Предмет, метод и задача эконометрии

Эконометрия как вид экономического анализа совокупности статистических данных. Математический образ экономического явления. Свойства эконометрического моделирования. Принцип инертности при прогнозировании. Задачи корреляционно-регрессионного анализа.

Рубрика Экономико-математическое моделирование
Вид лекция
Язык русский
Дата добавления 29.09.2013
Размер файла 18,9 K

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Размещено на http://www.allbest.ru/

Предмет, метод и задача эконометрии

Эконометрия - это особый вид экономического анализа совокупности статистических данных, характеризующих изучаемое социально-экономическое явление, который позволяет установить тесноту и наличие связей между показателями рассматриваемой системы, создать математическую модель, описывающую эмпирически реальное явление, для комплексной научно обоснованной оценки дальнейшего развития исследуемого процесса или объекта.

Как следует из вышеприведенного определения, эконометрия изучает причинно-следственные связи между параметрами изучаемого социально-экономического явления. Эти исследования проводятся на моделях, сконструированных с помощью экономической теории. Такие исследования необходимы для разработки экономически обоснованных и статистически достоверных прогнозов в отношении дальнейшего развития изучаемого объекта. Получение прогнозов на основе экстраполяции системы показателей, а также его обоснование и уточнение границ погрешностей - конечная цель эконометрии как науки.

Построение эконометрических моделей необходимо, прежде всего, для более полного понимания сущности происходящих в обществе социально-экономических процессов и их анализа. Математическая модель, построенная на основе имеющихся статистических наблюдений, может быть использована для прогнозирования поведения показателей в будущем. Модели являются мерой теоретических версий: эмпирически наполняясь важным числовым материалом, они представляют реальное явление в математической форме и позволяют получать численные значения экономических показателей.

При умелом использовании эконометрические модели могут способствовать достижению иных целей, например, для подготовки обоснованных рациональных предложений в области выработки экономической политики предприятия, региона и даже государства в целом.

Эконометрическая модель - это условный математический образ (аналог) социально-экономического явления, приближенно воспроизводящий его свойства, воссоздающий его с определенной степенью точности и позволяющий установить главные закономерности, которые присущи реальному явлению.

Между моделью и реальным объектом, как правило, существует соотношение сходства и условности, которые позволяют исследовать объект посредством изучения модели. Если построенная модель адекватно отображает изучаемое реальное явление, то она позволяет, с одной стороны, определять количественные характеристики показателей, описывающих рассматриваемое явление, и с другой - делает возможным целенаправленно воздействовать на процесс дальнейшего развития объекта. Но изучение реального явления посредством модели возможно при соблюдении ряда определенных условий: однородности статистической совокупности показателей, однозначности определения величин, полноты и достоверности исходной информации.

В своей работе эконометрист оперирует с информационными массивами исходных и расчетных данных, трансформируя их в соответствии с поставленными задачами и целью исследований. Эконометрическое моделирование, в сущности, предполагает не столько численную оценку уровня того или иного изучаемого показателя, сколько мировоззренческое осмысление полученного результата, его сопоставление с человеческим фактором, оценку последствий в будущем, которые возникают в процессе развития наблюдаемого социально-экономического явления. И здесь важное место занимает системный подход к рассмотрению совокупности факторов, определяющих явление, обязательно присутствуют элементы творчества и философии. эконометрия корреляционный регрессионный прогнозирование

Для обеспечения надежности моделей необходимо иметь достаточную по объему статистическую совокупность исходных данных, в которой каждое наблюдение должно быть охарактеризовано значениями всех факторов и результативных признаков. Число наблюдений, по меньшей мере, должно в 7-8 раз превышать количество параметров моделей, особенно если это модели регрессионного типа.

Чтобы можно было использовать модель за пределами выборки и утверждать, что она описывает свойства всей генеральной совокупности статистических данных, она должна отвечать следующим требованиям:

число степеней свободы вариации совокупности показателей должно быть достаточно большим;

отдельные наблюдения за одним и тем же параметром должны быть статистически независимыми;

включаемые в модель переменные должны быть измерены без существенных ошибок;

включаемые в модель переменные должны быть как можно меньше коррелированы между собой (условие отсутствия мультиколлинеарности).

Разработка теоретически осмысленной и статистически оцениваемой математической модели является первой и, в общем случае, наиболее сложной частью эконометрического моделирования. Качество процедуры отбора переменных, определение их соотношений, выбор математической функции, описывающий корректно каждое соотношение - определяют, в совокупности, качество моделирования. Недостатки плохой модели не могут быть компенсированы, например, применением более точных методов оценивания.

Существенным недостатком эконометрического моделирования как познавательного процесса закономерностей в социально-экономических явлениях является то обстоятельство, что исследования на моделях, к сожалению, могут быть проверены экспериментально только лишь после реализации прогнозируемых явлений или процессов.

Поскольку в реальной жизни социально-экономические явления постоянно изменяются, для эконометриста важным является не столько изучение их в прошлом или в период появления (анализ и оценка ретроспективных данных необходимы для понимания сущности происходящих процессов), сколько предвидение направления совершенствования (или угасания) объекта исследований в последующие временные периоды.

Руководителей всех рангов, специалистов, предпринимателей и просто широкие слои населения всегда, и особенно сегодня, в период нестабильной экономики в государстве, все в большей степени начинают интересовать точные однозначные оценки развития социально-экономических явлений в перспективе - прогнозы, дополненные, по возможности, границами ошибок предсказаний.

Как правило, прогнозы не могут быть точными, поскольку подвержены воздействию на них дополнительного источника ошибки - случайных факторов, которые порой бывает сложно предусмотреть и учесть. Очевидно, эконометрист, делающий прогноз, должен минимизировать эту дополнительную ошибку, моделируя как можно более точно поведение переменных, описывающих в совокупности изучаемое социально-экономическое явление.

Прогноз - это результат научной деятельности, направленной на выявление возможных состояний объектов в будущем, а также альтернативных путей и сроков достижения этого состояния.

Прогнозирование - процесс разработки обоснованных прогнозов.

При прогнозировании следует помнить, что будущее любого объекта всегда, как правило, зависит от сложного переплетения случайных факторов, которые невозможно полностью учесть. Поэтому эконометрические прогнозы носят вероятностный характер, определяя лишь возможные варианты развития объекта в будущем.

При прогнозировании следует учитывать принцип инертности, в соответствии с которым закономерности, устойчиво существующие в течение длительного времени, аналогично будут действовать некоторое время и после окончания рассматриваемого временного периода. Из этого вытекает необходимость в изучении динамики явлений в прошлом и в настоящем, то есть за период их существования. Отражая связи между прошлым и настоящим, прогнозирование дает представление о будущем на основе преемственности процессов в их развитии.

Прогнозирование - это информация о будущем. И эта информация необходима, прежде всего, для принятия конкретных решений, направленных на адаптацию общества к внешней среде, которая неизбежно изменится в перспективе под воздействием различных факторов. Поэтому прогнозы неразрывно связаны с управлением: творческий поиск вариантов развития исследуемого социально-экономического явления должен быть использован в процессе выработки и принятия управленческих решений.

Для прогнозирования используются различные методы. Выбор метода прогнозирования зависит от срока прогноза и структуры процесса.

Методами прогнозирования называют совокупность приемов мышления, позволяющих на основе анализа прошлых (ретроспективных) внешних и внутренних связей, присущих объекту, а также их изменений, вынести суждение определенной достоверности относительно будущего изучаемого объекта.

Современная наука располагает множеством (более 100) методов и приемов разработки прогнозов. Каждый из них обладает своими достоинствами и недостатками, имеет свои особенности в зависимости от целей использования прогнозов, уровней проводимых исследований, качества исходной информации, научной обоснованности. Выбор метода прогнозирования зависит от характера прогнозируемого объекта и требований к информационному обеспечению. На практике наиболее часто применяются следующие методы прогнозирования: экспертных оценок, экстраполяции, моделирования, нормативный и метод цепных подстановок.

Все виды прогнозов требуют периодического уточнения на основе новых сведений. Процесс прогнозирования, как и процесс планирования, является непрерывным.

Каждое социально-экономическое явление характеризуется многочисленными параметрами (факторами), которые в той или иной степени связаны между собой, оказывают влияние друг на друга и на другие явления, способствуя их развитию или угасанию. В условиях рыночной экономики важно правильно оценить влияние различных факторов на результаты хозяйственной деятельности, определить, к каким последствиям приведет изменение их количественных характеристик, насколько отдельные факторы зависимы друг от друга, насколько взаимосвязи между факторами устойчивы.

Изучение причинной связи затруднено тем обстоятельством, что сила и характер влияния отдельных факторов на другие непостоянны. Кроме того, одни и те же объекты в одних случаях могут выступать как фактор, в других - как результат. Поэтому при изучении связи между двумя переменными величинами важно установить, основываясь на логических рассуждениях, которая из них является причинной, а которая - следственной. Например, балансовая прибыль всегда зависит от введения в действие основных доходов, а не наоборот, то есть основные фонды, в этом случае, являются независимой переменной, а балансовая прибыль - зависимой. В другом случае балансовая прибыль может выступать уже как независимая переменная. Например, валовой общественный продукт зависит от величины балансовой прибыли.

Далее, ввиду большого количества факторов, в совокупности определяющих уровень развития изучаемого социально-экономического явления, возникают задачи отсева и оценки существенности факторов, установление между ними формы и тесноты связи, позволяющих разработать достоверный прогноз развития социально-экономического явления в будущем и, если он удовлетворяет, - разработать проект, реализация которого позволит достичь желаемого результата в хозяйственной деятельности путем целенаправленного воздействия на те или иные факторы.

Здесь уместно будет напомнить, что зависимость между двумя переменными факторами (так называемая парная зависимость) бывает функциональной и корреляционной. Если каждому значению независимой переменной соответствует только одно значение зависимой переменной , то такая зависимость между величинами и называется функциональной. Функциональная зависимость между параметрами обычно наблюдается в технических процессах и объектах и в экономике встречается крайне редко, так же как и сами социально-экономические явления крайне редко бывают полностью независимыми друг от друга. В экономике практически невозможно установить и наблюдать зависимость между отдельными единицами совокупности факторов. Она четко проявляется только лишь при анализе достаточно большой совокупности исходных статистических данных в целом. При этом одному значению независимой переменной могут соответствовать не одно, а зразу несколько значений зависимой переменной . Если при изменении признака изменяется среднее значение признака , то такая связь между переменными и называется корреляционной.

Среди известных способов изучения взаимосвязей между социально-экономическими явлениями в настоящее время находит широкое применение регрессионный и корреляционный анализ. Он позволяет оценить не только форму связи между параметрами, но и ее количественную характеристику. С его помощью можно установить, насколько изменится результирующий признак при изменении одного или нескольких факторных признаков на единицу или любую иную, например, прогнозируемую или нормативную величину, и тем самым заведомо исключить при планировании хозяйственной деятельности принятие неправильных управленческих решений.

Корреляционно-регрессионным анализом называется совокупность математических методов, с помощью которых устанавливаются и исследуются взаимосвязи между корреляционно связанными параметрами (переменными). С помощью корреляционно-регрессионного анализа решаются основные задачи:

нахождение основной закономерности (формы связи), которая наиболее корректно характеризует зависимость двух (или нескольких) корреляционно связанных переменных, то есть разработка математической модели связи;

определение степени тесноты связи между переменными, то есть нахождение численных параметров математической модели.

Обычно в качестве математической модели используют уравнения регрессии. Существует более двух десятков видов уравнений регрессии, но наиболее часто на практике применяются уравнения прямой, гиперболы, параболы, экспоненциальная и логарифмическая функции. Выбор уравнения и обоснование формы связи между факторной и результирующей переменными является достаточно сложной задачей, которая решается на основе совместного использования экспертных и математических методов. При анализе социально-экономических явлений (как, впрочем, и научно-технических проблем) довольно часто встречаются именно линейные связи и зависимости, т.е. взаимосвязь между исследуемыми параметрами достаточно точно описывается линейными моделями.

Размещено на Allbest.ru

...

Подобные документы

  • Расчет стоимости оборудования с использованием методов корреляционного моделирования. Метод парной и множественной корреляции. Построение матрицы парных коэффициентов корреляции. Проверка оставшихся факторных признаков на свойство мультиколлинеарности.

    задача [83,2 K], добавлен 20.01.2010

  • Построение математической модели выбранного экономического явления методами регрессионного анализа. Линейная регрессионная модель. Выборочный коэффициент корреляции. Метод наименьших квадратов для модели множественной регрессии, статистические гипотезы.

    курсовая работа [1,1 M], добавлен 22.05.2015

  • Сущность корреляционно-регрессионного анализа и его использование в сельскохозяйственном производстве. Этапы проведения корреляционно-регрессионного анализа. Области его применения. Анализ объекта и разработка числовой экономико-математической модели.

    курсовая работа [151,0 K], добавлен 27.03.2009

  • Основные задачи оценки экономических явлений и процессов. Проведение детерминированного факторного анализа и приемы математического моделирования факторной системы. Суть метода последовательного элиминирования факторов. Оперативный контроль затрат.

    шпаргалка [1,1 M], добавлен 08.12.2010

  • Связь между случайными переменными и оценка её тесноты как основная задача корреляционного анализа. Регрессионный анализ, расчет параметров уравнения линейной парной регрессии. Оценка статистической надежности результатов регрессионного моделирования.

    контрольная работа [50,4 K], добавлен 07.06.2011

  • Теоретические основы прикладного регрессионного анализа. Проверка предпосылок и предположений регрессионного анализа. Обнаружение выбросов в выборке. Рекомендации по устранению мультиколлинеарности. Пример практического применения регрессионного анализа.

    курсовая работа [1,2 M], добавлен 04.02.2011

  • Важнейшим заданием экономического анализа является изучение взаимосвязи между различными экономическими явлениями. Метод сглаживания ряда динамики с использованием скользящей средней. Определение вида функциональной зависимости между признаком и фактором.

    контрольная работа [100,8 K], добавлен 12.03.2009

  • Основные проблемы эконометрического моделирования. Использование фиктивных переменных и гармонических трендов. Метод наименьших квадратов и выборочная дисперсия. Смысл коэффициента детерминации. Расчет функции эластичности. Свойства линейной модели.

    контрольная работа [18,6 K], добавлен 06.11.2009

  • Теоретическая оценка инфляционных процессов, обзор исследований по российской инфляции и статистических данных. Обзор используемых методов эмпирического анализа, особенности эконометрического моделирования инфляционных процессов в современной России.

    курсовая работа [44,3 K], добавлен 04.02.2011

  • Особенности корреляционно-регрессионного анализа, его основные этапы. Характеристика показателей социально-экономического развития стран Африки. Этапы построения уравнения регрессии. Анализ средней продолжительности жизни населения в странах Африки.

    контрольная работа [47,2 K], добавлен 17.04.2012

  • Гомоморфизм - методологическая основа моделирования. Формы представления систем. Последовательность разработки математической модели. Модель как средство экономического анализа. Моделирование информационных систем. Понятие об имитационном моделировании.

    презентация [1,7 M], добавлен 19.12.2013

  • Статистический анализ по выборке. Проведение регрессионного анализа исходных данных и выбор аналитической формы записи производственной функции. Выполнение экономического анализа в выбранной регрессионной модели на основе коэффициентов эластичности.

    курсовая работа [2,2 M], добавлен 22.07.2015

  • Основы понятия регрессионного анализа и математического моделирования. Численное решение краевых задач математической физики методом конечных разностей. Решение стандартных и оптимизационных задач, систем линейных уравнений. Метод конечных элементов.

    реферат [227,1 K], добавлен 18.04.2015

  • Основные элементы эконометрического анализа временных рядов. Задачи анализа и их первоначальная обработка. Решение задач кратко- и среднесрочного прогноза значений временного ряда. Методы нахождения параметров уравнения тренда. Метод наименьших квадратов.

    контрольная работа [37,6 K], добавлен 03.06.2009

  • Методы исследования и моделирования социально-экономических систем. Этапы эконометрического моделирования и классификация эконометрических моделей. Задачи экономики и социологии труда как объект эконометрического моделирования и прогнозирования.

    курсовая работа [701,5 K], добавлен 14.05.2015

  • Понятие корреляционно-регрессионного анализа как метода изучения по выборочным данным статистической зависимости ряда величин. Оценка математического ожидания, дисперсии, среднего квадратического отклонения и коэффициента корреляции случайных величин.

    курсовая работа [413,0 K], добавлен 11.08.2012

  • Задачи на выявление зависимости между объемом продаж и расходами на рекламу методом парного корреляционно-регрессионного анализа. Построение поля корреляции. Использование для аппроксимации прямолинейной, параболической и логарифмической зависимости.

    контрольная работа [118,6 K], добавлен 11.12.2009

  • Общая характеристика математических методов анализа, их классификация и типы, условия и возможности использования. Экономико-математическое моделирование как способ изучения хозяйственной деятельности, их применение в решении аналитических задач.

    контрольная работа [1,6 M], добавлен 26.05.2013

  • Метод статистического исследования. Генеральная совокупность и выборка. Приведение статистики темпа инфляции за 10 лет. Выборочное обследование торговых предприятий, оценка величины запаса (в днях оборота). Этапы корреляционно-регрессионного анализа.

    контрольная работа [170,0 K], добавлен 20.01.2014

  • Сущность корреляционно-регрессионного анализа и экономико-математической модели. Обеспечение объема и случайного состава выборки. Измерение степени тесноты связи между переменными. Составление уравнений регрессии, их экономико-статистический анализ.

    курсовая работа [440,3 K], добавлен 27.07.2015

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.