Корреляционный анализ в экономике

собственно, корреляционный анализ — ветвь математической статистики, изучающая взаимосвязи между изменяющимися величинами («корреляция» означает соотношение, от латинского слова corrélatio). Взаимосвязь может быть полная (т.е. функциональная), тогда говорят, что коэффициент корреляции равен единице; она может вовсе отсутствовать, тогда коэффициент равен нулю. Примером функциональной связи служит соотношение между выпуском и потреблением продукция, когда она дефицитна: во сколько раз больше выпуск, во столько раз больше продажа. Возможен и промежуточный случай, когда зависимость связанных величин неполная, поскольку она искажена влиянием посторонних, дополнительных факторов. Известно, что, например, производительность труда рабочих тем выше, чем больше стаж. Но это — в среднем. На самом же деле нередко молодой рабочий (из-за влияния таких дополнительных факторов, как образование, здоровье и т, д.) работает лучше пожилого. Чем больше влияние дополнительных факторов, тем менее тесна связь между стажем и выработкой, и наоборот.
В таком случае взаимосвязь (корреляция) между двумя величинами обозначается коэффициентом, занимающим промежуточное положение между нулем и единицей в зависимости от силы (тесноты) взаимосвязи. Именно такие взаимосвязи научает корреляционный анализ. Он может рассматривать и более сложные корреляционные связи — не между двумя переменными (это называется паркой корреляцией), как в описанном случае, а между многими. Тогда мы имеем дело с множественной корреляцией.
При корреляционном анализе важно не просто устанавливать взаимные связи тех или иных показателей, а находить причину взаимосвязей, или, как говорят причинные зависимости. Это не всегда просто. Очень часто между явлениями, самими по себе, нет причинной связи, хотя корреляционная связь установлена. Это называется ложной корреляцией. Особенно часто она встречается при анализе временных рядов, когда параллельно повышаются или снижаются показатели, на самом деле совершенно не зависящие друг от друга.
Вот анекдотический пример ложной корреляции: одним экономистом было обнаружено очень близкое совпадение кривых, характеризующих, с одной стороны, снижение рождаемости в Швеции, с другой — сокращение в тот же период и в той же стране... поголовья аистов. Поверхностный вывод был бы такой: корреляция подтверждает истинность старинной детской сказки о том, что детей приносят аисты!
Следовательно, надо очень осторожно применять данные корреляционного анализа для выводов о причинной связи тех или иных явлений.