По сути в статье Кейнс перечисляет положения книги, вызывающие

определенные вопросы, на которые хочет получить ответ.

(1) Тинберген считает, что ответственность за теории должна возлагаться на

экономиста, а не на статистика, поскольку ни один статистический тест не

способен доказать, верна ли теория. Теория статистику достается от

экономиста. По его словам, статистический тест может доказать, что теория не

верна или не полна, если продемонстрировать, что под нее не подпадает

определенный набор фактов.

Так или иначе проф. Тинберген согласен с тем, что основная задача, которая

решается при помощи его метода, - понять, в какой степени проявляется

каждое из причинно-следственных отношений, в случае если до того их

качественный характер был верно проанализирован экономистом.

Прав ли я, полагая, что исследовательский потенциал анализа

множественной корреляции (зависимости одного от другого) в основном

зависит от экономиста, который должен представить не просто тот или

иной подходящий перечень значимых причин, а полный их перечень?

Например, пусть принимаются во внимание три фактора; даже если они

действительно истинные, этого не достаточно; других значимых факторов

быть не должно. Если существует дополнительный, неучтенный фактор, то,

пользуясь рассматриваемым методом, мы не в состоянии обнаружить

относительную количественную значимость первых трех. Если это

действительно так, то данный метод применим, только когда экономист в

состоянии заранее представить правильный и безукоризненно полный анализ

значимых факторов. Этот метод не связан ни с научными открытиями, ни с

критикой уже полученных результатов.

(2) Условие, что все значимые факторы должны быть измеримы.

В книге Ян утверждает, что его метод можно с пользой применять, если только

значимые факторы измеримы, а результаты изучения этих факторов

"дополняются" другой информацией из других источников. Неизмеримые

факторы могут оказать существенное воздействие, поэтому следует дополнить

информацией о степени подобного воздействия. Но он не говорит нам, как

именно это можно сделать.

Его метод вычисления значимости измеримых факторов зависит от

предпосылки, согласно которой они содержат исчерпывающую информацию.

Благодаря из регрессионным коэффициентам, они полностью объясняют

исследуемый феномен. Как можно "дополнить" их другими данными?

Требование измеримости всех значимых факторов исключает из сферы

применения предлагаемого метода все те экономические задачи, в рамках

которых могут быть значимы политические, социальные и психологические

факторы, в том числе правительственная политика, прогресс в области

научных изобретений и ожидания. В частности, этот метод оказывается

неприменим к проблеме делового цикла.

(3) Тингербен не касается вопроса независимости рассматриваемых

Факторов.

А это важно. Следует ли нам доводить предварительный анализ до того

момента, когда мы убеждаемся в независимости рассматриваемых

факторов?

При использовании факторов, которые не являются полностью

Независимыми, мы сталкиваемся с вводящими в заблуждение

трудностями, связанными с "ложной" корреляцией.

(Корреляция — статистическая взаимосвязь двух или нескольких случайных

величин (либо величин, которые ________________можно с некоторой допустимой степенью

точности считать таковыми ). Изменяются значения одной или

нескольких -> систематически изменениются значения другой или

Других величин.

Если изменение одной случайной величины не ведёт к закономерному

изменению другой случайной величины, но приводит к изменению другой

статистической характеристики данной случайной величины, то подобная

связь не считается корреляционной, хотя и является статистической.

Ложная - Корреляция, которая возникла не в результате прямого

Соотношения между оцениваемыми переменными, а в результате их

Связей с третьей переменной (или четвертой, или более), при которой

Нет никакой связи, объединяющей эти переменные.

!Наконец-то:

СУПЕРПОНЯТНЫЙ ПРИМЕР (НЕ из статьи)

Например, можно обнаружить сильную положительную связь (корреляцию)

между разрушениями, вызванными пожаром, и числом пожарных, тушивших

пожар. Следует ли заключить, что пожарные вызывают разрушения?

Конечно, наиболее вероятное объяснение этой корреляции состоит в том,

что размер пожара (внешняя переменная, которую забыли включить в

исследование) оказывает влияние, как на масштаб разрушений, так и на

числе привлеченных пожарных (т.е. чем больше пожар, тем большее