Статистика и квазистатистика
Неопределенность . это неустранимое качество рыночной среды,
связанное с тем, что на рыночные условия оказывает свое одновременное
воздействие неизмеримое число факторов различной природы и
направленности, не подлежащих совокупной оценке. Но и даже если бы все
привходящие рыночные факторы были в модели учтены (что невероятно),
сохранилась бы неустранимая неопределенность относительно характера
реакций рынка на те или иные воздействия.
Рыночная неопределенность законно считается «дурной», т.е. не
обладающей статистической природой. Экономика непрерывно порождает
изменяющиеся условия хозяйствования, она подчинена закономерностям
циклического развития, при этом хозяйственные циклы не являются
стопроцентно воспроизводимыми, т.к. циклическая динамика
макроэкономических факторов находится в суперпозиции с динамикой
научно-технического прогресса. Возникающая в результате этой
суперпозиции рыночная парадигма является уникальной. Из всего
сказанного следует, что не удается получить выборки статистически
однородных событий из их генеральной совокупности, наблюдаемых в
неизменных внешних условиях наблюдения. То есть классически
понимаемой статистики нет.
Во всех определениях термина «статистика» (обширный перечень
таких определений приведен в [Nedosekin]) есть общее зерно, которое
собственно, и относится к статистике в самом общем смысле слова, и это
зерно в следующем. Мы имеем некий набор наблюдений по одному объекту
или по совокупности объектов. Причем мы предполагаем, что за случайной
выборкой наблюдений из гипотетической их генеральной совокупности
кроется некий фундаментальный закон распределения, который сохранит
свою силу еще на определенный период времени в будущем, что позволит
нам прогнозировать тренд будущих наблюдений и расчетный диапазон
отклонений этих наблюдений от расчетных ожидаемых трендовых значений.
Если мы договорились, что все наблюдения совершались в
неизменных однотипных внешних условиях и/или наблюдались объекты с
одинаковыми свойствами по факту, например, их появления по одной и той
же причине, то мы оцениваем и подтверждаем искомый закон распределения
частотным методом. Разбивая весь допустимый диапазон наблюдаемого параметра на ряд равных интервалов, мы можем подсчитать, сколько
наблюдений попало в каждый выбранный интервал, то есть построить
гистограмму. Известными методами мы можем перейти от гистограммы к
плотности вероятностного распределения, параметры которого можно
оптимальным образом подобрать. Таким образом, идентификация
статистического закона завершена.
