Определение эконометрики, понятие эконометрики. Эконометрическая модель. Классы моделей. Типы данных и виды переменных. Этапы эконометрического моделирования.

Эконометрика – это наука, предметом изучения которой является количественное выражения взаимосвязей экономических явлений и процессов.

Термин "эконометрия" экономисты начали применять благодаря исследованиям П. Цъемпы (1910), И. Шумпетера (1923), Р. Фрима (1930)

Этот термин появился в результате 2-х слов: "экономика" и "метрика". В переводе с греческого – это управляющий домом, метрика, мера, размер.

Формирование определения понятия "эконометрия"

Р. Фриш "… Если единство 3х составляющих статистики, экономической теории, математики"

Ц. Грилихес "… является одновременно нашим телескопом, нашим микроскопом для изучения окружающего экономического мира"

Э. Маленво "… наполняет эмпирическим содержанием априортные экономические рассуждения"

С.Фишер "… занимается разработкой и применением статистических методов для изучения взаимосвязей между экономическими переменными"

С. Айвазян "… объединяет совокупность методов и моделей, позволяющих придавать количественные выражения качественным зависимостям"

Анализ подходов к определению позволяет сформировать цель эконометрики – это разработка способов моделирования и количественного анализа реальных экономических объектов.

Основной механизм эконометрического моделирования является экономическая модель.

Эконометрический объект в такой модели описывается и изучается с помощью эмпирических (статистических) данных.

Эконометрическая модель учитывает реальные условия существования объекта и не противоречит общим законам экономики.

Общий вид эконометрической модели

где Y – наблюдаемое значения зависимой переменной (объясняемая переменная, результат)

f(X) – объясненная часть, которая зависит от значений объясняющих переменных (факторов)

ε – случайная составляющая (ошибка, возмущение)

Объясняемая переменная Y случайная величина с некоторым распределением при заданных значениях объясняющих переменных x_i (i=1…n)/

Объясняющие переменные в модели могут иметь случайные или определенные значения.

Классы эконометрических моделей

1. Регрессионные модели с одним уравнением

Результативный признак представлен в виде функции от факторных признаков

Объясненная составляющая – это М_х (Y), т.е. ожидаемое значение результата Y при заданных значениях факторов

Уравнение регрессионной модели имеет вид

Примеры:

- модель цены от объема поставки

- модель спроса от цены на отдельный товар от реальных доходов потребителей

- модель зависимости объема производства от производственных факторов

2. Система одновременных уравнений

Состоит из тождеств и регрессионных уравнений, в которых наряду с факторными признаками включены результативные признаки из других уравнений системы.

Таким образом, в системе уравнений одни и те же переменные одновременно рассматриваются как зависимые переменные в одних уравнениях и независимые – у других.

В тождествах вид и значения параметров известны, в уравнениях параметры оцениваются.

Примеры:

- модель спроса и предложения

- нейненанская модель формирования доходов

3. Модели временных рядов

Результативный признак является функцией переменной времени или переменных, относящихся к другим моментам времени.

Примеры:

- модели, описывающих зависимость от времени: тренда, сезонности; тренда и сезонности

- модели, представляющие зависимость результата от переменных, датированных другими моментами времени; с распределенным шагом.

Типы данных

- пространственные – набор сведений по разным объектам, взятым за один и тот же период времени (объема производства предприятий регионов, численность сотрудников, институтов города)

- временные – набор сведений, характеризующий один и тот же объект за разные периода времени (индекс потребительских цен, численность занятых за последние года)

Виды переменных

- экзогенные (независимы, х) их значение задаются извне модели

- эндогенные (зависимые, у) их значение определяются внутри модели

- лаговые (экзогенные или эндогенные) датируются предыдущими моментами времени и находятся в уравнении с текущими переменными

- предопределенные (лаговые и текущие экзогенные, переменные лаговые, эндогенные переменные)

Этапы эконометрического моделирования

1. Постановочный – формируется цель исследования (анализ, прогноз, имитация, развития, управленческое решение и т.д.), определяем экономические переменные модели

2. Априортный – анализируем изучаемое экономическое явления: формулируем и формализуем информацию, известную до начала моделирования

3. Параметризация – определяем вид экономической модели, выражением в математической форме взаимосвязей между ее переменными, формулируем исходные предпосылки и ограничения модели

4. Информационный – собираем необходимую статистическую информацию

5. Идентификации модели – проводим статистический анализ модели, оцениваем качество ее параметров

6. Верификации модели – проверяем истинность модели, определяем насколько соответствует построенная модели реальному экономическому явлению