Разбираемся, как правильно пользоваться статистическими показателями
принципы подхода к статистическим показателямЧтобы получать от чтения новостей и изучения статистических показателей пользу, а не вред, запутываясь еще больше, нужно уметь с ними обращаться. Эта статья об общих принципах подхода к статистическим показателям и другим публикуемым данным.
Чем различаются мнения, прогнозы и факты
Что такое факт вопрос сложный, но для большинства целей, связанных с анализом информации из внешних источников, можно сказать так: факт это нечто свершившееся, то, о чем можно сказать в прошедшем времени. Например, «Вася упал со стула», или «ООО «Вася» подписало с ООО «Петя» контракт на поставку веников», или «Гидрометцентр опубликовал прогноз погоды на следующую неделю». В последнем случае факт состоит в публикации прогноза, а не в том, что на будущей неделе будет гроза и плюс тридцать. Во втором случае факт состоит в подписании контракта, а не в поставке веников.
Когда мы узнаем о каком-то факте, мы, как правило, не можем знать, правду нам сказали, или солгали. Поэтому большинство «фактов», которые мы узнаем из новостей, состоят, строго говоря, не в том, что нечто произошло, а в том, что кто-то счел нужным об этом сообщить. О субъективности и возможности обмана не надо забывать, но и полностью игнорировать все, что сообщается, конечно, не стоит.
Мнения и прогнозы содержат оценки и рассуждения
Прогноз это высказывание о будущем, например, «нефть через год будет стоить 100 долларов за баррель» или «мы перегоним по уровню жизни Португалию». Прогнозы могут исходить от организаций или быть персональными. Если что-то прогнозируется, это совершенно не означает, что так и будет или что вероятность того, что будет именно так, высока.
Мнение это субъективное суждение какого-то лица, основанное на чем угодно. Например, «Петя сказал, что Маша красивей Тани» или «Семен Семеныч говорит, что картошка в этом году дороже, чем в прошлом». Мнения отличаются от фактов тем, что содержат оценки и суждения. Если бы Семен Семеныч сказал, что год назад он покупал картошку по 10 рублей, а в этом году покупает по 11 это были бы факты. И мы сами могли бы решить, считать ли ростом цен на картошку изменение ее стоимости на один рубль.
Зачем различать факты, прогнозы и мнения? Факты, как говорится, упрямая вещь. Игнорировать их неправильно, если мы хотим иметь как можно более полную картину происходящего.
Нужно понимать, на чем основаны прогнозы и мнения
Мнения стоит принимать во внимание, если их источник интересует вас как личность или вы считаете его компетентным в том или ином вопросе. Как правило, людям интересно, что думают их друзья, близкие и те, кто является для них авторитетом в какой-то сфере. Важно понимать, что список людей, чье мнение для вас важно, вы выбрали сами, и если бы вы включили в него других персонажей, набор мнений, доступный вам, изменился бы, но реальность нет.
Об отношении к прогнозам в целом достаточно подробно рассказано в статье «Можно ли верить прогнозам?». Добавить можно лишь то, что рассматривая тот или иной прогноз, полезно понимать, на чем он основан.
Методы прогнозирования различаются по способу расчета
Бывают прогнозы, основанные на эмоциях: прогнозы-страхи, прогнозы-мечты и т. д. Есть прогнозы, основанные на математических моделях. Главный их недостаток состоит в том, что модель содержит только те предположения, которые сочли существующими и важными люди, которые ее создавали. В мире, как правило, есть что-то еще. Есть прогнозы, основанные на неформализованном (в отличие от матмодели) представлении человека о том, как устроен мир. Отношение к таким прогнозам зависит от того, разделяете ли вы представления прогнозиста об устройстве мира или какой-то его части.
И существуют так называемые «консенсус-прогнозы», их получают путем вычисления среднего арифметического для какого-то показателя от разных людей. Консенсус-прогнозы имеют смысл, только если набор значений для вычисления среднего получен одинаковым способом. Например, все прогнозисты пользовались одной и той же матмоделью, или их понимание того, как и чем определяется значение параметра, который они прогнозируют, совпадает, и т. д. Если подходы и логика прогнозистов различны, консенсус-прогноз обессмысливается: за каждым отдельным прогнозом стоит какое-то обоснование, при усреднении обоснования исчезают.
Виды статистических показателей, применяемых в прогнозировании
Чтобы адекватно относиться к статистическим показателям, нужно понимать, что они, собственно, собой представляют. В целом все показатели можно разделить на простые и агрегированные.
Простые показатели это результаты непосредственных измерений. Они могут искажаться из-за несовершенства метода измерения. Например, объем импорта в товарном выражении того или иного товара по данным таможни может отличаться от реального количества этого товара, ввезенного в страну из-за контрабанды (ввоз минуя таможенные посты или указание в таможенной декларации другого груза). Соответственно, это искажение повлияет и на импорт в денежном выражении. Он может сократиться, например, потому что дорогой товар стали чаще декларировать как дешевый.
Агрегированные показатели результат более или менее сложных вычислений на основе простых показателей. Например, индекс потребительских цен получается следующим образом. Путем сбора информации о ценах на определенные товары в выбранных точках продажи определяются средние цены для каждого региона отдельно и по стране в целом. Составляется «потребительская корзина» - набор товаров и услуг, которые нужны среднестатистическому гражданину в месяц (те, что нужны раз в год или раз в жизни, равномерно распределяются). Чтобы сформировать индекс, с каждой позицией в «корзине» сопоставляется средняя цена на товар или услугу, умножается и суммируется.
Индекс потребительских цен не учитывает предпочтения покупателей
Легко заметить, что помимо неизбежной ошибки измерений агрегированные показатели «грешат» большей произвольностью методики. Кто и как определяет эту «среднестатистическую» корзину, почему она именно такая? Но главный недостаток индекса потребительских цен состоит в том, что он не учитывает изменений предпочтений покупателей.
Товары и продукты в значительной мере взаимозаменяемы. Например, цветную капусту можно купить свежую или замороженную, к чаю можно купить шоколадку, печенье, мармелад, зефир и т. д. Если рис подорожал, а гречка нет, покупатель может купить гречку вместо риса и т. д. Рост потребления овощей и фруктов летом как раз вызван их удешевлением.
Если принять во внимание возможность (и реальность) изменений предпочтений людей, в том числе, вызванную изменением цен продуктов и других товаров, абстрактность индекса потребительских цен становится очевидной.
Стоит ли использовать статистические показатели при прогнозировании
Кроме того, агрегированные показатели могут вдруг начать измерять совсем не то, что раньше. Например, Росстат менял методику расчета индекса потребительских цен.
Можно ли как-то все-таки пользоваться статистическими показателями? Можно, но смотреть нужно на их динамику. Если простой показатель измеряется с ошибкой, вызванной стабильно действующими факторами, изменение его во времени будет избавлено от влияния этих факторов. Динамика агрегированного показателя, который формируется по стабильной методике, тоже бывает информативной. По крайней мере, можно понять, растет или снижается то, что лежит в основе этого показателя.
Сравнивать во времени имеет смысл только те показатели, которые получены по одной и той же методике (из одного источника). Тогда ее несовершенство становится не настолько важным.
Зависимость и корреляция - различные по своей природе вещи
Самая распространенная ошибка смешивание зависимости и корреляции. Зависимость одной величины от другой и корреляция их могут наблюдаться одновременно, но по своей природе это совершенно разные вещи, и это важно понимать и помнить.
Корреляция это статистическое понятие, ее можно вычислить по формулам. Коэффициент корреляции может принимать значения от 0 до 1 и показывает силу статистической зависимости одной переменной от другой. На графике две переменные, значения одной отложены по оси Х, другой по оси Y. Значения переменных задают координаты точек (серые шарики). Коэффициент корреляции равен 0,68. Для того, чтобы оценить достоверность корреляции, нужно применить к набору значений переменных специальные критерии. В большинстве случаев коэффициент корреляции 0,68 считается высоким для того, чтобы признать корреляцию достоверной.
пример графика коэффициента корреляцииПричины коррелирования цен нефти и стали одинаковы
Похожую картину можно построить, взяв вместо абстрактных переменных какие-нибудь показатели из жизни. Например, курс рубля и цену нефти. Или биржевые цены нефти и стали, или рост людей и их IQ, и т. д. Для каких-то пар показателей можно выявить достоверную корреляцию, для каких-то нет. Но это не означает, что если между показателями корреляция есть, то один зависит от другого, а если нет, то не зависит.
Например, цены нефти и стали будут коррелировать когда дорожает нефть, дорожает и сталь, и наоборот. Но не потому, что цена нефти формируется на основании цены стали или наоборот. Связь в том, что одни и те же причины приводят к росту и цены нефти, и цены стали.
Изменение условий приводит к исчезновению корреляции
Если для нашего наблюдения доступен только один показатель из двух или нескольких коррелирующих между собой, можно ли судить об изменениях показателей, которых мы не можем наблюдать, по изменениям того показателя, что мы наблюдать можем? Да, но только при условии, что все остальное не меняется. Чего в жизни практически не бывает сколько-нибудь длительное время.
При изменении условий корреляция может исчезнуть, и наблюдатель сможет понять это только через достаточно большой срок когда накопится много новых значений показателей, чтобы синяя линия на графике стала более пологой или вообще горизонтальной. На графике 2 корреляция между показателями отсутствует коэффициент корреляции равен 0,06.
корреляция между показателями отсутствуетЗависимость существует, пока действуют причинно-следственные связи
Зависимость может существовать между показателями в случае существования причинно-следственной связи. Например, ставка фрахта (найма морского судна для перевозки груза) зависит от спроса на товары, для перевозки которых используют судно. Когда спрос на товары высок, высок и спрос на суда для их перевозки, и судовые компании могут выбирать грузовладельцев и заключать договора по более высоким ценам.
В отличие от корреляции, зависимость не может просто так исчезнуть. Пока действуют причинно-следственные связи между показателями, она существует. Фактически зависимость существует, пока сохраняется природа показателей.
зависимость фрахта от спроса на товарыЗнание о происходящих событиях позволяет делать выводы самостоятельно
Зная о причинно-следственных связях между двумя показателями, можем ли мы, наблюдая изменения одного из них, заключить, что тот, который зависит от первого, меняется в сторону, соответствующую сути зависимости? Нет. Потому что на каждый показатель влияет больше одного фактора, и действие этих факторов может быть разнонаправленным, сила их меняется, и «кто победит» бывает сложно угадать, даже наблюдая все влияющие факторы. А наблюдая только за одним фактором, это сделать вообще невозможно.
Представление о причинно-следственных связях и знание о происходящих событиях (фактах) позволяет самостоятельно делать выводы, строить предположения и проверять их. То есть ориентироваться в ситуации, представлять себе, как устроена в данном случае, хозяйственная жизнь, и что вообще происходит.
Понимание взаимосвязей позволяет самостоятельно предполагать, как изменится ситуация или конкретный показатель, имеющий практическое значение (например, курс той или иной валюты).
Источники и ссылки
с Denga Ru / Деньга Ру