа) и оценки факторов, оказывающих наибольшее влияние на результативный признак.

3) Прочие задачи корреляционно-регрессионного анализа (КРА):

3.1 Выделение важнейших факторов, влияющих на результативный признак. Эта задача решается на базе мер тесноты связи факторов с результативным признаком.

3.2 Оценка эффективности использования факторов производства.

3.3 Прогнозирование возможных значений результативного признака при задаваемых значениях факторных признаков.

3.4 Подготовка исходных данных для решения оптимизационных задач.

Микро и макро можно: Например, для нахождения оптимальнойструктуры производства на микроуровне на основании корреляционно-регрессионной модели определяются показатели производительности труда (объем работы за ед. времени/число чел., занятых в  производ-ве), Темп роста (% рост пок-ля над анлог-м периодом); Темп прироста продукции (на сколько % вырос пок-ль); фондоотдача (эффективность, сколько выручки приходится на ед. стоимости основных средств.)

Микро и макро можно: Также для нахождения оптимального уровня использования трудовых ресурсов определяются показатели Среднесписочная численность персонала (кол-во сотрудников/число дн.в периоде); движение раб.силы, например, коэффициент текучести кадров: это число уволенных по собственному желанию, а также за нарушения трудовой дисциплины за данный период деленное на среднесписочную численность рабочих за данный период, Трудоемкость продукции количество человеко-часов на единицу продукции.

Макро: Для нахождения темпов экономического развития любого государства определяются: ВВП (Потреб-ские расходы граждан+сумма  инвестиций в экономику+ Гос.затраты+ Чистый экспорт разница между ввозом и вывезом) и ВНП (личные расходы потреб-ей+сумма инвестиции внутри страны.

(ВВП) – сумма стоимостей всех произведенных в государстве товаров и услуг.

ВНП это основной показатель, характеризующий хозяйственную деятельность какого-либо государства.

Изучение корреляционной связи имеет 2 цели:

1) Измерение параметров уравнения, выражающего связь средних значений зависимой переменной со значениями независимой переменной;

2) Измерение тесноты связи двух или большего числа признаков между собой.

К основным задачам корреляционно–регрессионного анализа в области моделирования экономики можно отнести следующие.

• Построение эконометрических моделей, т.е. представление экономических моделей в математической форме, удобной для проведения эмпирического анализа. Данную проблему принято называть проблемой спецификации.

• Оценка параметров построенной модели, делающих выбранную модель наиболее адекватной реальным данным. Это так называемый этап параметризации.

• Проверка качества найденных параметров модели и самой модели в целом. Иногда этот этап анализа называют этапом верификации.

• Использование построенных моделей для объяснения поведения исследуемых экономических показателей, прогнозирования и предсказания, а также для осмысленного проведения экономической политики.

Как видно, из вышесказанного, корреляционно–регрессионный анализ называют основным методом современной математической статистики для выявления неявных и завуалированных связей между данными наблюдений. Особую ценность этот метод приобрел после появления ЭВМ, тат как математические процедуры такого анализа довольно легко стало реализовывать в виде алгоритмов и программ статистической обработки данных.