Эконометрика

1. Э К О Н О М Е Т Р И К А

ЭКОНОМЕТРИКА
1

2. Структура дисциплины

Лекции –16 ч.
Практические занятия на ПЭВМ - 16 ч.
ОТЧЕТНОСТЬ
Лабораторная работа на ПЭВМ - 3
Контрольная работа - 3
Зачет
2

3. Рекомендуемая литература

3

4. Эконометрика: Учебник / Под ред. И.И. Елисеевой – М.: Финансы и статистика, 2001.

Практикум по эконометрике: Учеб.
пособие / Под ред. И.И.Елисеевой –
М.: Финансы и статистика, 2001.
4

5. Рекомендуемая литература

Многомерный статистический
анализ в экономических задачах:
компьютерное моделирование в
SPSS; учебное пособие/Под ред.
Орловой И.В. М:Вузовский учебник,
2009 - 320 с
Кремер Н.Ш., Путко Б.А.
Эконометрика. — М.: Юнити-Дана,
2003-2004. — 311 с

6. Тема 1. Введение. Эконометрика и эконометрическое моделирование

1.Основные понятия и особенности
эконометрического метода.
2.Типы экономических данных,
используемых в эконометрических
исследованиях: пространственные
данные и временные ряды.
3.Специфика экономических
данных.
4.Классификация эконометрических
моделей.
5. Методы, используемые в
эконометрике
6

7.

Деятельность экономиста (в системе
управления, финансово-кредитной сфере,
маркетинге, учете, аудите) связана с
применением
последних
достижений
экономической
науки,
математикостатистических методов, информационных
технологий и пониманием научного языка.
Эконометрика – это наука, которая дает
количественное выражение взаимосвязей
экономических явлений и процессов
7

8. Эконометрика базируется на трех дисциплинах:

Экономической
теории;
Экономической статистике;
Теории вероятностей и
математической статистике
8

9. При моделировании используют два типа данных:

Пространственные (cross-sectional data);
Временные (time-series data).
Пространственные данные – набор сведений по
разным объектам, взятым за один и тот же
период или момент времени.
Временные данные – набор сведений,
характеризующих один и тот же объект, но за
разные периоды времени.
9

10. Всякий экономический объект характеризуется совокупностью признаков.

В эконометрической модели
выделяют:
Результативный признак (объясняемый) –
зависит от других признаков (аналог зависимой переменной y в математике)
Факторный признак (объясняющий) –
определяет значение признака-результата (аналог
независимой переменной x )
10

11. Типы переменных в эконометрической модели

• Результирующая (зависимая, эндогенная) переменная Y
• Она
характеризует
результат
или
эффективность
функционирования экономической системы. Значения ее
формируются в процессе и внутри функционирования этой
системы под воздействием ряда других переменных и факторов,
часть из которых поддается регистрации, управлению и
планированию. По своей природе результирующая переменная
всегда случайна (стохастична).
• Объясняющие (экзогенные, независимые) переменные X
• Это — переменные, которые поддаются регистрации и
описывают условия функционирования реальной экономической
системы. Они в значительной мере определяют значения
результирующих переменных. Еще их называют факторными
признаками. В регрессионном анализе это аргументы
результирующей функции Y. По своей природе они могут быть
как случайными, так и неслучайными.
11

12. ПРИМЕР Задача прогнозирования объема продаж одного из продуктов фирмы

Объем продаж – это результирующая,
зависимая переменная Y(тыс. руб.)
В качестве независимых, объясняющих
переменных в задаче были выбраны
следующие факторы:
время - X1 (мес.),
затраты на рекламу X 2 (тыс. руб.),
цена товара X3 (руб.),
средняя цена товара у конкурентов X4 (руб.),
индекс потребительских расходов X5 (%).

13. Специфика экономических данных

Экономические процессы развиваются во времени, поэтому
большое место в эконометрике занимают вопросы анализа и
прогнозирования временных рядов. При этом следует отметить,
что временные ряды качественно отличаются от простых
статистических выборок. Эти особенности состоят в следующем:
последовательные по времени уровни временных рядов являются
взаимозависимыми, особенно это относится к близко
расположенным наблюдениям;
в зависимости от момента наблюдения уровни во временных рядах
обладают разной информативностью: информационная ценность
наблюдений убывает по мере их удаления от текущего момента
времени;
с увеличением количества уровней временного ряда точность
статистических характеристик не будет увеличиваться
пропорционально числу наблюдений, а при появлении новых
закономерностей развития она может даже уменьшаться.

14. ЭКОНОМЕТРИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ

Основные классы моделей, которые
применяются для анализа и
прогнозирования экономических систем
– модели временных рядов;
– регрессионные модели с одним
уравнением;
– системы одновременных
уравнений.
14

15. Модели временных рядов

– модели, в которых результативный
признак Y является функцией
времени
или
переменных
относящихся к другим моментам
времени
15

16. Типы моделей временных рядов:

Модели зависимости
результативного признака от
времени
модели кривых роста (трендовые
модели) ;
адаптивные модели ;
С помощью таких моделей можно решать
задачи прогнозирования объема продаж,
спроса на продукцию, краткосрочного
прогноза процентных ставок и др
16

17.

Модели зависимости результативного
признака от переменных относящихся к
другим моментам времени
Модели с распределенным лагом – в них
результативный признак зависит от
предыдущих значений факторных
переменных;
Модели модели авторегрессии и
скользящего среднего – результативный
признак зависит от предыдущих значений
результативных переменных;
17

18. Продажа кваса в РФ (млн.дкл.)

Годы
Продажа
кваса
t
1995
1
358
1996
2
384.85
1997
3
411.7
1998
4
408.2
1999
5
451.1
2000
6
524.6
2001
7
634.6
2002
8
707.8
2003
9
762.5
2004
10
844.7
2005
11
892.1
2006
12
1002.8
2007
13
1153.3
1400
1200
2
y = 3.9032t + 10.732t+ 335.61
2
R = 0.9906
1000
800
600
400
200
0
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13

19.

Регрессионные
модели с одним
уравнением
–модели, в которых
результативный признак Y
является функцией факторных
признаков X (независимых
переменных)
19

20. Примеры задач, решаемых с помощью регрессионных моделей

Исследование зависимости заработной платы (Y) от
возраста (X1), уровня образования (X2), пола (X3),
стажа работы (X4)
y a0 a1 x1 a2 x2 a3 x3 a4 x4
Прогноз и планирование выпускаемой продукции по
факторам производства (производственная
функция Кобба – Дугласа означает, что объем
выпуска продукции (Y), является функцией
количества капитала ( K ) и количества (L) труда)
y a0 K L
a1
a2
Прогноз объемов потребления продукции или услуг
определенного вида (кривая Энгеля
a0 ,
где Y -удельная величина спроса,
y
a2 x
Х - среднедушевой доход).
1 a1e

21. Системы одновременных уравнений модели с системой взаимосвязанных регрессионных уравнений.

Системы одновременных
уравнений
модели с системой взаимосвязанных регрессионных уравнений
Пример системы одновременных уравнений :
.
Модель спроса и предложения состоит из трех уравнений:
Уравнение предложения
Уравнение спроса
Тождество равновесия
где
·P t + a2 ·P t -1 ;
t+
b2 ·I t ;
→
Q t s = a0 + a1
Q t d = b0 + b1 ·P
→
→
Q ts - предложение товара в момент времени t,
Q td - спрос на товар в момент времени t,
P t - цена товара в момент времени t,
P t -1 - цена товара в предыдущий момент времени (t-1),
I t - доход потребителей в момент времени t .
Q t s = Q t d,

22. Названия переменных в эконометрических моделях

Экзогенные (независимые, управляемые)
- значения задаются извне, автономно
(обозначаются - x).
x t - текущая экзогенная переменная
Эндогенные (зависимые) – значения
определяются внутри модели или
взаимозависимые (обозначаются - y)
y t - текущая эндогенная переменная;
Лаговые – экзогенные xt-1, xt-2 или
лаговые эндогенные yt-1, yt-2
переменные за предыдущие
моменты
времени.
Предопределенные (объясняющие) –
текущие и лаговые экзогенные
переменные (x t , xt-1, xt-2 ) и лаговые
22
эндогенные (yt-1 , yt-2 ).

23. Переменные, входящие в эконометрическую модель

Таким образом,
эконометрическая модель
представляет собой зависимость
текущих эндогенных переменных y t
от предопределенных переменных
(xt , xt-1 , xt-2 , yt-1 , yt-2 ).

24. Методы используемые в эконометрике:

Методы регрессионного анализа;
Методы анализа временных рядов;
Системы одновременных уравнений;
Методы многомерного статистического
анализа (МСА):
24