Dr. Claudiu Vaida-Muntean
Prof.univ.dr. Virgil Voineagu
Conf. univ. dr Gabriela Munteanu
Academia de Studii Economic
Abstract
Analiza incertitudinii şi sensibilităţii din datele statistice reprezintă o cerinţă necesară în practica statistică şi econometrică curentă. Dezvoltarea indicatorilor compoziţi (compuşi) implică stadii în care se emit judecăţi subiective referitoare la: selectarea variabilelor şi a indicatorilor individuali; tratamentul datelor lipsă; alegerea modelului de agregare; alegerea ponderilor,etc. Toate aceste alegeri(judecăţi) subiective reprezintă aşa numit scheletul, de exemplu, a indicatorului compozit (compus), care împreună cu informaţiile furnizate de datele însăşi, conturează mesajul informaţional furnizat de indicatorul compozit.
Atât timp cât calitatea unui model depinde de veridicitatea ipotezelor sale, buma practică a modelarii statistice necesită o evaluare a încrederii în model, subliniind factori incerţi (nesiguri) asociaţi procesului de modelare şi alegerile subiective realizate. Aceasta nu înseamnă, altceva, decât o analiză de sensibilitate, care să urmarească relaţia dintre informaţiile care intră şi care rezultă din model.
Analiza sensibilităţii are drept funcţie principală de a evidenţia cantitativ cum poate variaţia din cadrul informaţiilor rezultate din model să fie repartizată către diferite surse de variaţie din ipoteze asupra indicatorului (compus) compozit care depinde de informaţiile în baza cărora se formează. Analiza sensibilităţii este strâns legată de analiza incertitudinii (nesiguranţei) implicită de model. O continuare a analizelor de sensibilitate şi incertitudine (nesigurantă) contribuie la măsurarea puterii ordonanţei indicatorului compozit (compus), la sporirea transparenţei sale; de exemplu, la identificarea ţărilor care sunt favorizate sau defavorizate în cazul anumitor ipoteze.
În practica econometrică ipotezele formulate a priori trebuie verificate a posteriori, cu date statistice adecvate.
În cele ce urmează ne vom referi la analiza sensibilităţii şi incertitudinii (nesiguranţei) datelor despre indicatorii compoziţi pentru a încerca un mijloc eficient de eliminare a unor controverse.
[Text complet] | [Full Text]
