Долгосрочная финансовая политика. Кривелевич М.Е. - 89 стр.

       Глава 10. Статистический анализ результатов имитации
                     инвестиционного решения

       Как уже отмечалось, в анализе стохастических процессов важное значение имеют
статистические взаимосвязи между случайными величинами. В предыдущем примере для
установления степени взаимосвязи ключевых и расчетных показателей мы использовали
графический анализ. В качестве количественных характеристик подобных взаимосвязей в
статистике используют два показателя: ковариацию и корреляцию.
       Ковариация выражает степень статистической зависимости между двумя
множествами данных и определяется из соотношения:




       где X, Y - множества значений случайных величин размерности m; М(Х) -
математическое ожидание случайной величины Х; M(Y) - математическое ожидание
случайной величины Y.
       Как следует из (37), положительная ковариация наблюдается в том случае, когда
большим значениям случайной величины X соответствуют большие значения случайной
величины Y, т.е. между ними существует тесная прямая взаимосвязь. Отрицательная
ковариация будет иметь место при соответствии малым значениям случайной величины X
больших значений случайной величины Y. При слабо выраженной зависимости значение
показателя ковариации близко к 0.
       Ковариация зависит от единиц измерения исследуемых величин, что ограничивает ее
применение на практике. Более удобным для использования в анализе является производный
от нее показатель - коэффициент корреляции R, вычисляемый по формуле:
           Cov(X, Y)
      R=                                    (38)
             σxσy
      Коэффициент корреляции обладает теми же свойствами, что и ковариация, однако
является безразмерной величиной и принимает значения от - 1 (характеризует линейную
обратную взаимосвязь) до +1 (характеризует линейную прямую взаимосвязь). Для
независимых случайных величин значение коэффициента корреляции близко к 0.
      Определение количественных характеристик для оценки тесноты взаимосвязи между
случайными величинами в EXCEL может быть осуществлено двумя способами:
      с помощью статистических функций КОВАР и КОРРЕЛ;
      с помощью специальных инструментов статистического анализа.
      Если число исследуемых переменных больше двух, более удобным является
использование инструментов анализа.
      Определим степень тесноты взаимосвязей между переменными V, Q, Р, NCF и NPV.
При этом в качестве меры будем использовать показатель корреляции R.
1. Выберите в главном меню тему Сервис, пункт Анализ данных. Результатом выполнения
   этих действий будет появление диалогового окна Анализ данных, содержащего список
   инструментов анализа.
2. Выберите из списка Инструменты анализа пункт Корреляция и нажмите кнопку [ОК]
   (рис. 36). Результатом будет появление окна диалога инструмента Корреляция.
3. Заполните поля диалогового окна, как показано на рис. 37, и нажмите кнопку [ОК].
   Можете использовать любые исходные данные, выполненные в виде столбцов!
      Вид полученной таблицы после выполнения элементарных операций форматирования
приведен на рис. 38.