Основные этапы построения эконометрической модели реферат

Обновлено: 30.06.2024

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.

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.

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.

Современная экономическая теория, как на микро, так и на макро уровне, постоянно усложняющиеся экономические процессы привели к необходимости создания и совершенствования особых методов изучения и анализа. При этом широкое распространение получило использование моделирования и количественного анализа. На базе последних выделилось и сформировалось одно из направлений экономических исследований - эконометрика.
Эконометрия – наука, изучающая количественные взаимосвязи экономических объектов и процессов при помощи математических и статистических методов и моделей. Основная задача эконометрии – построение количественно определенных экономико-математических моделей, разработка методов определения их параметров по статистическим данным и анализ их свойств. Наиболее часто используемым математическим аппаратом решения задач данного класса служат методы корреляционно-регрессионного анализа.

Содержание

ВВЕДЕНИЕ 3
1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ ЭКОНОМЕТРИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ 4
1.1. ПОНЯТИЕ ЭКОНОМЕТРИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ 4
1.2. КЛАССИФИКАЦИЯ И ОСНОВНЫЕ ЭТАПЫ
ЭКОНОМЕТРИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ 7
1.3. СПЕЦИФИКАЦИЯ И СТРУКТУРА МОДЕЛИ 10
1.4. ПРИМЕНЕНИЕ ЭКОНОМЕТРИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ В
УПРАВЛЕНИИ 12
2. ЭКОНОМЕТРИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ 17
2.1. ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ КОРРЕЛЯЦИОННО-РЕГРЕССИОННОГО АНАЛИЗА 17
2.2. ПАРНЫЙ РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ 19
2.3. ЛИНЕЙНЫЙ ПАРНЫЙ РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ 22
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 24
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 26

Работа содержит 1 файл

Эконометрическая модель готовый.doc

Тема 11. Эконометрические модели.

Титульный лист

1. Теоретические аспекты эконометрической модели 4

1.1. Понятие эконометрической модели 4

1.2. Классификация и основные этапы

эконометрического моделирования 7

1.3. Спецификация и структура модели 10

1.4. Применение эконометрических моделей в

2. Эконометрическое моделирование 17

2.1. Основные понятия корреляционно-регрессионного анализа 17

2.2. Парный регрессионный анализ 19

2.3. Линейный парный регрессионный анализ 22

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 26

Эконометрия – наука, изучающая количественные взаимосвязи экономических объектов и процессов при помощи математических и статистических методов и моделей. Основная задача эконометрии – построение количественно определенных экономико-математических моделей, разработка методов определения их параметров по статистическим данным и анализ их свойств. Наиболее часто используемым математическим аппаратом решения задач данного класса служат методы корреляционно- регрессионного анализа.

Эконометрическое моделирование является важной составляющей математического описания экономического развития любой сферы хозяйственной деятельности. Особенно актуальным оно становится в период развития рыночных отношений, поскольку функционирование компаний при наличии конкурентной среды так или иначе оценивается как работа в условиях неопределенности, которая предусматривает наличие различного рода возмущений, которые непосредственно влияют на объясняемые переменные. Прогноз, построенный на базовой методологии эконометрической модели, если не исключает, то, по крайней мере, уменьшает ошибочные значения результирующих параметров математической модели.

Цель данной работы определить значение эконометрического моделирование, его применение и особенности построения.

1. Теоретические аспекты эконометрической модели

1.1. Понятие эконометрической модели

Эконометрика – самостоятельная экономическая дисциплина, занимающаяся разработкой и применением статистических методов для измерения взаимосвязей между эконометрическими переменными[3].

Эконометрика представляет собой комбинацию 3-х областей знаний:

Статистика имеет дело с массовыми явлениями любой природы. Эконометрика – с массовыми явлениями в эконометрике. Методы математической статистики универсальны и не учитывают специфики экономических данных. Специфика эконометрических данных заключается в том, что они не являются результатами контролируемого эксперимента. В

экономике невозможно проводить многократные эксперименты хотя бы из-за

изменения внешних условий эксперимента.

Экономическая теория определяет общие закономерности развития исследуемой системы или объекта. При чем показывает их чисто схематически, выделяет тенденцию.

Экономическая теория формирует качественные гипотезы. Эконометрика же имеет дело с конкретными экономическими данными и занимается количественным описанием конкретных взаимосвязей, то есть заменяет коэффициенты, представленные в общем виде, конкретными численными значениями.

Кроме того, экономические данные часто содержат ошибки измерения. В эконометрике разрабатываются специальные методы анализа, позволяющие, если не устранить, то, по крайней мере, снизить влияние этих ошибок на полученные результаты. Эконометрическая модель – формализованное описание количественных взаимосвязей между переменными. Это главный инструмент эконометрики.

Эконометрическая модель имеет следующий вид[3]:

где Y – наблюдаемое значение переменной (объясняемая переменная);

f(X) – объясненная часть, зависящая от значений объясняющих переменных;

ε – случайная составляющая (возмущения).

Можно выделить три класса эконометрических моделей:

- модель временных данных;

- регрессионная модель с одним уравнением;

- система одновременных уравнений.

В модели временных данных результатный признак является функцией

переменной времени или переменных, относящихся к другим моментам времени.

Модели временных данных, представляющих собой зависимость результативного признака от времени:

- модели тренда и сезонности.

Модели временных данных, представляющих собой зависимость результативного признака от переменных, датированных другими моментами времени[2]:

- модели с распределенным лагом (объясняют поведение результативного признака в зависимости от предыдущих факторных переменных Х);

- модели авторегрессии ( объясняют поведение результативного признака в зависимости от предыдущих значений результативных переменных;

- модели ожиданий (объясняют поведение результативного признака в

зависимости от будущих значений факторных переменных). В регрессионных моделях с одним уравнением результативный признак представляется в виде функции факторных переменных.

прогнозирует сколько результативных признаков, сколько поведенческих уравнений входит в систему.

1.2. Классификация и основные этапы эконометрического моделирования

Задачи, решаемые с помощью эконометрической модели можно классифицировать по трем признакам:

1) по конечным прикладным целям;

2) по уровню иерархии;

3) по профилю анализируемой эконометрической системы.

По конечным прикладным целям выделяют две основные задачи:

- прогноз эконометрических и социально-экономических показателей, характеризующих состояние и развитие анализируемой системы;

- имитация возможных сценариев социально-экономического развития

По уровню иерархии задачи делятся:

- задачи макроуровня (страна в целом);

- задачи мезоуровня (регионы, отрасли, корпорации);

- микроуровень (семья, предприятие, фирма).

По профилю анализируемой экономической системы выделяют задачи,

направленные на изучение:

- инвестиционной, финансовой или социальной политики;

- спроса и потребления;

Основные этапы эконометрического моделирования[7]:

I этап (постановочный). На нем осуществляется определение конечных целей модели, набора участвующих в ней факторов и показателей, их роли. Основные цели исследований: анализ состояния и поведения экономического объекта, прогноз его экономических показателей, имитация развития объекта, выработка управленческих решений.

II этап (априорный). На нем проводится анализ сущности изучаемого объекта, формирование и формализация априорной (известной до начала моделирования) информации.

III этап (параметризация). Моделирование, то есть выбор общего вида модели, состава и формы входящих в нее связей. Основная задача этого этапа – выбор функции f(Х).

IV этап (информационный). На нем осуществляется сбор необходимой

V этап (идентификация модели). Осуществляется статистический анализ модели и оценка ее параметров. На этом этапе проводится основная часть эконометрических исследований.

VI этап (верификация модели). Проводится проверка адекватности модели, оценка точности модельных данных. Выясняется, насколько удачно решены проблемы спецификации и идентификации, какова точность расчетов по данной модели. Другими словами, проверяется насколько соответствует построенная модель моделируемому реальному экономическому объекту или процессу. При моделировании экономических процессов в эконометрических моделях используют два типа данных: пространственные и временные.

Пространственными данными является набор сведений по разным объектам, взятым за один и тот же период или момент времени.

Временными данными является набор сведений, характеризующих один и тот же объект, но за разные периоды или моменты времени.

Набор сведений представляет собой множество признаков, характеризующих объект исследования. Признаки могут выступать в одной из двух ролей: роль результативного признака (выполняет зависимая переменная Y); роль факторного признака (выполняет независимая переменная Х).

Переменные, участвующие в эконометрической модели любого типа,

- экзогенные (независимые), значения которых задаются извне, автономно;

- эндогенные (зависимые), значения которых определяются внутри модели;

- лаговые – эндогенные или экзогенные переменные эконометрической модели, датированные предыдущими моментами времени и находящиеся в уравнении с текущими переменными;

- предопределенные – экзогенные переменные, привязанные к прошлым, текущим и будущим моментам времени и лаговые эндогенные переменные, уже известные к данному моменту времени.

1.3. Спецификация и структура модели

В эконометрике предполагают, что ошибки измерения сведены к минимуму, рассматривая главным образом ошибки спецификации модели. Под спецификацией модели понимают выбор того или иного вида функциональной зависимости (уравнения регрессии), что не столь просто, т.к. часто одни и те же данные могут на первый взгляд одинаково хорошо приближаться различными кривыми (функциями). Однако же величина случайных ошибок не будет одна и та же для таких спецификаций модели, и сведение остаточного члена к минимуму позволяет выбрать наилучшую спецификацию.

Работа состоит из 1 файл

Основные этапы эконометрического моделирования.docx

Эконометрическая модель (econometric model) - это статистическая модель, которая является средством прогнозирования значений определенных переменных, называемых эндогенными переменными (endogenous variables). Для того чтобы сделать такие прогнозы, в качестве исходных данных используются значения других переменных, называемых экзогенными переменными (exogenous variables). Предположения о значениях таких переменных делаются пользователем модели. Например, в эконометрической модели уровень продаж автомашин в следующем году может быть привязан к уровню валового внутреннего продукта и процентных ставок. Чтобы сделать прогноз относительно объема продаж автомобилей в следующем году (это эндогенная переменная), следует получить данные о величине валового внутреннего продукта и процентных ставок для будущего года, которые относятся к экзогенным переменным.

Эконометрическая модель может представлять собой как очень сложную систему, так и простую формулу, которая может быть легко подсчитана на калькуляторе. В любом случае она требует знаний по экономике и статистике. Сначала для определения соответствующих взаимосвязей применяются знания по экономике, а затем для оценки количественной природы взаимосвязей полученные за прошедший период данные обрабатываются с помощью статистических методов.

Некоторые инвестиционные организации используют широкомасштабные эконометрические модели, чтобы на основании прогнозов таких факторов, как федеральный бюджет, ожидаемые потребительские расходы и планируемые инвестиции в деловую сферу, сделать прогнозы относительно будущего уровня валового внутреннего продукта, инфляции и безработицы. Некоторые фирмы и некоммерческие организации специализируются на таких моделях, продавая инвестиционным институтам, финансистам корпораций, общественным агентствам и др. или прогнозы, или компьютерные программы.

Разработчики таких широкомасштабных моделей обычно предусматривают несколько "стандартных" прогнозов, основанных на определенном наборе экзогенных переменных. Некоторые модели содержат вероятность, с которой может осуществляться тот или иной прогноз. В других случаях пользователи могут включать сделанные ими самими предположения и анализировать полученные в результате этих предположений прогнозы.

Широкомасштабные эконометрические модели такого типа насчитывают большое число уравнений, которые описывают большое число важных взаимосвязей. Несмотря на то что оценки таких взаимосвязей основаны на данных за прошедший период, эти оценки могут позволить (или не позволить) модели эффективно работать в будущем. Когда прогнозы оказываются неудачными, то иногда говорят, что лежащая в основе модели экономическая взаимосвязь претерпела структурные изменения. Однако неудача может явиться следствием влияния неучтенных в модели факторов. Та и другая ситуации требуют изменений или величин оценок, или самой концепции эконометрической модели, или же того и другого. Редко можно встретить пользователя, который бы не "ремонтировал" (или полностью "перестраивал") такую модель время от времени по мере накопления опыта.

Основные этапы эконометрического моделирования

Этапы эконометрического моделирования

Выделяют семь основных этапов эконометрического моделирования:

1) постановочный этап, в процессе осуществления которого определяются конечные цели и задачи исследования, а также совокупность включённых в модель факторных и результативных экономических переменных. При этом включение в эконометрическую модель той или иной переменной должно быть теоретически обоснованно и не должно быть слишком большим. Между факторными переменными не должно быть функциональной или тесной корреляционной связи, потому что это приводит к наличию в модели мультиколлинеарности и негативно сказывается на результатах всего процесса моделирования;

2) априорный этап, в процессе осуществления которого проводится теоретический анализ сущности исследуемого процесса, а также формирование и формализация известной до начала моделирования (априорной) информации и исходных допущений, касающихся в частности природы исходных статистических данных и случайных остаточных составляющих в виде ряда гипотез;

3) этап параметризации (моделирования), в процессе осуществления которого выбирается общий вид модели и определяется состав и формы входящих в неё связей, т. е. происходит непосредственно моделирование.

К основным задачам этапа параметризации относятся:

а) выбор наиболее оптимальной функции зависимости результативной переменной от факторных переменных. При возникновении ситуации выбора между нелинейной и линейной функциями зависимости, предпочтение всегда отдаётся линейной функции, как наиболее простой и надёжной;

б) задача спецификации модели, в которую входят такие подзадачи, как аппроксимация математической формой выявленных связей и соотношений между переменными, определение результативных и факторных переменных, формулировка исходных предпосылок и ограничений модели.

4) информационный этап, в процессе осуществления которого происходит сбор необходимых статистических данных, а также анализируется качество собранной информации;

6) этап оценки качества модели, в ходе осуществления которого проверяется достоверность и адекватность модели, т. е. определяется, насколько успешно решены задачи спецификации и идентификации модели, какова точность расчётов, полученных на её основе. Построенная модель должна быть адекватна реальному экономическому процессу. Если качество модели является неудовлетворительным, то происходит возврат ко второму этапу моделирования;

7) этап интерпретации результатов моделирования.

К наиболее распространённым эконометрическим моделям относятся:

модели потребительского и сберегательного потребления;
модели взаимосвязи риска и доходности ценных бумаг;
модели предложения труда;
макроэкономические модели (модель роста);
модели инвестиций;
маркетинговые модели;
модели валютных курсов и валютных кризисов и др.

Эконометрическое исследование связано с решением следующих проблем:

качественный анализ связей экономических переменных, т. е. определение зависимых (yi) и независимых (хi) переменных;
изучение соответствующего раздела экономической теории;
подбор данных;
спецификация формы связи между yi и хi;
оценка неизвестных параметров модели;
проверка ряда гипотез о свойствах распределения вероятностей для случайной компоненты (гипотезы о средней дисперсии и ковариации);
анализ мультиколлинеарности объясняющих переменных, оценка ее статистической значимости, определение переменных, ответственных за мультиколлинеарность;
введение фиктивных переменных;
выявление автокорреляции;
выявление тренда, циклической и случайной компонент;
проверка остатков модели на гетероскедастичность;
анализ структуры связей и построения системы одновременных уравнений;
проверка условия идентификации;
оценка параметров системы одновременных уравнений;
проблемы моделирования на основе системы временных рядов;
построение рекурсивных моделей, авторегрессионных моделей;
выработка управленческих решений
прогноз экономических показателей, характеризующих изучаемый процесс;
моделирование поведения процесса при различных значениях независимых (факторных) переменных.

2. Основные этапы построения эконометрических моделей и использования их для прогнозирования

Построение эконометрических моделей осуществляется в несколько основных шагов, этапов [1, c.284]:

1) Постановочный этап: определяются конечные цели исследования, моделирования, набор участвующих в модели факторов и показателей и их роли.

2) Априорный этап: предмодельный анализ экономической сущности изучаемого явления, формирование и формализация априорной информации и исходных допущений, предположений, гипотез на основе экономической теории.

3) Этап параметризации и спецификации модели: собственно моделирование, то есть выбор вида модели, функции регрессии, в том числе, состава и формы входящих в нее связей между переменными.

4) Информационный этап: наблюдение и сбор необходимой информации, статистических данных, их обработка.

5) Этап идентификации модели: статистическое оценивание неизвестных параметров модели по собранным данным, статистический анализ модели.

6) Этап верификации модели: сопоставление фактических, реальных данных и смоделированных, проверка адекватности модели, оценка ее точности и прогностических свойств.

Данилова Светлана Андреевна
Орловский государственный аграрный университет имени Н.В.Парахина
студент 2 курса экономического факультета

Аннотация
В данной статье рассматриваются основные задачи эконометрики как науки и этапы построения экономических моделей.

Danilova Svetlana Andreevna
Orel state agrarian University named after N.V. Parahina
2nd year student of economic faculty

Abstract
This article discusses the main tasks of econometrics as a science and stages of construction of economic models.

Эконометрика является процветающей отраслью науки. Она была образована на основе синтеза трех научных дисциплин: экономики, статистики и математики. При следующем развитии, при изучении экономических отношений с помощью эконометрики стали использовать современную вычислительную технику.

Основной задачей эконометрики можно считать количественную и качественную характеристику взаимозависимостей между реальными экономическими явлениями.

В пределах главной задачи на основе конечных практических целей также можно выделить следующие подзадачи:

Построение эконометрических моделей для количественного представления экономических взаимосвязей;
Исследование экономических процессов и явлений в динамике, измерение основной тенденции изменения и колеблемости эконометрических моделей;
Прогнозирование допустимых будущих показателей экономических явлений, описывающих модель;
Прогнозирование изменений в экономических процессах и явлениях, вследствие, изменения величины различных факторов, и выявление фактора наиболее сильно влияющего на эконометрическую модель.

Задачи решаемые эконометрикой можно сгруппировать по тому на каком уровне они решаются. Например, можно выделить макроуровень (уровень государства), мезоуровень (уровень региона или отдельной отрасли) и микроуровень (уровень семьи или организации).

Также в пределах специализации исследуемого экономического явления задачи изучаемые эконометрикой могут быть сосредоточены на проблемах рынка, инвестиций, ценообразования, социальной и финансовой политики и других.

Главным инструментом эконометрики служит эконометрическая модель. Эконометрические модели можно сгруппировать по ряду признаков. Одной из основных классификаций является группировка по направлению и глубине причинных связей между показателями, описывающими экономическую систему. В каждой экономической системе можно выделить внутренние или эндогенные переменные (выпуск продукции, численность работников, производительность труда) и внешние или экзогенные переменные (поставка ресурсов, климатические условия и др.). Исходя из этого выделяют следующие эконометрические модели:

регрессионные модели основаны на уравнении регрессии, или системе регрессионных уравнений, связывающих величины эндогенных и экзогенных переменных. Различают уравнения (модели) парной и множественной регрессии.
системы взаимозависимых моделей, наиболее полно описывают экономическую систему, содержащую, как правило, множество взаимосвязанных эндогенных и экзогенных переменных.
модели временных рядов. это последовательность экономических показателей измеренных через равные промежутки времени.

Построение и исследование эконометрических моделей является сложным и трудоемким процессом. Поэтому процесс построения эконометрической модели можно разбить на несколько этапов:

Постановочный этап. Происходит определение конечных задач исследования и факторов влияющих на модель;
Спецификация модели. Выбирается форма связи между переменными;
Идентификация модели. Статистическое оценивание модели, оценка качества ее неизвестных параметров;
Верификация модели. Проверяется истинность модели, ее адекватность.

Таким образом, основной задачей эконометрики является построение эконометрической модели, оценка адекватности и качества построенной модели и найденных параметров, а также использование представленных моделей для прогнозирования и проведения экономической политики.

Доугерти К. Введение в эконометрику. – М.: Финансы и статистика, 2009.
Елисеева И.И.Эконометрика. – М.: Финансы и статистика, 2008.
Кремер Н.Ш., Путко Б.А. Эконометрика: учебник для вузов. – М. ЮНИТИ-ДАНА, 2008.
Магнус Я.Р., Катышев П.К., Пересецкий А.А. Эконометрика: Начальный курс. – М.: Дело, 2009.

Связь с автором (комментарии/рецензии к статье)

Оставить комментарий

Вы должны авторизоваться, чтобы оставить комментарий.

ГОСТ

Эконометрика — это научная дисциплина, которая изучает количественные и качественные взаимосвязи экономических объектов и процессов при помощи математических и статистических методов и моделей.

Общие сведения об эконометрических моделях

Многократно доказано, что в экономической действительности существуют определенные зависимости (взаимосвязи) между различными экономическими показателями. Для того, чтобы установить эту зависимость, определить её силу и направление, выразить её на аналитическом языке, экономисты разработали и в настоящее время активно используют метод эконометрического моделирования.

В самом общем виде эконометрическая модель представляет собой статистическую модель, которая используется в качестве средства прогнозирования будущего развития событий в экономической сфере общественной жизни.

Как правило, эконометрической моделью называют уравнение, систему уравнений или систему неравенств, которая является математическим аналогом анализируемого объекта, учитывающим все важнейшие стороны и особенности его функционирования. Построение и использование эконометрических моделей позволяет определить степень влияния одного экономического явления на другое и предвидеть общее развитие экономической ситуации.

Этапы построения эконометрических моделей

Построить и проанализировать эконометрическую модель – это достаточно сложная и трудоёмкая задача. Поэтому в целях удобства осознания и реализации этого процесса он подразделяется на несколько этапов. В большинстве случаях выделяют четыре этапа:

постановка проблемы – это формулирование конечных целей эконометрического моделирования и определение набора показателей (факторов), которые принимают участие в эконометрической модели;
спецификация модели – это выбор формы связи между переменными, которые принимают участие в эконометрической модели;
идентификация модели – это статистическое оценивание неизвестных параметров эконометрической модели;
верификация модели – это осуществление проверки качества эконометрической модели.

Готовые работы на аналогичную тему

На первом этапе устанавливаются цели предстоящего исследования. Чаще всего в качестве целей провозглашают проведение анализа функционирования экономических систем, составление прогноза изменений ряда основных экономических показателей, имитирование (моделирование) экономических систем при изменении тех или иных факторов внешней и внутренней среды и т.д.

Показатели (переменные, факторы) включаются в эконометрическую модель только в случае, если теоретически обоснована их существенность и целесообразность включения в разрабатываемую модель (то есть они должны оказывать существенное влияние на итоговый результат). Кроме того, к объясняющим факторам предъявляется требование об отсутствии между ними тесной корреляционной связи, поскольку это исказит реальные результаты оценки.

Второй этап заключается в определении конкретной формы связи между переменными эконометрической модели. Это определение, выбор называется спецификацией. Она базируются на те знания, предположения, статистические данные, которые накопились в экономической теории и позволяют охарактеризовать исследуемую экономическую систему. В данном случае в большинстве случаях специалисты занимаются расчетом показателей роста и прироста, графическим представлением исходных данных и обращаются к некоторым типичным статистическим моделям (например, функция спроса, производственная функция и др.).

В процессе идентификации эконометрической модели из параметрического семейства функций подбирается та функция, которая лучше остальных способна выразить существующую зависимость эндогенных переменных от экзогенных переменных. В частности, требуется рассчитать конкретные значения параметров, которые располагаются вместе с экзогенными переменными. Эти значения определяются в результате применения классического или обобщённого метода наименьших квадратов. На данном (третьем) этапе непосредственно завершается построение эконометрической модели.

После того, как эконометрическая модель построена, требуется определить степень успешности ее построения, которая, в частности, проявляется через точность прогнозных и имитационных расчетов, основанных на этой модели. Для этого специалисты обращаются к методам верификации, в основе которых лежат процедуры статистической проверки гипотез и статистического анализа характеристик точности различных приемов статистического оценивания.

Кроме того, при верификации эконометрических моделей используется принцип ретроспективных расчетов. Он заключается в делении исходных статистических данных на две выборки: обучающую, для которой осуществляются этапы спецификации и идентификации, и экзаменующую, из которой в полученную модель подбирают экзогенные переменные. Таким образом, получают модельные значения (ретроспективно прогнозные) эндогенных переменных, которые затем сравнивают с соответствующими реальными значениями экзаменующей выборки. Благодаря этому оценивается адекватность и точность модельных выводов.

Читайте также: