Краткое историческое введение

СТЕПАНОВ В.Г.

Эконометрика – молодая наука, которая своим происхождение обязана развитию статистики и совершенствованию ее методов с одной стороны. С другой стороны эконометрика многим обязана в своем становлении и развитии укреплению позиций системного подхода в современной науке в целом и особенно усовершенствованию математических методов и моделей в экономике. Формирование эконометрики в качестве самостоятельной науки (а не просто раздела статистики) относится к первой трети 20 века и окончательное ее утверждение в виде важного самостоятельного направления в экономических исследованиях относят к середине 20 века.

Эконометрика рассматривает модели реальных экономических систем, которые значительно ближе к реальным рыночным процессам, чем модели экономической теории и в то же время характеризуются значительно большей целостностью (общесистемным подходом) по сравнению с старыми статистическими моделями. Последние нередко представляли эклектический набор разрозненных методов, искусственно собранных вместе и не объединенных одной интегрирующей идеей. Сами эконометрические модели – это по сути своей математические модели, а именно, уравнения (уравнения регрессии), не учитывающие упорядоченности данных во времени; математические соотношения, известные как временные ряды и фактически тоже своеобразные уравнения, описывающие процессы с дискретным временем, развитие их в хронологически упорядоченной последовательности; наконец, системы уравнений (системы эконометрических уравнений), которые успешно применяются для описания макроэкономических процессов и систем.

Несколько конкретнее эконометрика - это существенно междисциплинарная наука, возникшая на стыке экономики, высших методов статистики, математической статистики и в самое последнее время информационных технологий, эффективно реализующих интеграцию этих наук. От первых простейших попыток применения точных количественных методов математики к экономическим проблемам она довольно быстро перешла к использованию методов математической статистики для решения задач экономики и успешно развивает применение математической статистики и даже теории нечетких множеств и нечеткой логики к исследованию сложных процессов социально-экономической природы.

Еще в рамках статистики – способствуя зарождению эконометрики – ученые-экономисты и статистики занимались исследованием макроэкономических проблем на основе временных рядов таких показателей, как валютные курсы и пр. Изучался рынок труда, разрабатывались методы статистической проверки теории производительности организации труда на производстве. Приблизительно в это время (19 век) метод множественной регрессии был применен для оценки функции спроса.

Следующим важным этапом стали работы по применению основных методов математической статистики (корреляционно-регрессионного анализа, анализа временных рядов, метода множественной регрессии) для изучения социально-экономических явлений и процессов, включая оценку функции спроса. Тогда же (первая половина XX века) выполнялись исследования по циклическим процессам в экономике и выделению бизнес-циклов. Так изучение динамики временных рядов и экстраполяция подмеченных закономерностей в сочетании с использованием некоторых базовых теоретических предпосылок привело к построению экономических барометров (гарвардский барометр). Концепция экономического барометра использует следующую важную идею: в динамике различных компонентов экономического процесса имеются такие показатели, изменение которых опережает изменение других компонентов. Таким образом, показатели, изменение которых опережает в своем развитии изменение других показателей, являются в некотором роде предвестниками последних. Конкретно для гарвардского барометра имеется 5 групп показателей. Они затем сводятся в три отдельные кривые: одна характеризует фондовый рынок, другая – товарный рынок, третья кривая – денежный рынок. В основу прогноза с использованием гарвардского барометра было положено свойство каждой отдельной кривой повторять движение остальных кривых в определенной последовательности и с определенным отставанием.

Однако в конце первой трети двадцатого века эффективность подобных методов стала снижаться и их применение сошло на нет. Это связано с существенным изменением структуры мировых экономических отношений и изменением природы регулирующих факторов в экономике, в частности переходом к кейнсианской модели воздействия на экономику со стороны государства. Одновременно пытались применить методы Фурье-анализа и периодограмм к эконометрическим построениям.

Необходимость использования моделирования (в эконометрике это особенно очевидно), а не простого совершенствования вычислительных методов определяется тем, что многие объекты (или проблемы, относящиеся к этим объектам) непосредственно исследовать или вовсе невозможно, или же это исследование требует много времени и средств. Процесс моделирования включает три элемента: 1) субъект (исследователь), 2) объект исследования, 3)модель, опосредствующую отношения познающего субъекта и познаваемого объекта. Модель сначала строится – первый этап; затем исследуется – второй этап; после этого полученные знания аккуратно переносятся на исследуемую реальную систему – третий этап. Только после этого переходят к практической проверке и использованию полученных выводов (знаний) в реальной жизни, например, решению задачи прогноза – четвертый этап.

На этапе построения модели используются гипотезы о виде статистической зависимости и определяются неизвестные (на этом этапе) коэффициенты (параметры) моделей при помощи метода наименьших квадратов (МНК). Далее модель исследуется с применением методов математической статистики (проверки гипотез) – второй этап. На третьем этапе выполняются наиболее сложные и тонкие процессы переноса полученных знаний о модели на реальную систему – они требуют особого внимания и аккуратности. Затем наступает наиболее ответственный четвертый этап проверки полученных выводов в реальных условиях и их соответствующего применения, которые не выполняются автоматически, а требуют особого внимания к границам применимости этих выводов.

Дата добавления: 2014-01-20