Эконометрика кратко и понятно

Обновлено: 07.07.2024

Эконометрика — это наука, занявшая место между экономической теорией, статистикой и математикой. С одной стороны, она исследует экономические процессы (поэтому опирается на экономическую теорию), с другой стороны — призвана описывать их с математической точностью (в виде математических моделей), и при этом — имеет дело не с функциональными (однозначно проявляющимися) зависимостями, а со стохастическими (имеющими скорее вероятностную природу). Таким образом можно сказать, что эконометрика стремится описать мир в виде математических моделей в наилучшем приближении.

По этому поводу вспомнился анекдот про Шерлока Холмса: полетел он с доктором Ватсоном на воздушном шаре кататься… вдруг подул ветер, землю скрыли облака и тучи — и самым безопасным оказалось подняться повыше, чтобы не разбиться о какое дерево… в общем, когда буря прошла и в облаках появились просветы, Холмс с Ватсоном решили спуститься пониже, чтобы узнать, куда их занесло. Спускаются — и видят тропинку в поле, по тропинке идёт человек. Ватсон крикнул ему:

— Милейший, скажите пожалуйста — где мы находимся?

— На воздушном шаре!

— Вы случайно не математик? — крикнул путнику Холмс.

— Да! А как вы узнали? — удивился тот

— Ну, всё просто! Ваш ответ был абсолютно точным, и при этом совершенно бесполезным!

Изначально методы эконометрики делили между собой высшая математика и статистика (одни методы встречались в высшей математике, другие широко использовались в статистике). Однако со временем стало ясно, что в некотором смысле (в плане прикладного использования) все эти методы имеют друг с другом больше общего, чем с методами математики и статистики. Так началось проявление эконометрики в виде самостоятельной дисциплины… Оно идёт и по сей день: до сих пор состав методов эконометрики (круг классов задач, относимых к ней) не определён окончательно. Кто-то из авторов учебников по эконометрике включает в неё даже методы Data-Mining (например, кластерный анализ), хотя по большому счёту к эконометрике эти методы имеют отдалённое отношение (поскольку та же кластеризация ставит своей задачей классификацию объектов по множеству разнородных признаков, но не построение математической модели явления, а это — совершенно разные вещи).

На этом сайте вы найдёте основные теоретические положения эконометрики, их обоснования (при необходимости), а также примеры решения задач (если они будут необходимы для иллюстрации объясняемых методов). Вполне вероятно, что здесь также будут опубликованы отдельные вопросы из смежных дисциплин — там, где этого потребует объяснение того или иного метода эконометрики (например, азы линейной алгебры необходимы для понимания множественной регрессии, соответственно — прежде чем будет объяснена множественная регрессия, здесь будет рассказано о матрицах, аффинных преобразованиях, определителях и т.п.).

Если у Вас появились вопросы, касающиеся эконометрики, ответы на которые отсутствуют на этом сайте, зайдите на страницу, где описаны возможности нашего с вами сотрудничества.

В литературе можно встретить много определений эконометрической науки. Например, такое:

Эконометрика— это наука, изучающая количественные и качественные экономические взаимосвязи с помощью математических и статистических методов и моделей.

Однако лучше всего для понимания того, что представляет собой наука эконометрика, выяснить, какие задачи можно решать с ее помощью:

описательный (дескриптивный) анализ,
выявление причинно-следственных связей между переменными,
прогнозирование.

Поясним суть каждого из этих пунктов и приведем примеры.

Описательный (дескриптивный) анализ

Речь идет о количественных оценках зависимостей между переменными без выявления направления причинно-следственных связей.

Об этом вы уже много знаете из курса математической статистики. Например, скорее всего, вы умеете вычислять коэффициент корреляции, сравнивать средние значения в выборках и тестировать гипотезы о соотношении средних друг с другом. В рамках данного учебника мы обсудим и более продвинутые техники.

Рассмотрим такой пример. Некоторым исследователям интересно, есть ли корреляция между здоровым образом жизни (скажем, количеством времени, которое индивид в течение месяца посвящает тренировкам) и заработной платой.

Более тонкий вопрос: сохранится ли эта корреляция, если учесть влияние прочих важных факторов, которые могут быть связаны и со склонностью к занятиям физкультурой, и с доходами (например, возраст, здоровье, страна проживания)? Для ответа потребуется нечто большее, чем простой парный коэффициент корреляции, так как он не позволяет учесть влияние прочих факторов. Например, тут может пригодиться множественная регрессия (см. главу 3). Тем не менее, какой бы инструмент вы ни использовали (коэффициент корреляции, диаграмму рассеяния, регрессию и т.д.), пока вы не задаетесь вопросом о том, где причина, а где следствие 1 , подобный анализ остается дескриптивным.

Выявление причинно-следственных связей между переменными

В отличие от предыдущего случая здесь речь идет не просто о наличии корреляции, а о попытке ответа на вопрос: является ли изменение переменной X причиной изменения переменной Y? Идея о том, что корреляция и причинно-следственная связь — это совсем не одно и то же — одна из ключевых идей эконометрики, и в рамках нашего курса мы будем возвращаться к ней снова и снова, сопровождая рассказ примерами (в том числе уже в следующем параграфе).

Вот несколько вопросов о причинно-следственных связях, на которые умеют отвечать эконометристы:

1. Что произойдет с уровнем преступности, если принять закон, разрешающий гражданам носить личное огнестрельное оружие? Это нетривиальный вопрос, дискуссия по поводу которого ведется и среди политиков, и среди экспертов, и среди простых обывателей. Сторонники закона утверждают, что его введение позволит снизить преступность, так как граждане получат возможность защититься от злоумышленников. Их оппоненты возражают, что в результате введения такого закона преступность, наоборот, вырастет из-за избыточного количества огнестрельного оружия на руках у населения и его спонтанного использования. Оказывается, что при наличии достаточного массива данных ответ на этот вопрос вполне может быть получен с помощью подходящих эконометрических методов. Мы обратимся к этому примеру в главе, посвященной панельным данным.

2. Увеличится ли уровень инфляции в результате ускорения темпов роста денежной массы? Если да, то на сколько процентных пунктов? Произойдет ли это сразу или через некоторое время? Через какое? Макроэкономическая теория подсказывает нам, что когда центральный банк наращивает количество денег в экономике, общий уровень цен должен расти. Проверка этой гипотезы — достаточно трудная задача, потому что на уровень инфляции в стране оказывают влияние не только решения центрального банка, но и многие другие факторы: скажем, изменения тарифов на услуги естественных монополий (на перевозки грузов по железной дороге или на жилищно-коммунальное хозяйство). Тем не менее, в рамках эконометрики временных рядов возможно не только выявить эффект воздействия изменений денежной массы на инфляцию, но и понять его распределение во времени. Например, выяснить, как сильно изменится общий уровень цен через три месяца, если увеличить предложение денег сегодня.

Отдельно отметим, что ответ на этот вопрос интересен не только государству, но и частному сектору. Например, коммерческим банкам, которым для назначения оптимальных процентных ставок нужно понимать, как будущая инфляция среагирует на сегодняшние действия центрального банка.

3. Влияет ли образование индивида на уровень его доходов? Сложность ответа тут в том, что обычный подсчет средних уровней дохода более и менее образованных людей вряд ли даст корректный результат. Образование обычно коррелировано с ненаблюдаемыми характеристиками (например, с уровнем таланта, интеллекта и мотивации), которые тоже влияют на заработную плату индивида. Например, более талантливым людям легче поступить в университет. Поэтому они чаще это делают.

Таким образом, может оказаться, что более образованные люди получают более высокую зарплату не потому, что они более образованные, а потому, что они более талантливые.

В результате сравнение средних приведет к преувеличенной оценке эффекта от образования. Такую ситуацию называют смещением из-за самоотбора (selection bias).

Поскольку важные факторы оказываются ненаблюдаемыми (получить надёжный измеритель уровня таланта очень трудно), чтобы отделить эффект их влияния от эффекта самого образования, приходится использовать довольно тонкие методы, которые мы обсудим в главе, посвященной инструментальным переменным.

Прогнозирование

Речь идет о прогнозировании/предсказании значений тех или иных переменных, и примеры тут привести проще всего.

Сколько будет стоить однокомнатная квартира с заданными характеристиками на вторичном рынке недвижимости Москвы через полгода?
С какой вероятностью в следующем году в России начнется экономический спад?
Если выдать кредит этому клиенту с известными характеристиками, вернёт ли он его в будущем или нет?

Все эти вопросы в том или ином смысле являются вопросами о прогнозировании, и нет сомнений в практической пользе от умения отвечать на них.

В данном разделе мы предлагаем вам ссылки на лучшие учебники, сайты, видео и методички по эконометрике.

Нет времени на изучение? Предлагаем решение эконометрики на заказ. От 100 рублей за подробное решение, оформленное в Word (плюс в других программах по требованию), графики, пояснения. Сэкономить время и силы легко с МатБюро.

Учебники по эконометрике

Основные разделы содержания: Множественная линейная регрессия. Линейные ограничения, стабильность параметров и фиктивные переменные. Инструментальные переменные. Несферические возмущения. Гетероскедастичность. Автокорреляция возмущений. Нестационарность и коинтеграция.

Данный учебник написан учебник написан на основе курсов, читаемых на экономическом факультете Новосибирского государственного университета. При создании учебника авторы стремились систематизировать и объединить в единое целое в рамках одного источника различные разделы экономической статистики и эконометрии. Учебник включает: введение в социально-экономическую статистику, регрессионный анализ, анализ временных рядов и особые разделы эконометрии для магистратуры. Учебник содержит большое количество задач и упражнений.

Видеолекции по эконометрике

Общий курс эконометрики

Курс эконометрики от НОУ ИНТУИТ. Лектор Поляков Константин Львович, к.т.н. 11 лекций длительностью примерно в 50 минут каждая.

Темы видеоуроков: модель линейной регрессии, МНК, анализ значимости регрессоров, прогнозирование, проверка экономических гипотез, обнаружение выбросов.

Видео на тему парной регрессии и коэффициента корреляции

Пять лекций с разбором примеров по эконометрике. Парная линейная регрессионная модель в этом видео, а другие темы (расчет коэффициента корреляции по разным формулам, проверка значимости по t-критерию Стьюдента) - в следующих роликах.

Изучаем эконометрику онлайн

В пособии дана структура современной эконометрики - науки, изучающей конкретные количественные и качественные взаимосвязи экономических объектов и процессов с помощью математических и статистических методов и моделей. Приводятся эконометрические методы как традиционные, так и современные, даются примеры их применения для решения практических задач.
Каждая глава пособия - это введение в большую область эконометрики. Приведенные литературные списки помогут выйти за пределы пособия, глубже проникнуть в изучаемую дисциплину. Кроме того, в списке литературы приводятся публикации, в которых содержатся доказательства теорем, помещенных в пособии.
Для студентов и преподавателей вузов, слушателей институтов повышения квалификации, менеджеров, экономистов, инженеров.