Теоретические основы математических и инструментальных методов экономики (стр. 17 из 22)
В германской экономической модели государство не устанавливает экономические цели - это лежит в плоскости индивидуальных рыночных решений, - а создаст надежные правовые и социальные рамочные условия для реализации экономической инициативы. Такие рамочные условия воплощаются в гражданском обществе и социальном равенстве индивидов (равенстве прав, стартовых возможностей и правовой защите). Они фактически состоят из двух основных частей: гражданского и хозяйственного права, с одной стороны, и системы мер по поддержанию конкурентной среды, с другой. Важнейшая задача государства - обеспечивать баланс между рыночной эффективностью и социальной справедливостью. Трактовка государства как источника и защитника правовых норм, регулирующих хозяйственную деятельность, и конкурентных условий не выходит за пределы западной экономической традиции. Но понимание государства в германской модели и, в целом, в концепции социальной рыночной экономики отличается от понимания государства в других рыночных моделях представлением о более активном вмешательстве государства в экономику.
Германская модель характеризуется следующими чертами:
· индивидуальная свобода как условие функционирования рыночных механизмов и децентрализованного принятия решений. В свою очередь, это условие обеспечивается активной государственной политикой поддержания конкуренции;
· социальное равенство - рыночное распределение доходов обусловлено объемом вложенного капитала или количеством индивидуальных усилий, в то время как достижение относительного равенства требует энергичной социальной политики. Социальная политика опирается на поиск компромиссов между группами, имеющими противоположные интересы, а также на прямое участие государства в предоставлении социальных благ, например, в жилищном строительстве;
· антициклическое регулирование;
· стимулирование технологических и организационных инноваций;
· проведение структурной политики;
· защита и поощрение конкуренции. Перечисленные особенности германской модели есть производные от основополагающих принципов социальной рыночной экономики, первым из которых является органическое единство рынка и государства.
Японская модель. Сегодня достижениями Японии никого не удивишь. Гораздо важнее понять и объяснить причины «японского экономического чуда», или, вернее, феноменального послевоенного рывка Японии, выведшего ее в разряд «экономической сверхдержавы». И хотя в японском рывке немаловажную роль сыграл американский фактор, все же главными оказались собственные усилия нации.
Таким образом, японская модель характеризуется определенным отставанием уровня жизни населения (в том числе уровня заработной платы) от роста производительности труда. За счет этого достигается снижение себестоимости продукции и резкое повышение ее конкурентоспособности на мировом рынке. Препятствий имущественному расслоению не ставится. Такая модель возможна только при исключительно высоком развитии национального самосознания, приоритете интересов нации над интересами конкретного человека, готовности населения идти на определенные материальные жертвы ради процветания страны.
Китайская модель. Утверждается, что китайская экономика растет так быстро потому, что уровень развития в Китае был низким, а темпы роста слаборазвитых стран выше, чем более развитых стран. Однако исследование среднегодовых темпов роста ВВП на душу населения показывает, что такой закономерности не существует. При одних и тех же душевых показателях ВВП возможен и быстрый рост и глубокое падение. Ни одна другая слаборазвитая страна не имела темпов роста, сколько-нибудь близких к китайским. Более того, темпы роста Китая оказались уникальными для всей мировой экономики. Решающий вклад в ускорение экономического роста внесла структура китайской экономики — низкая доля промышленности и высокая доля сельского хозяйства.
Элементы математической статистики. Выборки и их типы. Статистическое распределение выборки. Эмпирическая функция распределения. Статистические оценки параметров распределения. Эмпирические моменты, асимметрия и эксцесс. Оценки параметров. Выборочные распределения.
Математическая статистика - это раздел математики, посвященный методам сбора, анализа и обработки статистических данных для научных и практических целей.
Статистические данные представляют собой данные, полученные в результате обследования большого числа объектов или явлений; следовательно, математическая статистика имеет дело с массовыми явлениями.
Современная математическая статистика подразделяется на две обширные области: описательную и аналитическую статистику.
Описательная статистика охватывает методы описания статистических данных, представления их в форме таблиц, распределений и пр.
Эти данные могут быть либо количественными (например, измерение роста и веса), либо качественными (например, пол и тип личности).
Аналитическая статистика называется также теорией статистических выводов. Ее предметом является обработка данных, полученных в ходе эксперимента, и формулировка выводов, имеющих прикладное значение для самых различных областей человеческой деятельности.
Теория статистических выводов тесно связана с другой математической наукой - теорией вероятностей, и базируется на ее математическом аппарате.
Планирование и анализ экспериментов представляет собой третью важную ветвь статистических методов, разработанную для обнаружения и проверки причинных связей между переменными.
Экспериментальные данные - это результаты измерения некоторых признаков объектов, выбранных из большой совокупности объектов.
Часть объектов исследования, определенным образом выбранная из более обширной совокупности, называется выборкой, а исходная совокупность, из которой взята выборка,- генеральной (основной) совокупностью.
Исследования, в которых участвуют все без исключения объекты, составляющие генеральную совокупность, называются сплошными исследованиями. Может использоваться выборочный метод. Суть его в том, что для обследования привлекается лишь выборка из генеральной совокупности, но по результатам этого обследования судят о свойствах всей генеральной совокупности.
Важнейшая характеристика выборки - объем выборки, т. е. число элементов в ней; его принято обозначать символом n.
Предметом изучения в статистике являются изменяющиеся (варьирующиеся) признаки, которые иногда называются статистическими. Они делятся на качественные и количественные.
Качественными признаками объект обладает либо не обладает. Они не поддаются непосредственному измерению (например, спортивная специализация, квалификация, национальность, территориальная принадлежность и т. п.).
Количественные признаки представляют собой результаты подсчета или измерения. В соответствии с этим они делятся на дискретные и непрерывные.
Эмпирические распределения представляют собой распределения элементов выборки по значениям изучаемого признака. Построение эмпирических распределений - необходимый этап применения статистических методов.
Можно использовать следующий эвристический принцип - будем считать, что исследуемая нами генеральная совокупность близка к гипотетической генеральной совокупности, состоящей только из значений х1,...,xn, содержащихся в ней в равной пропорции, т.е. случайная величина 
близка к случайной величине 
, принимающей п значений х1,...,xn с вероятностями 1/n (это, действительно, максимум информации о значениях случайной величины и их вероятностях, которую можно извлечь из выборки). Распределение случайной величины 
называется эмпирическим распределением случайной величины 
, а ее функция распределения 
- эмпирической функцией распределения. Очевидно, что каждой выборке соответствует своя эмпирическая функция распределения, т.е. можно сказать, что 
- случайная функция. 
представляет собой ступенчатую функцию, возрастающую от 0 до 1 со скачками высотой 1/n в точках х1,...,xn (очевидно, если некоторое значение повторяется k раз, то ему будет соответствовать один скачок величиной k/n). Можно определить эмпирическую функцию формулой 
, где nx - число значений выборки, не превосходящих х.
Поскольку эмпирическая функция распределения 
является оценкой для F(x) (можно доказать, что при 
вероятность того, что максимальное расхождение между и F(x) не превзойдет заданного малого числа 
, стремится к единице), можно взять характеристики в качестве оценок характеристик генерального распределения.