Сущность эконометрики

Размещено на http://www.allbest.ru/

Эконометрика - одна из базовых дисциплин экономического образования во всем мире. Три основные составляющих эконометрики - экономическая теория, экономическая статистика и математика. Существуют различные варианты определения эконометрики:

1) расширенные, при которых к эконометрике относят все, что связано с измерениями в экономике;

2) узко инструментально ориентированные, при которых понимают определенный набор математико-статистических средств, позволяющих верифицировать модельные соотношения между анализируемыми экономическими показателями.

На наш взгляд, наиболее точно объяснил сущность эконометрики один из основателей этой науки Р. Фриш, который и ввел этот название в 1926 г.: «Эконометрика - это не то же самое, что экономическая статистика. Она не идентична и тому, что мы называем экономической теорией, хотя значительная часть этой теории носит количественный характер. Эконометрика не является синонимом приложений математики к экономике. Как показывает опыт, каждая из трех отправных точек - статистика, экономическая теория и математика - необходимое, но не достаточное условие для понимания количественных соотношений в современной экономической жизни. Это единство всех трех составляющих. И это единство образует эконометрику».

Эконометрика - это самостоятельная научная дисциплина, объединяющая совокупность теоретических результатов, приемов, методов и моделей, предназначенных для того, чтобы на базе экономической теории, экономической статистики и экономических измерений, математико-статистического инструментария придавать конкретное количественное выражение общим (качественным) закономерностям, обусловленным экономической теорией.

Эконометрический метод складывался в преодолении следующих трудностей, искажающих результаты применения классических статистических методов (сущность новых терминов будет раскрыта в дальнейшем):

1. асимметричности связей;

2. мультиколлинеарности связей;

3. эффекта гетероскедастичности;

4. автокорреляции;

5. ложной корреляции;

6. наличия лагов.

Для описания сущности эконометрической модели удобно разбить весь процесс моделирования на шесть основных этапов:

1-й этап (постановочный) - определение конечных целей моделирования, набора участвующих в модели факторов и показателей, их роли;

2-й этап (априорный) - предмодельный анализ экономической сущности изучаемого явления, формирование и формализация априорной информации, в частности, относящейся к природе и генезису исходных статистических данных и случайных остаточных составляющих;

3-й этап (параметризация) - собственно моделирование, т.е. выбор общего вида модели, в том числе состава и формы входящих в нее связей;

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

5-й этап (идентификация модели) - статистический анализ модели и в первую очередь статистическое оценивание неизвестных параметров модели;

6-й этап (верификация модели) - сопоставление реальных и модельных данных, проверка адекватности модели, оценка точности модельных данных.

Эконометрическое моделирование реальных социально-экономических процессов и систем обычно преследует два типа конечных прикладных целей (или одну из них): 1) прогноз экономических и социально-экономических показателей, характеризующих состояние и развитие анализируемой системы; 2) имитацию различных возможных сценариев социально-экономического развития анализируемой системы (многовариантные сценарные расчеты, ситуационное моделирование).

При постановке задач эконометрического моделирования следует определить их иерархический уровень и профиль. Анализируемые задачи могут относиться к макро- (страна, межстрановой анализ), мезо- (регионы внутри страны) и микро- (предприятия, фирмы, семьи) уровням и быть направленными на решение вопросов различного профиля инвестиционной, финансовой или социальной политики, ценообразования, распределительных отношений и т.п.

Эконометрика -- наука о методах исследования числовых зависимостей между экономическими явлениями. В качестве исследовательских методов эконометрики применяются статистические и математические методы, адаптированные для экономических исследований. Основной инструмент эконометрического анализа -- описательная эконометрическая модель. Изучение механизма формирования выделенного экономического явления сводится к построению описательной модели этого явления и статистическому оцениванию параметров созданной модели с последующим формулированием выводов по данной модели. Описательная эконометрическая модель -- это уравнение (или система уравнений), приближенным способом представляющее основные количественные зависимости между рассматриваемыми экономическими явлениями.

Зависимости между экономическими явлениями, как правило, очень сложны, а иногда и многомерны. Чаще всего на выделенное явление влияет множество других явлений экономического и внеэкономического (общественного, демографического, природного, технического и т. п.) характера Как правило, воздействие различных факторов на исследуемое экономическое явление оказывается разнообразным: влияние одних может быть систематическим и сильным, а других -- случайным и слабым. Эконометрическая модель как формализованное описание исследуемого фрагмента экономической действительности учитывает только наиболее существенные элементы и итерирует менее значимые. Внешнее представление этого описания имеет вид уравнения модели.

Все экономические явления, учитываемые в описательной эконометрической модели, с учетом их роли можно разделить на два вида: экономическое явление, исследуемое при помощи модели, т. е. объясняемая переменная, и экономические явления, которые влияют на объясняемую переменную, т. е. объясняющие переменные. Объясняемую переменную будем обозначать Y, а объясняющие переменные -- Х₁, Х₂, …, Х_k.

Описательную эконометрическую модель, представляющую зависимость переменной Yот переменных Х₁, Х₂, …, Х_k, можно записать в общем виде как

В этом выражении символ f означает аналитическую форму функции объясняющих переменных, которая определяется в процессе построения модели. Символом е обозначаются так называемые случайные отклонения эконометрической модели.

Учет случайных отклонений в эконометрической модели отражает ее стохастический характер. Как правило, экономические явления очень сложны На формирование объясняемой переменной влияет множество факторов. Учесть в модели все эти факторы практически невозможно. Помимо всего, многое факторы имеют эпизодический и случайный характер. В число объясняющих переменных включаются только важнейшие факторы. Это означает, что множество объясняющих переменных никогда не может точно определить процесс формирования объясняемой переменной. Как следствие, наблюдаемые значения объясняемой переменной никогда не бывают строго равными значениям, вычисляемым по уравнению модели, а только приблизительно равны им. Такие отклонения фактических значений объясняемой переменной от ее расчетных значений и есть результат воздействия случайных факторов. Чем лучше модель отражает исследуемую действительность, тем меньше случайные отклонения.

Если зависимость объясняемой переменной Y от объясняющих переменных Х₁, Х₂, …, Х_k имеет линейный характер, то мы имеем дело с описательной эконометрической моделью вида

После отбрасывания случайных отклонений е получаем уравнение

в котором означает ожидаемое значение объясняемой переменной Y.

В эконометрической модели присутствуют некоторые неизвестные величины, значения которых должны оцениваться; они называются параметрами модели. Параметры бывают двух видов. Первый вид -- структурные параметры, от которых зависит значение функции объясняющих переменных. В модели (2) они обозначены символами a₁, a₂, …a_k. Второй вид -- параметры стохастической структуры модели. Эти параметры определяют распределение случайных отклонений параметров модели, таких как математическое ожидание и дисперсия случайных отклонений, а также их коэффициентов автокорреляции.

Исследование зависимостей между экономическими явлениями при помощи эконометрической модели -- многоэтапный процесс. На предварительном этапе определяется исследуемое явление, что равнозначно выбору переменной, объясняемой моделью. На первом этапе из множества факторов, влияющих на объясняемую переменную, выбираются объясняющие переменные. Второй этап -- выбор аналитической формы модели, т. е. выбор конкретной математической формы функции, описывающей зависимость объясняемой переменной от объясняющих переменных. На третьем этапе оцениваются параметры модели, т. е. рассчитываются оценки значений каждого параметра I la четвертом этапе выполняется верификация модели, цель которой заключается в проверке насколько хорошо построенная модель описывает экономические реалии. Последний этап -- принятие решений с помощью модели, т. с. ее практическое использование. Принимаемые решения могут относиться к одному из двух видов деятельности: к экономическому анализу или к прогнозированию.

В завершение общих замечаний об эконометрических моделях уделим немного внимания их классификации, поскольку тип модели предопределяет решение о применении определенной исследовательской процедуры и о применении конкретного метода исследования.

По уровню познавательной ценности эконометрические модели можно разделить на четыре класса: причинно-следственные модели, симптоматические модели, авторегрессионные модели и модели тенденции развития. Причинно-следственными называются модели, в которых между объясняемой и объясняющими переменными существует причинно-следственная зависимость. В этом случае объясняемая переменная модели играет роль следствия, а объясняющие переменные -- роль причин. Симптоматические модели характеризуются тем, что их нельзя интерпретировать в категориях причин и следствий. В этих моделях роль объясняющих переменных играют переменные, сильно коррелированные с объясняемой переменной. В авторегрессионных моделях роль объясняемых переменных играют сдвинутые по времени объясняемые переменные. Такие модели применяются, главным образом, для исследования явлений, характеризующихся инерционностью. Моделями тенденции развития называются модели, описывающие развитие явлений во времени. В моделях этого типа объясняемые переменные представляются функциями единственной переменной времени, которая чаще всего принимает значения из натурального ряда чисел, приписываемых последовательным интервалам исследуемого периода времени.

При формулировании определения эконометрической модели отмечалось, что она представляет собой уравнение (или систему уравнений), описывающее зависимости между экономическими явлениями. Таким образом, существует еще один критерий классификации эконометрических моделей но количеству уравнений, которое совпадает с количеством переменных, объясняемых этой моделью. Множество моделей можно разделить на одномерные, т е. описывающие формирование одной переменной, и многомерные, описывающие одновременное формирование нескольких переменных. По аналитической форме множество моделей можно разделить на линейные и нелинейные В линейной модели, обобщенная форма которой представлена выражением (2), объясняемая неременная является линейной функцией объясняющих переменных и случайного отклонения. Среди нелинейных моделей можно выделить модели, нелинейные относительно объясняющих переменных, но линейные относительно структурных параметров, а также модели, нелинейные относительно и объясняющих переменных и структурных параметров. Большая часть настоящей работы посвящена линейным моделям. Эконометрические методы, применяемые в более сложных случаях, представляют собой, как правило, модификацию методов, разработанных для простейших ситуаций. Достаточно часто нелинейные модели можно линеаризовать с помощью соответствующего преобразования переменных, что позволяет применять исследовательские методы, характерные для линейных моделей. эконометрика моделирование статистический

Еще один критерий классификации эконометрических моделей -- тип статистических данных, используемых для построения модели. По этому признаку можно выделить модели, построенные на основе среза данных либо на основе данных за определенный период времени. Модели первого вида строятся с использованием статистических данных по множеству однотипных экономических объектов (предприятий, административных учреждений, физических лиц и т. п.), зафиксированных на определенный момент времени и представленных в форме однородного информационного ряда. Модели второго вида строятся с использованием статистических данных по единственному экономическому объекту, собранных при наблюдении за этим объектом в течение некоторого интервала времени.

Размещено на Allbest.ru