Особенности эконометрического метода

Становление и развитие эконометрического метода происхо­дили на основе так называемой высшей статистики — на методах парной и множественной регрессии, парной, частной и множест­венной корреляции, выделения тренда и других компонент временного ряда, на статистическом оценивании.

Первый момент - эконометрика как система специфических методов начала развиваться с осознания своих задач — отражения особенностей экономических переменных и связей между ними. В уравнения регрессии начали включаться переменные не только в первой, но и во второй степени — с целью отразить свойство оп­тимальности экономических переменных: наличия значений, при которых достигается мини-максное воздействие на зависи­мую переменную. Таково, например, влияние внесения удобре­ний на урожайность: до определенного уровня насыщение почвы удобрениями способствует росту урожайности; по достижении оптимального уровня насыщения удобрениями его дальнейшее наращивание не приводит к росту урожайности и даже может вызвать ее снижение.

Второй момент — это взаимодействие социально-экономи­ческих переменных, которое может рассматриваться как самос­тоятельная компонента в уравнении регрессии.

Большое внимание в эконометрике уделяется проблеме данных – специальным методам работы при наличии данных с пропусками, влиянию агрегирования данных на эконометрические измерения. Информация может отсутствовать по единицам совокупности и быть только на уровне более крупных единиц (агрегатов) – например, не по отдельным организациям, а по организациям в пределах административного района, т.е. по районам, и т.д.

Эконометрическая модель, как правило, основана на теоретическом предположении о круге взаимосвязанных переменных и характере связи между ними. При всем стремлении к «наилучшему» описанию связей приоритет отдается качественному анализу.

Основные этапы эконометрического моделирования:

1. Постановка задачи, а именно определение: конечных прикладных целей моделирования; набора показателей, взаимосвязи между которыми нас интересует, а также группировка этих показателей в рамках поставленной задачи на входные или объясняющие, которые полностью или частично регулируемы и поддаются регистрации и прогнозу, и выходные или объясняемые, которые формируются в процессе функционирования моделируемой системы и обычно трудно поддаются непосредственному прогнозу.

2. Априорный, предмодельный анализ содержательной сущности моделируемого явления состоит в формировании и формализации имеющейся априорной информации об этом явлении в виде ряда гипотез и исходных допущений.

3. Информационно-статистический этап посвящен сбору необходимой статистической информации, т. е. регистрации значений показателей, участвующих в описании модели, различных моментов времени и (или) точек пространства функционирования моделируемой системы.

4. Этап спецификации модели включает в себя получение общего вида модельных соотношений, связывающих между собой интересующие нас входные и выходные переменные. На данном этапе определяют лишь структуру модели, ее аналитическую запись, в которой наряду с известными будут присутствовать величины, содержательный смысл которых определен, а числовые значения – нет. Это параметры модели, неизвестные значения которых подлежат статистическому оцениванию.

5. Этап идентификации модели предназначен для проведения статистического анализа модели с целью «настройки» значений ее неизвестных параметров на полученные нами статистические данные. При этом предварительно необходимо ответить на вопрос о возможности оценки неизвестных параметров модели по имеющимся исходным статистическим данным и определенной на этапе спецификации структуре модели. Это вопрос об идентифицируемости модели. После положительного ответа на этот вопрос переходят к задаче идентификации модели, т. е. оцениванию неизвестных значений параметров модели по имеющимся исходным статистическим данным.

Если проблема идентифицируемости решается отрицательно, то возвращаются к этапу 4 и вносят необходимую корректировку в решение задачи спецификации модели.

6. Этап верификации модели, анализа ее точности и адекватности, заключается в использовании различных процедур сопоставления модельных заключений, оценок и выводов с реально наблюдаемой действительностью. При отрицательных результатах этого этапа необходимо возвратиться к этапу 4, а иногда и к этапу 1.

Модели, построение которых основано только на априорной информации и не предусматривает проведение этапов 3, 5 и 6, называются экономико-математическими. Построение эконометрической модели требует проведения всех шести этапов.

7. Интерпретация полученных результатов, т.е. перевод их с формализованного языка математики на содержательный язык рекомендаций по принятию управленческих решений.