6. Сбор данных и проверка их на достоверность

Для решения задач экономического анализа и прогнозирования очень часто используются статистические, отчетные или наблюдаемые данные. Основной базой для эконометрических исследований служат данные официальной статистики или бухг. учета. Сбором статистических данных называется процесс получения исходных данных об элементах исследуемой совокупности и их свойствах, которые в дальнейшем становятся предметом статистической обработки и анализа.

В связи с многообразием статистических наблюдений, их принято классифицировать по следующим признаками: 1) по форме организации; 2) по времени регистрации фактов; 3) по признаку полноты охвата элементов изучаемой совокупности.

По форме организации выделяют отчётность и специально организованные статистические наблюдения. В эконометрических моделях в основном используются данные трёх типов: 1) пространственные данные (cross-sectional data); 2) временные ряды (time-series data); 3) панельные данные (panel data).

Пространственными данными называется совокупность экономической информации, которая характеризует различные объекты, полученной за один и тот же период или момент времени. Примером пространственных данных может служить комплекс экономической информации по какому-либо предприятию (численность работников, объём производства), объёмах потребления продукции определённого вида, данные о ВВП различных стран в каком-либо конкретном году и т. д.

Временными данными называется совокупность экономической информации, которая характеризует один и тот же объект, но за разные периоды времени. Отдельно взятый временной ряд можно рассматривать как выборку из бесконечного ряда значений показателей во времени. Примером временных данных могут служить данные о динамике индекса потребительских цен, ежедневные обменные курсы валют.

Панельными данными называются данные, содержащие сведения об одном и том же множестве объектов за ряд последовательных периодов времени. Панельные данные являются обобщением или комбинацией пространственных и временных данных. Примером панельных данных могут служить показатели хозяйственной деятельности совокупности предприятий, которые собираются каждый год.

При исследовании взаимосвязей между экономическими показателями на основе статистических данных, часто между ними наблюдается стохастическая зависимость. Она проявляется в том, что изменение закона распределения одной случайной величины происходит под влиянием изменения другой. Взаимосвязь между величинами может быть полной (функциональной) и неполной (искаженной другими факторами). Пример функциональной зависимости - выпуск продукции и ее потребление в условиях дефицита.

Н еполная зависимость наблюдается, например, между стажем рабочих и их производительностью труда. Обычно рабочие с большим стажем работы работают лучше молодых, но под влиянием дополнительных факторов - образование, здоровье и т.д. эта зависимость может быть искажена. Факторные показатели, учитываемые в модели, должны быть сформированы при одних и тех же или близких экономических условиях, чтобы они отвечали закону нормального распределения (закону Гаусса). Закон Гаусса: если показатель сформирован в близких экономических условиях, то вероятность появления значения показателя возрастает по мере приближения его величины к средней арифметической.

Если значения факторных показателей получены при разных условиях, то они будут сильно отличаться друг от друга. Простейший способ обоснования соответствия данных закону нормального распределения – закон трех сигм или (если данные проверяемого вектор-столбца отвечают закону норм. распределения, то отклонение проверяемого значения от средней арифметической не превышает утроенное среднеквадратическое отклонение ). После этой проверки исключаем резко выделяющиеся значения факторных показателей и объекты.