ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ЭКОНОМЕТРИЧЕСКОГО АНАЛИЗА

Основные понятия эконометрики

Эконометрика - самостоятельная экономическая дисциплина, занимающаяся разработкой и применением статистических методов для измерения взаимосвязей между эконометрическими переменными[3].

Эконометрика представляет собой комбинацию 3-х областей знаний:

  • - экономической теории
  • - статистики
  • - математики

Статистика имеет дело с массовыми явлениями любой природы. Эконометрика - с массовыми явлениями в эконометрике. Методы математической статистики универсальны и не учитывают специфики экономических данных. Специфика эконометрических данных заключается в том, что они не являются результатами контролируемого эксперимента. В экономике невозможно проводить многократные эксперименты хотя бы из-за изменения внешних условий эксперимента.

Экономическая теория определяет общие закономерности развития исследуемой системы или объекта. При чем показывает их чисто схематически, выделяет тенденцию.

Экономическая теория формирует качественные гипотезы. Эконометрика же имеет дело с конкретными экономическими данными и занимается количественным описанием конкретных взаимосвязей, то есть заменяет коэффициенты, представленные в общем виде, конкретными численными значениями.

Кроме того, экономические данные часто содержат ошибки измерения. В эконометрике разрабатываются специальные методы анализа, позволяющие, если не устранить, то, по крайней мере, снизить влияние этих ошибок на полученные результаты. Эконометрическая модель - формализованное описание количественных взаимосвязей между переменными. Это главный инструмент эконометрики.

Моделирование - циклический процесс. Это означает, что за первым четырехэтапным циклом может последовать второй, третий и т.д [5]. При этом знания об исследуемом объекте расширяются и уточняются, а исходная модель постепенно совершенствуется. Недостатки, обнаруженные после первого цикла моделирования, обусловленные малым знанием объекта и ошибками в построении модели, можно исправить в последующих циклах. В методологии моделирования, таким образом, заложены большие возможности саморазвития.

Эконометрическая модель имеет следующий вид:

Y=f(X) + ?

где Y - наблюдаемое значение переменной (объясняемая переменная);

f(X) - объясненная часть, зависящая от значений объясняющих переменных;

X={x1,x2,…,xn}

? - случайная составляющая (возмущения).

Можно выделить три класса эконометрических моделей:

  • - модель временных данных;
  • - регрессионная модель с одним уравнением;
  • - система одновременных уравнений.

В модели временных данных результатный признак является функцией

переменной времени или переменных, относящихся к другим моментам времени.

Модели временных данных, представляющих собой зависимость результативного признака от времени:

  • - модели тренда;
  • - модели сезонности;
  • - модели тренда и сезонности.

Модели временных данных, представляющих собой зависимость результативного признака от переменных, датированных другими моментами времени[2]:

  • - модели с распределенным лагом (объясняют поведение результативного признака в зависимости от предыдущих факторных переменных Х);
  • - модели авторегрессии (объясняют поведение результативного признака в зависимости от предыдущих значений результативных переменных;
  • - модели ожиданий (объясняют поведение результативного признака в зависимости от будущих значений факторных переменных). В регрессионных моделях с одним уравнением результативный признак представляется в виде функции факторных переменных.

Системы регрессионных уравнений описываются системами взаимосвязанных регрессионных уравнений. Система «Объясняет», а также прогнозирует сколько результативных признаков, сколько поведенческих уравнений входит в систему.

 
< Пред   СОДЕРЖАНИЕ   Загрузить   След >