Назначение эконометрики и этапы построения эконометрических моделей.

Эконометрика изучает измеренные экономические переменные и их взаимосвязи. Предметом эконометрики является количественная сторона экономических явлений, а именно количественные взаимосвязи между экономическими переменными. Если сказать точнее, то предметом эконометрики является построение функциональных зависимостей между этими переменными, называемых эконометрическими моделями.

Язык экономики все больше становится языком математики, а задачи, возникающие в экономике, решаются средствами и методами математики. Уходит время, в котором экономика считалась гуманитарной наукой.

Единое общепринятое определение эконометрики в настоящее время отсутствует. Сам термин «эконометрика» был введен в 1926 г. норвежским экономистом и статистиком Рагнаром Фришем и в дословном переводе означает «эконометрические измерения» (иногда в литературе используется и другой, менее употребительный, термин «эконометрия».). Наряду с таким широким пониманием эконометрики, порождаемым переводом самого термина, встречается и весьма узкая трактовка эконометрики как набора математико-статистических методов, используемых в приложениях математики в экономике.

Эконометрика – это раздел экономики, занимающийся разработкой и применением статистических методов для измерений взаимосвязей между экономическими переменными (С. Фишер и др.).

Основная задача эконометрики состоит в том, чтобы наполнить эмпирическим содержанием априорные экономические рассуждения (Л. Клейн).

Цель эконометрики – эмпирический вывод экономических законов (Эдмонд Маленво).

Сергей Артемьевич Айвазян, доктор физико-математических наук, один из ведущих отечественных специалистов по эконометрике, преподаватель Российской экономической школы (РЭШ), полагает, что эконометрика объединяет совокупность методов и моделей, позволяющих на базе экономической теории, экономической статистики и математико-статистического инструментария придавать количественные выражения качественным зависимостям.

Основные результаты экономической теории носят качественный характер, а эконометрика вносит в них эмпирическое содержание. Математическая экономика выражает экономические законы в виде математических соотношений, а эконометрика осуществляет опытную проверку этих законов. Экономическая статистика дает информационное обеспечение исследуемого процесса в виде исходных (обработанных) статистических данных и экономических показателей, а эконометрика, используя традиционные математико-статистические и специально разработанные методы, проводит анализ количественных взаимосвязей между этими показателями. В свете сказанного возрастают требования к статистическим данным и к статистике – они должны быть востребованы и собраны с точки зрения основных эконометрических моделей и на уровне макроэкономики страны, и на уровне отдельных предприятий.

Основные этапы и проблемы эконометрического моделирования:

1-й этап (постановочный). Формируется задача и цель исследования, набор участвующих в модели экономических переменных.

В качестве цели эконометрического моделирования обычно рассматривают анализ исследуемого экономического объекта (процесса); прогноз его экономических показателей, имитацию развития объекта при различных значениях экзогенных переменных (отражая их случайный характер, изменение во времени), выработку управленческих решений.

При выборе экономических переменных необходимо теоретическое обоснование каждой переменной (при этом рекомендуется, чтобы число их было не очень большим и, как минимум, в несколько раз меньше числа наблюдений). Объясняющие переменные не должны быть связаны функциональной или тесной корреляционной зависимостью, так как это может привести к невозможности оценки параметров модели или к получению неустойчивых, не имеющим реального смысла оценок, т. е. к явлению мультиколлинеарности.

Забегая вперед, отметим, что для отбора переменных могут быть использованы различные методы, в частности процедуры пошагового отбора переменных. А для оценки влияния качественных признаков (например, пол, образование и т.п.) могут быть использованы фиктивные переменные. Но в любом случае определяющим при включении в модель тех или иных переменных является экономический (качественный) анализ исследуемого объекта.

2-й этап (априорный). Проводится анализ сущности изучаемого объекта, формирование и формализация априорной (известной до начала моделирования) информации, в частности, относящейся к природе и возникновению исходных статистических данных и случайных остаточных составляющих.

3-й этап (параметризация). Осуществляется непосредственно моделирование, т.е. выбор общего вида модели, выявление состава и формы входящих в нее связей.

Основная задача, решаемой на этом этапе, – выбор вида функции f(X) в эконометрической модели, в частности, возможность использования линейной модели как наиболее простой и надежной. Весьма важной проблемой на этом (и предыдущих) этапе эконометрического моделирования является проблема спецификации модели (см. далее), в частности: выражение в математической форме обнаруженных связей и соотношений; установление состава экзогенных и эндогенных переменных, в том числе лаговых; формулировка исходных предпосылок и ограничений модели. От того, насколько удачно решена проблема спецификации модели, в значительной степени зависит успех всего эконометрического моделирования.

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

Здесь могут быть наблюдения, полученные как с участием исследователя, так и без его участия (в условиях активного или пассивного эксперимента). Происходит выбор информационного продукта (средства, пакета), на алгоритмическом языке которого будет реализована модель.

5-й этап (идентификация модели). Осуществляется статистический анализ модели и оценка ее параметров. Реализации этого этапа посвящена основная часть учебно-методического пособия.

6-й этап (верификация модели) – сопоставление реальных и модельных данных, проводится проверка истинности, адекватности модели. Выясняется, насколько удачно решены проблемы спецификации, идентификации и идентифицируемости модели, какова точность расчетов по данной модели, в конечном счете, насколько соответствует построенная модель моделируемому реальному экономическому объекту или процессу. Следует заметить, что если имеются статистические данные, характеризующие моделируемый экономический объект в данный и предшествующие моменты времени, то для верификации модели, построенной для прогноза, достаточно сравнить реальные значения переменных в последующие моменты времени с соответствующими их значениями, полученными на основе рассматриваемой модели по данным предшествующих моментов. Более того, можно проверить, попадают ли эти реальные значения в доверительные интервалы.

Приведенное выше разделение эконометрического моделирования на отдельные этапы носит в известной степени условный характер, так как эти этапы могут пересекаться, взаимно дополнять друг друга и т.п.

return false">ссылка скрыта

7-й этап – доброжелательное отношение к эконометрической модели. Как всякий продукт человеческой деятельности, модель может быть забыта, оставлена без внимания и т.д. Для её понимания, особенно вначале, нужен небольшой багаж математических знаний, для овладения которыми необходимо некоторое упорство и соответствующий труд. Также необходимы достоверные статистические данные, которые возможно трудно будет раздобыть исследователю. Необходимо по мере внедрения модели в практику исследований выполнять некоторую работу по сопровождению и развитию модели, включающей экономическое истолкование результатов, разработку программных средств и т.д., в конечном счёте, ведение модели по времени.