ПРЕДИСЛОВИЕ

Исследование зависимостей и взаимосвязей между объективно существующими явлениями и процессами играет в науке, особенно в экономике, большую роль. Оно дает возможность глубже понять сложный механизм причинно-следственных отношений между явлениями. В настоящее время объективно существующие зависимости и взаимосвязи между экономическими явлениями большей частью описаны только вербально. Значительно важнее количественно измерить тесноту причинно-следственных связей и выявить форму влияний. Для исследования интенсивности, вида и формы причинных влияний широко применяется корреляционный и регрессионный анализ. В приложении к экономическим процессам он может стать тем инструментом, который вскроет сложные комплексы причин и следствий. Выявление количественных соотношений в виде регрессии и сравнение действительных (наблюдаемых) величин с величинами, полученными путем подстановки в уравнения регрессии значений объясняющих переменных, дают возможность лучше понять природу исследуемого явления. А это в свою очередь позволяет воздействовать на выявленные факторы, вмешиваться в соответствующий экономический процесс с целью получения нужных результатов.

Регрессионный и корреляционный анализ находит широкое применение при прогнозировании, при решении задач народнохозяйственного и внутризаводского планирования. Практика показала, что регрессионные уравнения — хорошие измерители связей между экономическими явлениями. Поэтому все больше экономистов в ходе своих исследований обращаются к этому разделу математической статистики, основанному на логике массовых явлений.

Одна из основных задач, которая стояла перед авторами настоящей работы, — дать в руки специалистов, прежде всего экономистов, систематизированное руководство по корреляционному и регрессионному анализу. При изложении материала авторы ориентировались прежде всего на практиков. В качестве примеров приводятся результаты успешно проведенных исследований в различных отраслях народного хозяйства, например результаты анализа себестоимости продукции, изучения спроса населения, показателей национального дохода. Кроме того, указываются задачи, при решении которых корреляционный и регрессионный анализ, по мнению авторов, является необходимым

методическим приемом. Особенно это касается задач прогнозирования и планирования.

В основе данной работы лежит книга: Фёрстер Э., Эгермайер Ф. Корреляционный и регрессионный анализ. Руководство для экономистов (Берлин, Экономика, 1966). Однако они существенно различаются как по структуре, так и по введенным обозначениям связей.

У читателя предполагается наличие статистических знаний лишь в небольшом объеме. В некоторых случаях авторы для формальных математических выводов используют матричную форму изложения. Читателю, малознакомому с матричным исчислением, мы рекомендуем при первом прочтении книги пропустить непонятные ему места и вернуться к ним после пополнения знаний в этой области.

При подборе примеров авторы стремились обеспечить наглядность результатов оценки взаимосвязей и содержательную интерпретацию полученных числовых характеристик. Но если пример относится к области экономики, то это вовсе не означает, что специалисты, занимающиеся другой деятельностью, например техникой, не получат из книги необходимых знаний для изучения и измерения стохастических взаимосвязей и зависимостей.

Мы пользуемся случаем выразить признательность всем, кто помогал нам советами в период осуществления наших замыслов и тем самым содействовал появлению этой книги. Особенно благодарны мы профессору доктору К. Дж. Рихтеру и профессору доктору М. Вёльфлингу, которые внесли ряд полезных предложений и сделали ценные замечания во время работы над рукописью. Мы весьма обязаны издательству «Экономика», взявшему на себя труд подготовки к печати и выпуску в свет данной книги, а также Рольфу Баумгарту, который с большой готовностью шел навстречу нашим пожеланиям. Мы будем также признательны всем, кто своими замечаниями будет способствовать дальнейшему совершенствованию книги.

Берлин, 1977 г. Э. Фёрстер, Б. Ренц