Введение. Снижение рождаемости

Снижение рождаемости

Рассмотренные меры решения проблем будут несущественны, если не произойдет снижение рождаемости. Во многих развивающихся странах осуществляются программы планирования семьи и стабилизации численности населения (предохранения от беременности, экономические стимулы).

Эконометрика – наука, исследующая количественные закономерности и взаимозависимости в экономике на основе методов теории вероятностей и математической статистики, адаптированных к обработке экономических данных.

Основным элементом курса является анализ и построение взаимосвязей экономических переменных.

Математическая статистика и ее применение в экономике – эконометрика – позволяют строить экономические модели, оценивать их параметры, проверять гипотезы о свойствах экономических показателей и формах их связи, что в конечном счёте служит основой для экономического анализа и прогнозирования (основная цель эконометрики).

Экономические модели позволяют выявить особенности экономического объекта и на основе этого предсказывать будущее поведение объекта при изменении каких-либо параметров (повышение обменного курса, падение прибыли…).

По своему определению любая экономическая модель абстрактна и, следовательно, неполна. Так, например, в простейшей модели спроса предполагают, что спрос на какой-либо товар определяется его ценой (р) и доходом потребителя (I): .

На самом же деле на спрос влияют также другие факторы (цены на другие товары, реклама, мода, погода и т.д.). Поэтому в модель добавляют, обычно аддитивным образом, случайный компонент ε, интегрирующий (объединяющий) в себе влияние всех неучтённых явно в модели факторов. Например, модель спроса принимает вид: .

Введение случайного компонента в модель приводит к тому, что взаимосвязь остальных её переменных перестаёт быть строго детерминированной (функциональной) и становится стохастической (статистической, случайной), каковая и наблюдается в реальной действительности.

Связь переменных, на которую накладываются воздействия случайных факторов, называется статистической (корреляционной).

Основой для выявления и обоснования эмпирических (опытных) закономерностей являются статистические данные, которые обычно подразделяются на 2 вида:

- перекрёстные данные – данные по какому-либо экономическому показателю, полученные для различных однотипных объектов (фирм, регионов). При этом либо все данные относятся к одному периоду времени, либо временная принадлежность несущественна.

- временные ряды – данные, характеризующие один объект, но в разные моменты времени.

Существуют различные методы сбора экономических данных: опрос, анкетирование, получение официальной стат.отчётности…

Собранные данные могут быть представлены в различной форме: в виде таблиц, диаграмм, графиков.

Далее подготовленные данные подставляются в теоретическую модель, представленную аналитически (в виде некоторого уравнения) или в графическом виде.

При этом возникает ряд проблем, важнейшими из которых являются проверка согласованности теоретической модели с опытными данными, оценка параметров модели и проверка предположений (гипотез), лежащих в основе модели.

Основные этапы эконометрического исследования:

0. Постановочный этап – постановка проблемы, целей моделирования, сбор данных, анализ их качества.

I. Спецификация модели – выбор вида формулы зависимости.

II. Параметризация – оценка значений параметров выбранной модели.

III. Верификация – проверка качества полученных параметров и самой модели в целом.

IV. Использование построенной модели для объяснения поведения экономических показателей и прогнозирования.

Основные типы моделей:

Экономико-математическая модель – это математическое описание какого-либо экономического процесса или объекта.

Математические модели, используемые в экономике, можно подразделить на классы по ряду признаков, относящихся к особенностям моделируемых объектов, цели моделирования и используемого инструментария.

- Макроэкономическиемодели описывают экономику как единое целое, связывая между собой укрупнённые материальные и финансовые показатели (ВВП, потребление, инвестиции, занятость, процентную ставку…).

Микроэкономические модели описывают взаимодействие структурных и функциональных составляющих экономики, либо поведение отдельной такой составляющей в рыночной среде.

- Теоретические модели позволяют изучать общие свойства экономики и её характерных элементов дедукцией (от общего к частному) выводов из формальных предпосылок.

Прикладныемодели оценивают параметры функционирования конкретного экономического объекта и позволяют сформулировать рекомендации для практических решений. К прикладным относятся прежде всего эконометрические модели, оперирующие числовыми значениями экономических переменных и позволяющие статистически значимо оценивать их на основе имеющихся наблюдений.

Особое место в рыночной экономике занимают равновесные модели, которые описывают такие состояния экономики, когда результирующая всех сил, стремящихся вывести их из этого состояния, равна 0.

- Статические модели описывают состояние экономического объекта в конкретный момент или период времени.

Динамические модели включают взаимосвязи переменных во времени.

- Детерминированные модели предполагают строгие функциональные связи между переменными.

Стохастические допускают наличие случайных воздействий на исследуемые показатели и используют инструментарий теории вероятностей и математической статистики для их описания.

Приведём 3 основных класса моделей, которые применяются для анализа и прогнозирования в эконометрике:

1. Модели временных рядов: модели тренда и сезонности . Они объясняют поведение временного ряда, исходя только из его предыдущих значений. Применяются для изучения и прогнозирования объёма продаж билетов, спроса, прогнозирования % ставки.

2. Регрессионные модели с 1 уравнением: зависимая переменная у представляется в виде функции одной или нескольких переменных: , где у – объясняемая (зависимая) переменная, - объясняющие (независимые) переменные, - параметры уравнения.

Регрессионные уравнения – уравнения статистической связи между переменными.

В зависимости от вида функции f модели делятся на линейные и нелинейные. Эти модели применяют значительно шире, чем модели временных рядов. (Например, спрос на мороженое как функция от времени, температуры воздуха, среднего уровня доходов…).

3. Системы одновременных уравнений: описываются системами уравнений, могут состоять из тождеств и регрессионных уравнений, которые кроме объясняющих переменных могут включать в себя объясняемые переменные из других уравнений.

Дата добавления: 2014-01-07