Теоретические основы эконометрики

Размещено на http://www.allbest.ru/

Теоретические основы эконометрики

1. Эконометрика как наука

Эконометрика -- быстроразвивающаяся отрасль науки, состоящая в том, чтобы придать количественные меры экономическим отношениям. Свидетельством всемирного признания эконометрики является присуждение Нобелевских премий Р. Фришу и Я. Тинбергену (1969), Л. Клейну (1980), Т. Хаавельмо (1989), Дж. Хекману и Д. Макфаддену (2000).

Современное экономическое образование держится на трех китах: макро-, микроэкономике и эконометрике. В условиях рыночной экономики возрастает роль эконометрических методов, и теряет свою актуальность построение оптимизационных моделей отраслей и предприятий. Без знания эконометрических методов невозможно исследование и теоретическое обобщение эмпирических зависимостей переменных, а также построение надежного прогноза в банковском деле, финансах и бизнесе.

Слово «эконометрика» представляет собой комбинацию двух слов «экономика» и «метрика». Сам термин был введен по одним источникам в 1926 г. норвежским ученым Р. Фришем и подчеркивает специфику, содержание эконометрики как науки: количественное выражение связей и соотношений, раскрытых и обоснованных экономической теорией. По другим данным термин «эконометрика» введен бухгалтером П. Цьемпой в 1910 г. (Австро-Венгрия), причем у Цьемпы -- «эконометрия».

Один из первых сторонников выделения этой новой дисциплины И. Шумпетер полагал, что в соответствии со своим назначением эта наука должна называться «эконометрика». Советский ученый А.Л. Вайнштейн считал, что название науки основывается на греческом слове «метрия» (геометрия, планиметрия и т.д.), соответственно по аналогии -- эконометрия. Однако в мировой науке общепринятым стал термин «эконометрика».

Зарождение эконометрики является следствием междисциплинарного подхода к изучению экономики. Эта наука возникла в результате взаимодействия и объединения в особый «сплав» трех дисциплин: экономической теории, математической экономики и статистики (экономической и математической). Впоследствии к ним присоединилось развитие вычислительной техники как особое условие дисциплины «эконометрика».

Таким образом, эконометрика - наука, которая дает количественное выражение взаимосвязей экономических явлений и процессов.

Эконометрика -- это наука, в которой на базе реальных статистических данных строятся, анализируются и совершенствуются математические модели реальных экономических явлений. Эконометрика позволяет найти количественное подтверждение либо опровержение того или иного экономического закона либо гипотезы.

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 статистических данных и экономических показателей, а эконометрика, используя традиционные математико-статистические и специально разработанные методы, проводит анализ количественных взаимосвязей между этими показателями.

Базовые понятия эконометрики имеют два определения -- «экономическое» и «математическое». Подобная двойственность имеет место и в формулировках результатов от экономических работ, в которых почти не используется математический аппарат, до математических трудов, использующих аппарат современной математики.

Экономическая составляющая эконометрики является первичной. Именно экономика определяет постановку задачи и исходные предпосылки, а результат, формируемый на математическом языке, представляет интерес лишь в том случае, если удается его экономическая интерпретация.

Широкому внедрению экономических методов способствует развитие электронных вычислительных машин. Компьютерные эконометрические пакеты сделали более доступными и наглядными эти методы, так как наиболее трудоемкую работу по расчету различных статистик, параметров, характеристик, построению таблиц и графиков в основном стал выполнять компьютер, а эконометристу осталась творческая работа: постановка задачи, выбор соответствующей модели и метода ее решения, интерпретация результатов.

Таким образом, эконометрика связывает между собой экономическую теорию и экономическую статистику, и с помощью математико-статистических методов придает конкретное количественное выражение общим закономерностям, устанавливаемым экономической теорией.

2. Предмет эконометрики

Рыночная экономика требует улучшения использования статистической и экономической информации, характеризующей результаты хозяйственной деятельности. Создание информационной базы невозможно без учета действия различных факторов, формирующих финансовые результаты. Одновременно целесообразно выделить влияние факторов, которые зависят непосредственно от принятия управленческих решений данным субъектом хозяйствования, и влияние факторов, которые от менеджмента не зависят (изменение цен, тарифов, налогов, инфляции и т.д.).

Элиминирование (устранение) влияния таких факторов в эконометрических моделях и характеристика их влияния путем соответствующих вычислений позволяет более правильно прогнозировать результаты исследуемых явлений в будущем периоде.

Эконометрические расчеты помогают лучше понять хозяйственные процессы и явления, достоверно формулировать результаты и делать прогнозы. Более эффективное функционирование хозяйственной системы требует умелой и реальной экономической политики, а эффективная политика -- понимания различных взаимосвязей между факторами и результатами. При принятии управленческих решений необходимо знать систему этих взаимосвязей и соответствующим образом влиять на них.

Предмет исследования эконометрики как науки - экономические явления. Но в отличие от экономической теории эконометрика делает упор на количественные, а не на качественные аспекты этих явлений.

Например, экономическая теория утверждает, что спрос на товар с ростом его цены убывает, но при этом не отвечает на вопрос как быстро, согласно какому условию и т.д. Эконометрика отвечает на эти вопросы применительно к каждому конкретному случаю.

Таким образом, предметом эконометрики являются факторы, формирующие развитие экономических явлений и процессов, а эконометрика это искусство предвидения, разработки экономических прогнозов и гипотез.

Предпосылки, на которых основываются оценки факторов развития экономики, связаны с риском. Для уменьшения ошибок эконометристы должны решить, как включить в эконометрические расчеты все без исключения факторы и выбрать наиболее эффективные методы их оценки, обеспечивающие их достоверность.

Анализ экономических процессов и явлений в эконометрике осуществляется с помощью математических моделей, построенных на эмпирических данных. Многообразие и сложность экономических процессов предопределяет многообразие моделей, используемых для эконометрического анализа.

Моделью называется материальный или мысленно представляемый объект, замещающий в процессе исследования объект-оригинал таким образом, что его непосредственное изучение дает новые знания об объекте-оригинале.

Модель выступает в качестве средства анализа и прогнозирования конкретных экономических процессов на основе реальной статистической информации. Правильный выбор вида экономической модели является отправной точкой для качественного ее анализа. Безусловно, на практике неизвестно, какая модель является верной, и зачастую подбирают такую модель, которая наиболее точно соответствует реальным данным. При этом необходимо учитывать, что идеальной модели не существует.

В экономической статистике в рамках эконометрики интересуются в основном лишь информационным обеспечением модели. «Приземление» экономической теории на базу конкретной экономической статистики и извлечение из этого с помощью математических методов определенных количественных взаимосвязей - сущность эконометрики и ее отличие от математической экономики, экономической статистики и математической статистики. эконометрика наука моделирование количественный

Основой эконометрических моделей являются статистические данные. Содержание собираемой информации зависит от вида анализа и назначения модели, а объективную характеристику развития явления обеспечивает правильно подобранные статистические и математические методы.

Статистическая база для эконометрической модели может состоять из временных и пространственных (структурных) рядов данных.

ь Временным рядом называется ряд значений статистического показателя, упорядоченного по времени.

В зависимости от длительности охватываемого периода временные ряды подразделяются на кратко- (до 1 года), средне- (1--3 года) и долгосрочные (свыше 5 лет).

Наиболее приемлемы следующие единицы измерения времени -- месяцы, кварталы, годы.

Месячные и квартальные ряды данных можно разложить на три составляющие: тренд, сезонное движение и остаток.

· Трендовая составляющая выражает тенденцию развития показателя.

· Сезонное движение представляет собой строго чередующиеся отклонения от тренда, связанные с сезонными изменениями в экономике.

· Остаток содержит все другие колебания показателя, объясняемые действием множества факторов или возникающие совершенно случайно. Сезонное движение часто затрудняет анализ остатков, поэтому в эконометрических моделях обычно используются ряды данных, очищенных от сезонности.

Годовые временные ряды состоят из двух составляющих: тренда и остатка. Остаток в таких рядах может содержать циклическую компоненту (не обязательно периодическую).

Временные ряды при оценке эконометрической модели должны соответствовать требованию сравнимости, т.е. составляются в хронологической последовательности и являются соизмеримыми. Эконометрические модели базируются на моментных и интервальных рядах.

ь Пространственные (структурные) ряды представляют собой совокупность значений одного признака в разных экономических группах - данные, по какому-либо экономическому показателю, полученные от разных однотипных объектов и систем, но относящиеся к одному и тому же моменту времени (пространственный срез) - (структура производства по секторам, отраслям; распределение уровня потребления по семьям и др.). Пространственные модели позволяют изучить структурные соотношения.

Структурные ряды рассматриваются на макро- и микроуровнях для исследования спроса и потребления, импорта и экспорта, а также в задачах, где необходимо исключить влияние изменений в ценах.

В случае, когда экономические явления рассматриваются как бы с двух сторон (исследование уровня жизни по группам семей во временных интервалах), динамический анализ соединяют со структурным, образуя так называемый перекрестный анализ данных.

В эконометрических моделях чаще всего используются временные ряды, а к структурному анализу данных обращаются как к источнику дополнительной информации.

Микроэкономические ряды количественно описывают процессы на отдельных предприятиях. Макроэкономические ряды составляются на основе микроэкономических данных и характеризуют отдельные отрасли и хозяйство в целом. Следовательно, макроэкономические ряды -- это результат агрегирования микроэкономических показателей. Однако агрегирование не простое суммирование микроэкономических данных, а многоступенчатый процесс отбора, классификации и обработки статистической информации. Особое значение в этой связи приобретает создание интегрированной статистической информационной системы.

Методы агрегирования можно разделить:

1) на иерархическое агрегирование -- формирование головной организацией совокупного показателя, учитывающего данные по каждому филиалу; пространственное укрупнение данных: район -- субъект федерации -- федеральный округ -- федерация;

2) вещественное агрегирование -- задача состоит в объединении рядов, относящихся к определенной группе (урожайность зернобобовых культур включает в себя урожайность озимой пшеницы, ярового ячменя, гороха и т.д.). Цены при вещественном агрегировании используются в качестве весов;

3) агрегирование во времени -- формирование квартальных, годовых рядов на основе месячных данных показателя.

3. Цели и задачи эконометрики

Устойчивое экономическое развитие (государства, отрасли или объекта хозяйствования) зависит от надежности и обоснованности управленческих решений.

Обоснование процесса принятия решений является наиболее важной задачей эконометрики. Ход принятия управленческих решений должен учитывать их многовариантность, наличие неопределенности, оценку влияния факторов на отдельно взятый вариант и т.д. Выбор наилучшего варианта производится путем эконометрических расчетов. Для каждого из вариантов предпочтение отдается обеспечивающему наивысшую эффективность управленческих решений.

Эконометрика обеспечивает непрерывный процесс принятия таких управленческих решений, которые позволяют достигать намеченных целей. В этом контексте основная задача -- это выявление возможной цели менеджмента и определение ее фактического достижения при различных вариантах осуществления экономического процесса.

Кроме того, задачей эконометрики является прогнозирование путей развития макро- и микроэкономических факторов. Прогнозная информация должна давать возможность принятия решений в зависимости от экономической конъюнктуры. Такие решения разрабатываются на основе статистических данных, обработанных и обобщенных эконометрическими методами.

Таким образом, ключевой задачей эконометрики является наполнение эмпирическим содержанием априорных экономических рассуждений (количественная характеристика известных качественных экономических явлений).

Подобная трактовка задачи отвечает ключевой цели эконометрики -- эмпирическому обобщению экономических законов.

С практической точки зрения основные задачи эконометрики:

1. Построение эконометрических моделей, т.е. представление экономических моделей в математической форме, удобной для проведения эмпирического анализа.

2. Оценка параметров построенной модели, делающих выбранную модель наиболее адекватной реальным данным.

3. Проверка качества найденных параметров модели и самой модели в целом.

4. Использование построенных моделей для объяснения поведения исследуемых экономических показателей, прогнозирования и предсказания, а также для осмысленного проведения экономической политики

4. Критерии и принципы эконометрики

Успешное выполнение поставленных задач эконометрики зависит от следующих критериев и принципов эконометрических расчетов:

Классификация критериев и принципов эконометрики

Критерии	Принципы
1. Цель	1. Правильная постановка проблемы
2. Альтернативы	2. Системная направленность
3. Затраты	3. Учет рыночной неопределенности
4. Эффективность	4. Улучшение имеющихся альтернатив и поиск новых

Выявление цели позволяет менеджменту выбрать возможные варианты действий.

Выбор способов достижения (альтернатив) поставленной цели может быть осуществлен по ранжированию их пользы.

Последовательное взвешивание затрат по отношению к их эффективности делает процесс выдвижения альтернатив наиболее важным критерием эконометрических расчетов, требующим формулирования исходных предпосылок, определения сферы и элементов эконометрических расчетов, сбора информации и разработки эконометрических гипотез, их оценки.

Ресурсы, необходимые для осуществления производственного процесса, имеют стоимостную оценку, а их истинная мера выражается возможностями реализации альтернативных действий. Эконометрические расчеты позволяют выявить последствия и результаты каждой из альтернатив, дать характеристику как уровню затрат и их эффективности, так и степени достижения целей.

Эконометрические расчеты нужно проводить постоянно, систематически проверяя их критерии от постановки проблемы, отбора цели, составления альтернативных действий, сбора данных, выбора метода их оценки и построения эконометрических прогнозов и моделей, взвешивания затрат по отношению к результатам, дополнительной проверки предпосылок, исходных данных, перепроверки целей, выявления новых альтернатив до построения улучшенных моделей.

Принцип правильной формулировки проблемы требует определения, насколько широко она поставлена, выяснения целей ее достижения и поиска методов и способов оценки альтернативных действий.

Принцип систематической направленности требует определения наиболее важных взаимосвязей между факторами и результатами, привлечения к выяснению проблем соответствующих специалистов (технологов, инженеров, социологов и т.д.).

Принцип учета неопределенности и его применение в эконометрических исследованиях необходимы для выявления неопределенных ситуаций и оценки их влияния на конечную эффективность. Наиболее сложным аспектом этого принципа является прогнозирование изменения управленческих решений относительно затрат и эффективности в зависимости от изменения экономических предпосылок и факторов развития экономики.

5. Основные этапы эконометрического моделирования

Реализация поставленных задач эконометрики требует разделения процедуры построения эконометрической модели на несколько взаимосвязанных этапов. Остановимся подробнее на каждом из них.

1-й этап -- постановочный -- формируется цель исследования, набор участвующих в модели экономических переменных. В качестве цели эконометрического моделирования обычно рассматриваются анализ изучаемого экономического процесса (объекта), прогноз его экономических показателей, предложение о возможном развитии явления при различных значениях экзогенных (независимых) переменных, выработка управленческих решений. При выборе переменных необходимо теоретически обосновать каждую (рекомендуется, чтобы их число было как минимум в 5 раз меньше числа наблюдений). Объясняющие переменные не должны быть связаны функциональной или тесной корреляционной зависимостью, так как это сопряжено с невозможностью оценки параметров модели (явление мультиколлинеарности). Для выбора переменных может использоваться процедура их пошагового отбора, а для оценки влияния качественных признаков (пол, образование) -- фиктивные переменные. Определяющим при включении в модель тех или иных переменных является экономический анализ исследуемого объекта.

2-й этап -- априорный -- проводится анализ сущности изучаемого объекта, формирование и формализация априорной (известной заранее, до начала моделирования) информации.

3-й этап -- информационный -- осуществляется сбор необходимой статистической информации, устанавливаются значения экономических переменных. Здесь используются данные наблюдения, полученные в условиях активного (с участием исследователя) и пассивного (без участия эконометриста) эксперимента.

4-й этап -- спецификация модели -- выражаются в математической форме обнаруженные связи и соотношения, устанавливается состав экзогенных и эндогенных (соответственно внутренних, результативных) переменных; формируются исходные предпосылки и ограничения модели. От того, насколько точно выполнена задача спецификации, зависит успех эконометрического моделирования.

5-й этап -- параметризация -- оцениваются параметры (коэффициенты) выбранной зависимости. Эта оценка происходит на основе имеющихся статистических данных (обычно для получения количественных оценок используются методы регрессионного анализа).

6-й этап -- идентификация -- осуществляется статистический анализ модели и оценка ее параметров. При этом не следует путать проблему идентификации модели с ее идентифицируемостью (возможностью получения определенных параметров модели, заданной системой одновременных уравнений).

7-й этап -- верификация -- проверяется адекватность модели, выясняется насколько удачно решены проблемы спецификации, идентификации, идентифицируемости модели, какова точность расчетов по данной модели, насколько соответствует построенная модель реальному экономическому явлению. На этом этапе может совершенствоваться форма модели, уточняться состав переменных.

Выделенные этапы построения модели носят условный характер. Состав используемых процедур, приемов и методов, их очередность зависят от типа разрабатываемой эконометрической модели, особенностей исследуемых процессов. На наш взгляд, центральное место в эконометрическом исследовании занимает этап оценки параметров модели. По его результатам конкретизируется уравнение, полученные оценки параметров которого играют ведущую роль при проверке качества модели, обосновании направлений ее дальнейшей модификации.

Если модель удовлетворяет всем требованиям качества, то она может быть использована для прогнозирования или объяснения внутренних механизмов исследуемых процессов.

Такая модель позволяет с высокой долей надежности предсказать среднее значение исследуемого экономического показателя на основе прогнозируемых или фиксируемых, предвидеть вероятности отклонения конкретных значений изучаемой величины от предсказываемого по модели. Модель поможет определить на какие факторы, в каком направлении и объеме следует воздействовать, чтобы значение исследуемого показателя лежало в определенных числовых границах. При этом эконометрические модели, вскрывая механизмы и взаимосвязи изучаемых процессов, не решают вопроса о причине этих взаимосвязей.

Размещено на http://www.allbest.ru/

Предлагаемая схема демонстрирует суть и последовательность эконометрических исследований, циклическую природу эконометрического исследования: от экономической теории к моделированию; от моделирования к совершенствованию теории и более глубокому пониманию сути происходящих процессов; от понимания сути к осуществлению продуманной и целенаправленной экономической политики.

Признаки «хорошей» модели:

1. Скупость (простота). Модель должна быть максимально простой. Данное свойство определяется тем фактом, что модель не отражает действительность идеально, а является ее упрощением. Поэтому из двух моделей, приблизительно одинаково отражающих реальность, предпочтение отдается модели, содержащей меньшее число объясняющих переменных.

2. Единственность. Для любого набора статистических данных определяемые коэффициенты должны вычисляться однозначно.

3. Максимальное соответствие. Уравнение тем лучше, чем большую часть разброса зависимой переменной оно может объяснить.

4. Согласованность с теорией. Никакое уравнение не может быть признано качественным, если оно не соответствует известным теоретическим предпосылкам. Другими словами, модель обязательно должна опираться на теоретический фундамент, так как в противном случае результат использования регрессионного уравнения может быть весьма плачевным.

5. Прогнозные качества. Модель может быть признана качественной, если полученные на ее основе прогнозы подтверждаются реальностью.

Поскольку не существует какого-либо единого правила построения моделей, анализ перечисленных свойств позволяет строить более качественные эконометрические модели.

Одно из главных направлений эконометрического анализа - постоянное совершенствование моделей. Здесь следует отметить, что какого-то глобального подхода, определяющего заранее возможные пути совершенствования, нет и, скорее всего, быть не может. Исследователь должен помнить, что совершенной модели не существует. В силу постоянно изменяющихся условий протекания экономических процессов не может быть и постоянно качественных моделей. Новые условия требуют пересмотра даже весьма устойчивых моделей.

До сих пор достаточно спорным является вопрос, как строить модели: начинать с самой простой и постоянно усложнять ее или начинать с максимально сложной модели и упрощать ее на основе проводимых исследований.

Выделяют три основных класса моделей:

I. Регрессионные модели с одним уравнением. В таких моделях зависимая (объясняемая) переменная у представляется в виде функции:

y = f{x,в) = f(x₁,...,x_k , в₁,..., в_k),

где x₁,x₂,...,x_k - независимые (объясняющие) переменные;

в₁,..., в_k - параметры.

В зависимости от вида функции f(x, в) модели делятся на:

ь Линейные

ь Нелинейные

II. Модели временных рядов, полученные с помощью следующих методов:

ь Экспоненциального сглаживания

ь Сезонной декомпозиции

ь Авторегрессии

ь ARIMA и др.

К этому классу относятся модели:

* тренда:

y(t) = T(t) +о_t ,

где

t - время;

T(t) - временной тренд заданного параметрического вида (например, линейный T(t) = a + b(t);

о_t - случайная (стохастическая) компонента;

* сезонности:

y(t) = S(t) + о_t,

где S(t) - периодическая (сезонная) компонента,

о_t - случайная (стохастическая) компонента.

* тренда и сезонности:

y(t) =T(t) + S(t) +о_t (аддитивная) или

y(t) = T(t)S{t) + о_t (мультипликативная).

Кроме того, существуют модели временных рядов, в которых присутствует циклическая компонента, формирующая изменения анализируемого признака, обусловленные действием долговременных циклов экономической демографической или астрофизической природы (волны Кондратьева, циклы солнечной активности и т.д.).

Модели временных рядов могут применяться для изучения и прогнозирования объема продаж туристических путевок, спроса на железнодорожные и авиабилеты, при краткосрочном прогнозировании процентных ставок и т.д.

III. Системы одновременных уравнений

Пример. Модель спроса и предложения описывается следующей системой уравнений:

;

где - предложение товара в момент времени t; - спрос на товар в момент времени t;

- цена товара в момент времени t;

- цена товара в момент времени t- 1;

- доход потребителей в момент времени t;

- параметры (i=1,2,3); - случайная компонента (отклонение).

Размещено на Allbest.ru

...