中级经济师研究变量

第三节 统计数据的类型(一)统计数据的不同类型分类数据：由定类尺度计量形成，表现为类别，用文字表述，不区分顺序。定性数据(品质数据)顺序数据：由定序尺度计量形成，表现为类别，用文字表述，有顺序。数据定量数据(数量数据)：数值型数据，由定距尺度和定比尺度计量形成，通常用数值来表现。对于不同类型的数据，可以采用不同的统计方法处理和分析。例如对于品质数据通常可以计算出各组的频数或频率。(二)变量的含义及其类型1.变量的概念：统计中说明现象某种特征的概念称为“变量”，变量的具体表现为变量值。2.变量的类型：变量分为分类变量、顺序变量和数值型变量。分类变量-------由分类数据来记录。如性别顺序变量-------由顺序数据来记录。如产品等级。数值型变量----由数值型数据来记录，如产品产量、商品销售额、零件尺寸、年龄、时间。数值型变量根据其取值的不同，分为离散变量和连续变量。(1)离散变量可以取有限个值，而且其取值都以整数位断开，可以一一列举。如企业数、产品数量。(2)连续变量可以取无穷多个值，其取值是连续不断的，不能一一列举。如年龄、温度、零件尺寸。第四节 统计指标的类型(一)统计指标的含义对统计指标通常有两种理解和使用方法：一是统计指标是用来反映现象总体数量状况的基本概念。二是统计指标是反映现象总体数量状况的概念和数值。(二)统计指标的分类：统计指标按照其所反映的内容或其数值表现形式，可以分为：总量指标;相对指标和平均指标。类型 内容 教材例子总量指标(反映现象总规模，通常以绝对数表现) 时期指标 反映现象在一段时期内的总量，时期指标可以累积，从而可以得到长时间内的总量。 产品产量;能源生产总量;财政收入;商品零售额时点指标 反映现象在某一时刻上的总量，不能累积，各时点数累计之后没有实际意义。 年末人口数、科技机构数、股票价格相对指标(两个绝对数之比) 相对数表现形式：比例和比率 经济增长率;物价指数;全社会固定资产投资增长率平均指标(平均数或均值) 反映的是现象在某一空间或时间上的平均数量状况 人均国内生产总值;人均利润;

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2020中级经济师经济基础备考知识点：货币均衡水平的决定

1.货币在运动过程中通过其内在机制的自我调节，能够自发保持供给与需求的均衡关系，而货币供应量正是按货币需求向流通领域供给货币的结果，是货币供求关系的产物。因此，流通领域的货币数量取决于货币的均衡水平。

2.研究货币均衡问题，固然首先要涉及货币的自身均衡问题，但更重要的是研究货币的均衡水平及由此而决定的流通领域中的货币数量与宏观经济其他变量的综合平衡问题。

（1）货币数量与经济增长的关系

经济总体均衡，总的要求是达到或保持社会总供给与总需求之间的平衡关系。

社会总供给是以商品价格总额形态表现，表现为一定时期的国内生产总值（GDP）。

社会总需求是以货币形态出现，表现为通过货币的多次周转而实现的社会购买力（MV）。因此：保持总供给与总需求的均衡关系，要求处理好货币数量与经济增长之间的关系。

【结论】假定货币流通速度相对稳定，货币供应量应当与GDP同步增长。

（2）货币数量与物价上涨的关系

在劳动生产率不断提高，单位产品所包含的价值量相对下降的情况下，商品价格并不相应下降。物价自然上涨（剔除通货膨胀影响的物价上涨）的因素：

①劳动生产率提高在技术或劳动密集型程度不同的部门并不一致，从而造成“剪刀差”现象，调整时，一般是通过调高价格低于价值的那部分劳动密集型产品的价格，以使价格体系趋于合理化，结果必然是价格总水平上涨；

②随着产品的更新换代，技术性能不断提高，也无形中使同类产品的价格自然上升，结果也是导致物价总水平的不断上涨。

【结论】若考虑物价自然上升的因素，流通领域中货币数量的增长应略高于国内生产总值的增长。

货币供应量增长率=国内生产总值增长率+物价自然上涨率

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中级经济师2020经济基础考试知识点：变量间的相关分析

知识点：变量间的相关分析

（一）变量间的相关关系

1.按相关的程度可分为：完全相关、不完全相关和不相关。

2.按相关的方向可分为：正相关和负相关。

3.按相关的形式可分为：线性相关和非线性相关。

注意：相关关系并不等同于因果关系。

（二）散点图

两个变量间的关系可以用散点图来展示。

（三）相关系数

1.最常用的相关系数是Pearson相关系数，它度量的是两个变量之间的线性相关关系。

相关系数的取值范围：＋1和－1之间，即－1≤r≤1。

（1）若0＜r≤1，表明：变量X和Y之间存在正线性相关关系；

（2）若－1≤r＜0，表明：变量X和Y之间存在负线性相关关系。

（3）若r＝1，表明：变量X和Y之间为完全正线性相关；

（4）若r＝－1，表明：变量X和Y之间为完全负线性相关。

注意：Pearson相关系数只适用于线性相关关系的判断。因此r＝0只表示两个变量之间不存在线性相关关系，并不说明变量之间没有任何关系，比如它们之间可能存在非线性相关关系。

3.相关程度分为以下几种情况：

（1）当|r|≥时，可视为高度相关；

（2）≤|r|＜时，可视为中度相关；

（3）≤|r|＜时，视为低度相关；

（4）|r|＜时，说明两个变量之间的相关程度极弱，可视为无线性相关关系。