Сетевое издание
Международный студенческий научный вестник
ISSN 2409-529X

1 1
1

Современный мир представляет собой комплекс взаимосвязанных факторов. Изменение одного может вызвать изменения другого, а может и не повлиять. Такие зависимости встречаются повсеместно и примеров можно привести множество. Например, в сельском хозяйстве это может быть связь между урожайностью и количеством внесенных удобрений. Очевидно, что последние участвуют в формировании урожая. Но для каждого конкретного поля, участка одно и то же количество внесенных удобрений вызовет разный прирост урожайности, так как во взаимодействии находится еще целый ряд факторов (погода, состояние почвы и др.), которые и формируют конечный результат. Однако в среднем такая связь наблюдается–увеличение массы внесенных удобрений ведет к росту урожайности.

Для выявления взаимосвязи, как правило, используется длительное наблюдение. Причем свойства системы выбранных нескольких случайных величин не исчерпываются свойствами отдельных случайных величин, входящих в систему, а включают также взаимные связи (зависимости) между случайными величинами. Поэтому при изучении системы случайных величин следует обращать внимание на характер и степень зависимости. Эта зависимость может быть более или менее ярко выраженной, более или менее тесной. А в других случаях случайные величины оказаться практически независимыми.

Для определения зависимости и ее степени используется коэффициент корреляции, который проявляется в среднем, для массовых наблюдений.

В экономике корреляционный анализ имеет широкое применение, так как различные экономические показатели каким-либо образом бывают связаны между собой. Например, при работе со статистическими данными, чтобы определить насколько тесна связь между показателями, чтобы определить тип связи и для принятия верных решений используется именно корреляционный анализ. Данный показатель рассчитывается практически во всех науках из-за простоты интерпретации результата. Также, он дает возможность проверить адекватность применяемых мер в отношении конкретного экономического объекта, что очень важно для странах, где бурное развитие экономики.

Однако следует учитывать, что коэффициент корреляции не показывает причинно-следственную связь, а лишь указывает на возможность присутствия связи и ее силу.

Для примера возьмем российский рубль и нефть. В свете последних событий они являются главными элементами экономики, за которыми наблюдает весь мир. Полагается, что экономика России напрямую зависит от операций купли-продажи нефти и курс рубля напрямую зависит именно от него. Для определения этого используем корреляционный анализ.

Мы имеем выборку из курса рубля по отношению к доллару США и стоимость баррели нефти за период с 18 ноября по 16 декабря 2014 года (табл. 1).

Как видно, курс рубля продолжает ослабевать, цена нефти также упала, хоть и не на много.

Для определения корреляции используется формула:

missing image file

где среднее значение missing image file рассчитывается по формуле :

missing image file

Точно также рассчитывается и missing image file.

missing image file

Введем таблицу для упрощения вычислений, за X возьмем курс рубля, за Y – цены нефти (табл. 2).

Из этого следует

missing image file

missing image file

Как видно, связь отрицательная, а именно повышение одного показателя вызывает снижение другого, коэффициент ближе к нулю, чем к -1. Для наглядности рассмотрим графическое изображение диаграммы рассеяния (рис. 1).

Таблица 1

Динамика курса рубля к доллару и изменение цен на нефть, руб/баррель

Ноябрь

Декабрь

18

22

28

2

5

11

16

Динамика курса рубля

47,33

45,79

47,66

51,81

52,69

54,28

58,35

Динамика цены нефти, руб/баррель

3743,32

3679,68

3337,15

3734,56

3684,08

3364,27

3540,09

Таблица 2

missing image file

missing image file

missing image file

missing image file

missing image file

missing image file

ноябрь

18

47,33

3743,32

-3,51

175,16

12,32

30681,02

22

45,79

3679,68

-5,05

93,52

25,50

845,99

28

47,66

3337,15

-3,18

-249,01

10,11

62005,98

декабрь

2

51,81

3754,56

0,97

168,4

0,94

28358,56

5

52,69

3684,08

1,85

97,92

3,42

9588,32

11

54,28

3364,27

3,44

-221,09

11,83

49235,17

16

58,35

3540,09

7,51

-45,07

56,40

2031,30

missing image file

Рис. 1. Диаграмма рассеяния для цен нефти и курса рубля к доллару

Диаграмма имеет небольшой отрицательный наклон, что говорит об обратной связи. Курс рубля к доллару продолжает расти, что говорит об обесценении национальной валюты, что приводит к диспропорции расходов и доходов, увеличение спроса и как следствие эмиссии денег, что приводит к инфляции.

Однако, ситуация на сегодня складывается немного иначе. Гиперинфляция приводит к обесценению имеющихся активов и снижению рентабельности некоторых видов деятельности, а именно нефтедобычи. При этом мы наблюдаем падение цен на нефть. Снижение ее цены способствует снижению ценности рубля, то есть появлению инфляции. Например, в нынешний период, когда идет снижение цены баррели нефти и гиперинфляция, стране необходимо поддерживать спрос и пытаться увеличить цену на нефть для притока иностранной валюты. Это будет способствовать поддержанию экономики страны.