Основные этапы и проблемы эконометрического моделирования

Для пояснения сущности именно эконометрической модели и описания основных возникающих при ее построении и анализе проблем нам будет 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;

5-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.

Последние три этапа (4-й, 5-й и 6-й) сопровождаются крайне трудоемкой процедурой калибровки модели. Дело в том, что при построении эконометрической модели исследователь, как правило, находится в ситуации, когда, с одной стороны, действует большое число «нормативных» ограничений, определенных содержательным смыслом анализируемых связей, а с другой стороны, ему приходится действовать в условиях нечеткости (или неполноты) исходной статистической информации. Процедура калибровки модели заключается в переборе большого числа различных вариантов «нормативные ограничения – значения отдельных переменных» (что связано с многократными «вычислительными прогонами» модели) с целью получения совместной, непротиворечивой и идентифицируемой модели.

Математическая модель, в том числе математическая модель экономического явления или процесса, может быть сформулирована на общем (качественном) уровне, без настройки на конкретные статистические данные, т. е. она может иметь смысл и без 4-го и 5-го этапов. Тогда она не является эконометрической. Суть именно эконометрической модели заключается в том, что она, будучи представленной в виде набора математических соотношений, описывает функционирование конкретной экономической системы, а не системы вообще (именно экономики России или процесса «спрос – предложение» в данном конкретном месте и в данное время). Поэтому она обязательно «настраивается» на конкретных статистических данных, а значит предусматривает обязательную реализацию 4-го и 5-го этапов моделирования.

Обратимся теперь непосредственно к описанию основных проблем, которые приходится решать на этапах эконометрического моделирования.

Проблема спецификации модели. Эта проблема в основном решается на первых трех этапах моделирования и включает в себя следующие задачи:

‑ определение конечных целей моделирования (прогноз, имитация различных сценариев социально-экономического развития анализируемой системы, управление);

‑ определение списка экзогенных и эндогенных переменных;

‑ определение состава анализируемой системы уравнений и тождеств, их структуры и соответственно списка предопределенных переменных;

‑ формулировку исходных предпосылок и априорных ограничений.

Итак, спецификация модели – это первый и важнейший шаг эконометрического исследования. От того, насколько удачно решена проблема спецификации и, в частности, насколько реалистичны наши решения и предположения относительно состава эндогенных, экзогенных и предопределенных переменных, структуры самой системы уравнений в тождеств, стохастической природы случайных остатков, решающим образом зависит успех всего эконометрического исследования. Спецификация опирается на имеющиеся экономические теории, специальные знания или на интуитивные представления исследователя об анализируемой экономической системе.

Проблема идентификации. Решение этой проблемы предусматривает «настройку» модели на реальные статистические данные. Другими словами, речь идет о выборе и реализации методов статистического оценивания неизвестных параметров модели по исходным статистическим данным.

Проблема верификации модели. Эта проблема, так же как и проблема идентификации, является специфичной, связанной с построением именно эконометрической модели. Собственно построение эконометрической модели завершается ее идентификацией, то есть построением статистических оценок участвующих в ней неизвестных параметров.

После этого, однако, возникают вопросы. Во-первых, насколько удачно удалось решить проблемы спецификации и идентификации модели, то есть можно ли рассчитывать на то, что использование построенной модели в целях прогноза эндогенных переменных и имитационных расчетов, определяющих варианты социально-экономического развития анализируемой системы, даст результаты, достаточно адекватные реальной действительности? Во-вторых, какова точность (абсолютная, относительная) прогнозных и имитационных расчетов, основанных на построенной модели?

Получение ответов на эти вопросы с помощью тех или иных статистических методов составляет содержание проблемы верификации эконометрической модели. Методы верификации основаны на процедурах статистической проверки гипотез.