Лекция 1. Понятие эконометрики и эконометрических моделей

Преподаватель: Дроженко Валентина Михайловна

Эконометрика.01.02.2013

2 дом. Зад. и 1 контр. зад.

Эконометрика как наука 20-30 гг прошлого столетия в качестве самостоятельного направления. Сам термин эконометрика был введен норвежским экономистом Роднар Фриш.

1926 первое дано определение в первой статье первого журнала Эконометрика.

С современных позиций эконометрику можно определить как науку, которая на базе статистических данных даёт количественную характеристику взаимозависимым экономическим явлениям и процессам. Это наука о моделировании экономических явлений, которая позволяет объяснять и прогнозировать их развитие, выявлять и измерять определяющие факторы.

Базой для изучения эконометрики являются:

1) экономическая теория – которая нужна как на начальном этапе моделирования при постановке решаемых задач, так и на заключительном этапе исследования при объяснении(интерпретации) полученных результатов;

2) общая теория статистики – которая является информационным обеспечением для построение эконометрических моделей. Статистика позволяет выбрать те показатели, содержание которых наилучшим образом отвечает поставленной задаче. С помощью статистики собрать информацию и её первичная обработка;

3) математика – используются математико-статистического метода регрессионного анализа, производится анализ временных рядов, решение систем одновременных уравнений.

Эконометрика ставит своей целью количественно охарактеризовать те экономические закономерности, которые экономическая теория выявляет и определяет лишь в целом, в общем.

Выделяют 3 вида эконометрических моделей:

1) модели временных рядов (модели рядов динамики) – это модель представляет собой зависимость результативных признаков от переменной времени. Отдельные наблюдения временного ряда называются уровнями этого ряда. Ряды динамики делятся на интервальные и моментные. Уровни интервального ряда зависит от продолжительности периода времени, их можно суммировать. К интервальным рядам относят изучаемое изменение во времени поступление и реализация товаров, сумма издержек обращения и другие показатели отражающие итоги за какой-то период. Их модно суммировать. Моментные ряды – отражают состояние изучаемого явления на определенные даты (моменты времени) и суммировать их нельзя. Пример изучение товарных запасов количества оборудования и других показателей необходимых в квартальном отчёте и такие показатели не суммируются;

2) регрессионные модели с одним уравнением. Регрессионный анализ позволяет проанализировать и оценить связи между зависимой (эндогенной переменной) и независимыми переменными (экзогенными). Зависимую переменную иногда называют результативным признаком, а объясняющие переменные называют факторами регрессами. Зависимую переменную обозначают как у, а независимые х. Если в модели имеется всего 2 переменных одна зависимая а другая независимая то регрессия называется простой(simple) или парной. Если n≥2 то регрессия называется множественной. где – назависимая переменная, а беттаи коэффициенты регрессионного уравнения. В зависимости от вида f. Регрессионные модели делятся на линейные и нелинейные. Если все переменные входят в регрессионное уравнение в 1 степени, то это уравнение линейное. Если хотя бы 1 переменная входит в модель не в 1 степени, то модель называется нелинейной. Базовым является анализ линейных регрессионных моделей;

3) система одновременных уравнений. Данные модели описываются системами взаимозависимых регрессионных уравнений и тождеств, каждая из которых может включать в себя не только факторные переменные, но и результативные переменные из других уравнений систем.

Этапы решения задачи эконометрического моделирования:

1. Постановочный – определяются конечные цели и задачи исследования и набор участвующих в модели факторных и результативных экономических переменных.

2. Параметризация. Осуществляется выбор общего вида модели. Часто возникает выбор на этом этапе между линейной и нелинейной формы зависимости и предпочтение всегда отдается линейной форме как наиболее простой и надежной.

3. Информационный этап. Сбор необходимой статистических данных. Значение экономических переменных проверяется их достоверность сопоставимость

4. Идентификация модели. Осуществляется статистический анализ модели и оценка её параметров.

5. Оценка качества модели. На этом этапе проверяется достоверность и адекватность модели. Оценивается насколько успешно подобрана модель все точности и неточности, проверяется с точки зрения статистической.

6. Интерпретация результатов моделирования. Соответствие действительности.

Дата добавления: 2014-01-06