Основные понятия эконометрики.
Вопросы:
7. Определение эконометрики и ее задачи.
8. Типы данных.
9. Терминология
10. Классификация экономических моделей.
11. Этапы экономического моделирования.
12. Виды зависимостей.
1.
Эконометрика – это наука, изучающая количественные закономерности и взаимосвязи в экономике.
Она зародилась и получила свое развитие на основе слияния экономической теории, математической экономики, экономической и математической статистики. В современной эконометрике широко используются информатика, статистические пакеты прикладных программ.
Объект – экономика, различные экономические явления и взаимосвязи.
Предмет – их количественные характеристики.
Задачи: 1. построение эконометрических моделей и оценивание их параметров.
2. проверка гипотез, о свойствах показателей и формах их связей.
Эконометрический анализ - основа для экономического анализа и прогнозирования.
2.
Эконометрика базируется на реальных экономических данных.
2 типа данных:
1. пространственные данные – данные о каком-либо экономическом показателе, полученные от однотипных объектов и относящиеся к одному моменту (периоду времени). Модели, построенные по пространственным данным, называются пространственными моделями.
2. временные ряды – данные об экономическом показателе, характеризующем какой-либо объект в различные моменты времени. Модели, построенные на временных рядах , называются моделями временных рядов.
3.
Исследуемый экономический показатель называют результативным, объясняемым, зависимым экономическим показателем. Соответствующую переменную – объясняемой или зависимой. Экономические показатели, воздействие которых на исследуемый экономический показатель изучается, называют факторами, объясняющими или независимыми показателями (переменными).
4.
В эконометрике выделяют следующие основные 3 класса моделей:
1. Модели временных рядов:
1. Модели тренда (описывают устойчивые изменения экономического показателя в течение длительного времени).
2. Модели сезонности (описывают устойчивые внутригодовые колебания).
3. Модели авторегрессии (в них описываются влияния значения объясняемого экономического показателя в прошедший момент времени на его значение в текущий момент времени).
2. Регрессионные модели с одним уравнением. В них объясняемый экономический показатель представляется в виде функции от объясняющих экономических показателей (факторов). В зависимости от вида функции эти модели бывают: линейные и нелинейные.
3. Системы одновременных уравнений – это системы регрессионных уравнений, в которых в качестве объясняющих переменных используются объясняемые переменные из других уравнений системы.
5.
1 этап: постановочный. Формулируется цель исследования. Целью может служить анализ возможного развития экономического явления, прогноз экономических показателей, выработка на этой основе управленческих решений).
2 этап: априорный. Проводится анализ связей экономических переменных, выделяются зависимые и независимые переменные.
3 этап: информационный. Осуществляется сбор необходимой статистической информации о значениях экономических переменных.
4 этап: спецификация моделей. Для описания выявленных между экономическими показателями связей, подбирается математическая функция.
5 этап: параметризация. На основе собранных статистических данных об экономических переменных оцениваются параметры (коэффициенты) математических функций.
6 этап: верификация. Проводится проверка адекватности модели, т.е. насколько построенная модель соответствует реальному экономическому явлению.
6.
Все зависимости между экономическими переменными можно разделить на 2 вида:
1. Функциональные. Если каждому значению независимой переменной или нескольким независимых переменных соответствует одно строго определенное значение зависимой переменной, то такая зависимость называется функциональной. В ней отсутствует воздействие случайных факторов, поэтому в экономике функциональная зависимость встречается редко.
2. Статистические. В экономике каждому значению независимых переменных может соответствовать несколько значений зависимой переменной в зависимости от воздействия неучтенных и случайных факторов. Например, пусть исследуется зависимость прибыли предприятия от объема производства и цены за единицу продукции. При одном и том же объеме производства и цене за единицу продукции прибыль предприятия может быть различна, т.к. на нее воздействуют множество других факторов, в том числе случайных.
Зависимость между переменными, на которую накладывается воздействие случайных факторов, называется статистической. Для нее характерно то, что изменение независимой переменной приводит к изменению математического ожидания зависимой переменной. Уравнение регрессии – математическая формула, описывающая статистическую зависимость между переменными. Если формула описывается линейной функцией, то регрессия называется линейной. Если нелинейной функцией – нелинейной регрессией. Если регрессия связывает одну зависимую и одну независимую переменную, то такая регрессия называется парной (простой). Если рассматривается зависимость экономической переменной от нескольких экономических переменных, то такая регрессия называется множественной.
Тема 2: