Введение

Министерство образования и науки,

Молодежи и спорта Украины

Днепропетровский Национальный Университет

Им. О. Гончара

И.В. Пешат

ЭКОНОМЕТРИКА

Учебно-методическое пособие для студентов – экономистов заочной формы обучения

Введение

Парная регрессия и корреляция

Линейная модель парной регрессии и корреляции

Нелинейные модели парной регрессии и корреляции

2. Множественная регрессия и корреляция

Спецификация модели. Отбор факторов при построении уравнения множественной регрессии

Метод наименьших квадратов (МНК). Свойства оценок на основе МНК

Проверка существенности факторов и показатели качества регрессии

Линейные регрессионные модели с гетероскедастичными

Остатками

Обобщенный метод наименьших квадратов (ОМНК)

Регрессионные модели с переменной структурой

(фиктивные переменные)

3. Системы эконометрических уравнений

Структурная и приведенная формы модели

Проблема идентификации

Методы оценки параметров структурной формы модели

4. Временные ряды

Автокорреляция уровней временного ряда

Моделирование тенденции временного ряда

Моделирование сезонных колебаний

Автокорреляция в остатках. Критерий Дарбина-Уотсона

Приложение A. Случайные переменные

Приложение B. Тестовые задания на экзамен

Приложение C. Вопросы и примеры к экзамену

Приложение D. Варианты индивидуальных контрольных заданий

Литература

 

Введение

Эконометрика – одна из базовых дисциплин экономического образования во всем мире. Существуют различные варианты определения эконометрики:

1) расширенные, при которых к эконометрике относят все, что связано с измерениями в экономике;

2) узко инструментально ориентированные, при которых понимают определенный набор математико-статистических средств, позволяющих верифицировать модельные соотношения между анализируемыми экономическими показателями.

На наш взгляд, наиболее точно объяснил сущность эконометрики один из основателей этой науки Р.Фриш, который и ввел этот название в 1926 г.: «Эконометрика – это не то же самое, что экономическая статистика. Она не идентична и тому, что мы называем экономической теорией, хотя значительная часть этой теории носит количественный характер. Эконометрика не является синонимом приложений математики к экономике. Как показывает опыт, каждая из трех отправных точек – статистика, экономическая теория и математика – необходимое, но не достаточное условие для понимания количественных соотношений в современной экономической жизни. Это единство всех трех составляющих. И это единство образует эконометрику»[1].

Эконометрика – это самостоятельная научная дисциплина, объединяющая совокупность теоретических результатов, приемов, методов и моделей, предназначенных для того, чтобы на базе экономической теории, экономической статистики и экономических измерений, математико-статистического инструментария придавать конкретное количественное выражение общим (качественным) закономерностям, обусловленным экономической теорией.

Эконометрический метод складывался в преодолении следующих трудностей, искажающих результаты применения классических статистических методов (сущность новых терминов будет раскрыта в дальнейшем):

1. асимметричности связей;

2. мультиколлинеарности связей;

3. эффекта гетероскедастичности;

4. автокорреляции;

5. ложной корреляции;

6. наличия лагов.

Для описания сущности эконометрической модели удобно разбить весь процесс моделирования на шесть основных этапов:

1-й этап (постановочный) – определение конечных целей моделирования, набора участвующих в модели факторов и показателей, их роли;

2-й этап (априорный) – предмодельный анализ экономической сущности изучаемого явления, формирование и формализация априорной информации, в частности, относящейся к природе и генезису исходных статистических данных и случайных остаточных составляющих;

3-й этап (параметризация) – собственно моделирование, т.е. выбор общего вида модели, в том числе состава и формы входящих в нее связей;

4-й этап (информационный) – сбор необходимой статистической информации, т.е. регистрация значений участвующих в модели факторов и показателей на различных временных или пространственных тактах функционирования изучаемого явления;

5-й этап (идентификация модели) – статистический анализ модели и в первую очередь статистическое оценивание неизвестных параметров модели;

6-й этап (верификация модели) – сопоставление реальных и модельных данных, проверка адекватности модели, оценка точности модельных данных.

Эконометрическое моделирование реальных социально-экономических процессов и систем обычно преследует два типа конечных прикладных целей (или одну из них): 1) прогноз экономических и социально-экономических показателей, характеризующих состояние и развитие анализируемой системы; 2) имитацию различных возможных сценариев социально-экономического развития анализируемой системы (многовариантные сценарные расчеты, ситуационное моделирование).

При постановке задач эконометрического моделирования следует определить их иерархический уровень и профиль. Анализируемые задачи могут относиться к макро- (страна, межстрановой анализ), мезо- (регионы внутри страны) и микро- (предприятия, фирмы, семьи) уровням и быть направленными на решение вопросов различного профиля инвестиционной, финансовой или социальной политики, ценообразования, распределительных отношений и т.п.