1.Введение

1.

Введение
Эконометрика: сущность и роль в научных
исследованиях
1.1 Эконометрика, ее цель и задачи
1.2 Типы данных и методы исследования
1.3 Структура эконометрики
1.4 Типы эконометрических моделей
1.5 Основные этапы эконометрического моделирования
Лектор: старший преподаватель
кафедры «Экономика и менеджмент»
Федосеева Людмила Владимировна
Слайд № 1

2.

1.1. Эконометрика, ее цель и задачи
Эконометрика является быстроразвивающейся отраслью науки,
характеризующей математическое описание массивов экономических
данных и отображение их в геометрической или графической форме.
Первое использование термина «эконометрика» польским бухгалтером
Павлом
Цьомпа,
датируется
1910
годом.
Буквально
слово
«эконометрика» означает измерение экономики.
Современная экономическая наука эконометрику определяет, как
науку о моделировании экономических явлений, позволяющем объяснить
и прогнозировать их развитие, выявлять и измерять определяющие
факторы. Эконометрика – это наука об экономических измерениях и
анализе экономических явлений и взаимосвязей с помощью
математических и статистических методов.
Предпосылками возникновения эконометрики следует назвать
разработку количественных методов в экономических исследованиях, на
стыке предметов статистика, экономическая теория и математика в
современной микро- и макроэкономике.
Слайд № 2

3.

Целью
эконометрики
является
придание
количественной меры экономическим отношениям. Также
к цели эконометрики следует отнести и умение делать
эмпирический вывод самих экономических законов.
В современной эконометрике существует два основных
направления: теоретическое и прикладное. Целью теоретической
эконометрики является развитие методов оценки количественных и
качественных взаимосвязей. Прикладная эконометрика занимается
применением
статистического
инструментария
для
анализа
экономических проблем различного уровня.
Задачи эконометрики:
1. Построение экономических моделей и оценивание их параметров;
2. Проверка гипотез о свойствах экономических показателей и формах их
связи.
Задачи эконометрики классифицируются по двум параметрам:
1. По конечным прикладным целям:
а) прогноз социально-экономических показателей (переменных),
характеризующих состояние и развитие системы;
Слайд № 3

4.

б) моделирование различных возможных сценариев
социально-экономического
развития
анализируемой
системы, когда статистически выявленные взаимосвязи
между характеристиками производства, потребления,
накопления и т.п. используются для прослеживания того, как
планируемые (возможные) изменения тех или иных поддающихся
управлению параметров производства или распределения скажутся на
значениях интересующих нас «выходных» характеристик.
2. По уровню иерархии:
а) макроуровень (страны),
б) мезоуровень (регионы, отрасли),
в) микроуровень (домашние хозяйства, предприятия, фирмы).
Эконометрическое исследование призвано решать следующие
проблемы:
1. Качественного анализа связей экономических переменных - определения
зависимых и независимых переменных.
2. Подбора данных;
3. Оценки параметров модели;
Слайд № 4

5.

4. Проверки ряда гипотез о свойствах распределения
вероятностей для случайной компоненты (гипотезы о
средней дисперсии и ковариации);
5. Анализа мультиколлинеарности объясняющих переменных, оценки ее
статистической значимости, выявления переменных, ответственных за
мультиколлинеарность;
6. Введения фиктивных переменных;
7. Выявления автокорреляции и лагов;
8. Выявления тренда, циклической и случайной компонент;
9. Проверки остатков на гетероскедастичность;
10. Анализа структуры связей и построения системы одновременных
уравнений, оценки его параметров.
Принципы эконометрики:
1. Принцип правильной постановки проблемы;
2. Принцип системной направленности эконометрических расчетов;
3. Принцип учета рыночной неопределенности;
Слайд № 5
4. Принцип улучшения имеющихся альтернатив и поиска новых.

6.

Эконометрические модели, которые активно
применяются в исследованиях в настоящее время, можно
объединить в три группы:
1. По характеру используемых данных - статические и динамические.
Статические модели основаны на одновременных данных по совокупности
объектов, динамические модели – на временных рядах;
2. По составу – комплексные и не комплексные. Комплексные модели
отражают связи между макроэкономическими показателями на всех
стадиях процесса воспроизводства. Не комплексные – исследуют
конкретные проблемы за необходимый временной промежуток.
3. По целям применения – аналитические, имитационные и
прогностические.
Построение любой эконометрической модели последовательно
проходит ряд этапов:
1. Постановочный этап включает в себя
исследования и набора экономических переменных.
постановку
цели
2. Априорный этап выявляет сущность экономического показателя, а
также формирование и формализацию априорной (известной до начала
моделирования) информации.
Слайд № 6

7.

3. На информационном этапе производится регистрация
значений, участвующих в модели факторов и показателей.
4. На этапе спецификации модели (подробного описания объекта
исследования) обнаруженные связи и соотношения выражаются в
математической
форме;
устанавливается
список
экономических
переменных и взаимосвязи экзогенных и эндогенных переменных, в том
числе лаговых; производится формулировка исходных предпосылок и
ограничений модели.
5. Этап параметризации модели характеризуется выбором общего вида
модели и выявлением входящих в нее связей.
6. На этапе идентификации модели проводится статистический анализ
модели, дается оценка ее параметров при помощи статистических методов
(например, регрессионного анализа).
7. Этап верификации модели предполагает проверку адекватности
модели и точности расчетов.
Слайд № 7

8.

1.2 Методы эконометрики:
Сводка и группировка информации
Статистическая сводка – это научно-организованная обработка
материалов наблюдения, включающая в себя систематизацию,
группировку данных, составление таблиц, подсчет итогов, расчет
производных показателей (средних и относительных величин).
Статистическая группировка – это процесс образования однородных
групп на основе расчленения статистической совокупности на части или
объединения изучаемых единиц в частные совокупности по существенным
для них признакам.
Признаки могут находиться в связи между собой. Связи
классифицируют по степени тесноты, направлению, форме, числу
факторов.
По степени тесноты связи делятся на статистические (стохастические)
и функциональные.
Статистическая (стохастическая) связь – это такая связь между
признаками, при которой для каждого значения признака-фактора X
Слайд № 8

9.

признак-результат Y может в определенных пределах
принимать любые значения с некоторыми вероятностями;
при этом его статистические (массовые) характеристики
(например, среднее значение) изменяются по определенному
закону.
Статистическая связь обусловлена:
1) тем, что на результативный признак оказывают влияние не только
фактор (факторы), учтенные в модели, но и неучтенные или
неконтролируемые факторы;
2) неизбежностью ошибок измерения значений признаков.
Функциональной называется такая связь, когда каждому
возможному значению признака-фактора X соответствует одно или
несколько строго определенных значений результативного признака Y.
По направлению изменений статистических признаков связи делятся
на прямые и обратные.
По форме связи (виду функции f) связи делятся на прямолинейные
(линейные) и криволинейные (нелинейные).
По количеству факторов в модели связи
однофакторные (парные) и многофакторные.
подразделяются
Слайд № 9
на

10.

1.3 Структура эконометрики
В эконометрике, как дисциплине на стыке экономики и
статистического анализа, выделяют три вида научной и
прикладной деятельности:
а) разработка и исследование эконометрических моделей в
соответствии с конкретными потребностями экономической науки и
практики;
б) применение эконометрических методов и моделей для
статистического анализа конкретных экономических данных.
в) применение эконометрических методов и моделей для
статистического анализа конкретных экономических данных.
Рассмотрим следующую ситуацию.
Допустим, мы хотим продать автомобиль и решили дать объявление о продаже.
Естественно, возникает вопрос: какую цену указать в объявлении.
Очевидно, мы будем руководствоваться информацией о ценах, которые
выставляют другие продавцы подобных автомобилей, а именно автомобилей,
обладающих близкими значениями таких факторов, как год выпуска, пробег,
мощность двигателя.
Формализуем описанную задачу:
необходимо определить цену автомобиля, зависящую от ряда факторов (год
выпуска пробег и т. д.).
Слайд № 10

11.

Цена автомобиля является зависимой величиной, а
факторы, от которых она зависит, являются независимыми.
Зависимые переменные в эконометрике называют объясняемыми, а
независимые – объясняющими.
Цены, указанные в объявлениях, определяются не только значениями
соответствующих независимых переменных, но и зависят от случайных
обстоятельств – таких, например, как характер продавца, возможные
сроки продажи, потребность продавца в конкретной сумме и т. д.
Однако, в отличие от объясняющих переменных, которые
«постоянно» формируют цену автомобиля, влияние отдельного случайного
обстоятельства может присутствовать или отсутствовать в наблюдаемой
цене конкретного автомобиля.
Таким образом, нами получена следующая эконометрическая модель
Слайд № 11

12.

Одно из важнейших эконометрических понятий – это модель. В
эконометрике сначала строят модель, а потом ее исследуют.
В общем случае эконометрическая модель – это
вероятностно-статистическая
модель,
описывающая
функционирование
экономической
или
социальноэкономической системы или объекта.
В нашем случае таковым экономическим объектом является рынок
автомобилей.
Важным требованием к эконометрической модели является ее
адекватность объекту-оригиналу: модель должна с необходимой
степенью
точности
отражать
закономерности
процесса
функционирования реального объекта или системы.
Слайд № 12

13.

Наиболее естественным выбором объясненной части
случайной величины Y является ее среднее значение –
условное математическое ожидание
Уравнение (1.2) часто называют уравнением регрессионной модели,
а выражение
называют функцией регрессии.
Остановимся на одном важном свойстве регрессионной модели.
Возьмем условное математическое ожидание от обеих частей (1.2):
Слайд № 13

14.

Предполагается (и это одно из основных допущений
эконометрических моделей), что возмущение не
зависит от объясняющих переменных и поэтому
Тогда из предыдущего равенства следует важное условие к возмущению
регрессионной модели
Невыполнение этого условия может быть вызвано неполным учетом
объясняющих переменных при определении структуры регрессионной
модели.
Каково практическое применение полученного выражения?
Слайд № 14

15.

Во-первых, выражение (1.5) позволяет выявить от
каких
факторов
и
в
какой
степени
зависит
рассматриваемая экономическая переменная – цена на
автомобиль.
Этапы, связанные с построением эконометрической модели,
оцениванием параметров модели, проверкой ее работоспособности и
составляет содержание эконометрического моделирования.
Слайд № 15

16.

1.4 Типы эконометрических моделей
Выборка наблюдений является отправной точкой любого
эконометрического исследования. В курсе эконометрики
рассматриваются следующие типы выборочных
(часто называемых экспериментальных) данных.
Такой тип данных называется пространственной выборкой. Данные
не имеют временного параметра, и порядок их следования в таблице
(1.6) не существенен.
Слайд № 16

17.

Временная выборка (или временной ряд). Временным
рядом называется выборка наблюдений, в которых важен
порядок следования наблюдаемых значений. Чаще всего
такая упорядоченность обусловлена тем, что экспериментальные данные
представляют собой серию наблюдений одной и той же случайной
величины в последовательные моменты времени.
Типы моделей
Слайд № 17

18.

Кроме этих простых моделей используются модели
временных рядов, в которых присутствуют несколько
слагаемых
(аддитивные
модели)
или
несколько
сомножителей (мультикативные модели).
Системы одновременных уравнений. Системы могут состоять из
тождеств и регрессионных уравнений, каждое из которых, кроме
«собственных» объясняющих переменных, может включать в себя
объясняемые переменные из других уравнений системы.
Слайд № 18

19.

1.5. Основные этапы эконометрического
моделирования
Весь процесс эконометрического моделирования можно разбить на
шесть основных этапов.
Этап
1
(постановочный)
– определение конечных целей
моделирования, набора участвующих в модели факторов и показателей.
Этап 2 (априорный) – предмодельный анализ экономической
сущности изучаемого явления, формирование и формализация априорной
(известной до начала моделирования) информации и исходных допущений.
Заметим, что не всякая экономико-математическая модель исследуемого
экономического объекта может считаться эконометрической. Модель
становится эконометрической только в том случае, если будет отражать этот
объект на основе характеризующих именно его эмпирических
(статистических) данных.
Слайд № 19

20.

Этап 3 (параметризация) – выбор общего вида
модели, состава и форм, входящих в нее связей между
переменными. Основная задача, решаемая на этом этапе, выбор вида функции f(X1, X2, …, Xm) в эконометрической
модели (1.1), в частности, возможность использования
линейной модели.
Этап 4 (информационный) – сбор необходимой статистической
информации, т. е. регистрация значений участвующих в модели факторов
и переменных.
Этап 5 (идентификация модели) – статистический анализ
модели и, в первую очередь, статистическое оценивание неизвестных
параметров модели.
Этап 6 (верификация модели) – сопоставление реальных и
модельных данных, проверка адекватности модели, оценка точности
модельных данных.
Слайд № 20

21.

Вопросы для проверки и закрепления знаний
1. Каковы предпосылки появления науки «Эконометрика»?
2. Дайте определение эконометрики.
3. Раскройте содержание двух направлений эконометрики.
4. С какими науками связана эконометрика?
5. Какова цель эконометрики?
6. Раскройте содержание задач эконометрики?
7. Назовите принципы эконометрики.
8. Что является предметом эконометрики?
9. Какие проблемы решает эконометрическое исследование?
10. Перечислите три группы, в которые можно объединить
эконометрические модели.
11. Типы эконометрических моделей.
12. Основные этапы эконометрического моделирования.