Чем собственно занимается эконометрист?

Давайте представим себе океанский лайнер водоизмещением 58000т. Корабль построен 30 лет назад, на нём есть залы отдыха, рестораны, бары, кинотеатр, конференц-зал, библиотека, ночной клуб, художественная галерея и торговый центр.

Вопрос: Сколько лет капитану?

Мы не в состоянии ответить на этот вопрос, поскольку доступная нам информация не содержит никакого упоминания о возрасте капитана. Это не совсем так. Лайнер водоизмещением 58000. – очень большой корабль. На его капитане лежит огромная ответственность. И только человек с большим опытом в состоянии справиться с этой работой. В то же время капитан должен обладать хорошей физической формой и быть способным справляться со стрессовыми ситуациями. Здравый смысл подсказывает, что возраст капитана между 40 и 60 годами. Эконометрист, который хочет выглядеть наукообразно, сказал бы, что его оценка возраста капитана равна 50 со стандартным отклонением 5.

Это хороший пример эконометриста за работой. Он показывает, что доступная нам информация обычно недостаточна для решения задачи, и требуются также здравый смысл и знание жизни, а решение , (отклонение) сформулировано в вероятностных терминах без достаточных на то статистических оснований.

Реальные примеры из экономики всегда труднее. Большинство эконометристов полагают, что главная цель прикладной эконометрики - сопоставление экономических теорий с наблюдаемыми явлениями. Это включает в себя проверку гипотез, например, теории монетаризма или рационального поведения потребителя. Задача эконометриста (в идеале) было бы проверить, верна ли данная экономическая теория или нет, основываясь на экономических данных и статистическом аппарате. Никто не скажет, что это легко.

Индивидуумы, семьи, фирмы ведут себя так иррационально и их групповое поведение настолько мало предсказуемо, что трудно предположить существование какого-либо закона, претендующего на универсальность. Это сильное утверждение, но оно верно.

В физике, химии, биологии и т. д. можно проводить контролируемые эксперименты, но только не в эконометрике. (Астрономические данные тоже не являются экспериментальными. Мы не можем, например, изменить орбиту Марса, чтобы посмотреть, как это повлияет на орбиту Земли.)

Отсюда новые трудности. Традиционные методы математической статистики – теория оценивания и проверки гипотез были развиты для экспериментальных наук, но не для эконометрики. Поэтому эти методы, не могут быть без какой-либо модификации применены в эконометрике. В математической статистике проверка гипотезы и оценивание её не являются двумя разными темами. Прикладной статистик либо проверяет гипотезу, либо оценивает некоторые параметры, но никогда не делает то и другое одновременно. Эконометрист напротив, должен всё делать одновременно. Поэтому необходима новая теория статистического вывода, которая позволяла бы это делать, но такой теории до сих пор нет.

Теория и практика. Разрыв между ними в эконометрике больше, чем в других науках.

Эконометрический подход к изучению и анализу социально-экономических объектов (явлений, процессов, систем) предполагает построение модели изучаемого объекта. Это является ключевым момен­том при использовании эконометрического подхода. В эконометрике модель относится к классу математических моделей.

Под математической моделью понимают приближенное описание объ­екта (процесса, явления, системы) на языке математики.

Язык математики (математический аппарат, инструментарий) вклю­чает такие средства описания, как таблицы, графики, алгебраические и логические соотношения, неравенства, дифференциальные или разно­стные уравнения, теоретико-множественное описание и т. д. Процесс построения математической модели позволяет система­тизировать сложные, взаимосвязанные факторы, выделить существенные и не существенные для изучаемого процесса связи и параметры.

Математическое описание позволяет каждому фактору поставить в соответствие математический символ (переменную) и устано­вить взаимосвязь и взаимовлияние одних переменных на другие. Математическая модель, в отличие от вербальной (словесной), дает возможность описать процесс компактно, в виде набора ма­тематических соотношений, абстрагируясь при этом от несуще­ственных деталей, и установить строгие правила поведения пере­менных, характеризующих процесс.

Процесс построения математической модели включает несколько основных этапов, которые перечисляются ниже.

1. Определение цели исследования, качественный анализ и изуче­ние экономического объекта (предметной области), установле­ние общих закономерностей его функционирования, формулировка правдоподобных гипотез и предположений (упрощающих допущений) относительно характера взаимодействия различных элементов объекта и т. д.

2. Анализ и оценка качества имеющихся эмпирических данных. Изучение возможностей получения дополнительной информа­ции и, если необходимо, ее сбор.

3. Построение математической модели с привлечением математи­ческого аппарата, позволяющего адекватно описать поведение объекта.

4. Оценка параметров модели (идентификация) на основе имею­щихся статистических данных. Проверка адекватности модели (ее соответствия данным).

5. Формальный анализ математической модели, исследование ее свойств с целью изучения поведения объекта на качественном уровне.

6. Проведение численных расчетов (экспериментов) и получение количественных результатов.

7. Анализ полученных результатов и их содержательная (экономи­ческая) интерпретация. Выработка рекомендаций для принятия решений.

Современная математика предоставляет богатый арсенал средств для построения математических моделей в естественных науках, технике, экономике и других гуманитарных науках, подкрепленный возможно­стями современных автоматизированных информационных технологий.

 

1.2 Области применения эконометрических моделей. Методологические вопросы построения эконометрических моделей: обзор используемых методов.

 

Экономико-математическая модель становится эконометрической, и при се построении и оценке используются эконометрические методы, если ставятся задачи:

а) получения с помощью этой модели количественных результатов на основе статистических данных;

б) ко­личественной проверки гипотез, выдвигаемых экономической теори­ей.

Эконометрические модели применяются для изучения социаль­но-экономических процессов и на макро- и на микроуровнях. Ис­пользование эконометрических методов является необходимым этапом создания количественной модели экономического объекта, независимо от того, для каких целей или в рамках какой дисципли­ны — исследования операций или, скажем, финансовой математики, модель строится (в результате, возникло даже такое понятие, как фи­нансовая эконометрика).

В эконометрике рассматриваются в основном параметрические мо­дели, т. е. структура модели (функциональные зависимости между эко­номическими переменными) задается с точностью до параметров. Оп­ределение вида функциональных зависимостей называется специфика­цией модели. Спецификация модели является ключевым этапом построения любой эконометрической модели.

Здесь возникает проблема выбора структуры модели (специфика­ции). В зависимости от уровня знаний об объекте условно можно выде­лить два наиболее общих класса моделей:

1) поведенческие (behavioural models);

2) феноменологические (phenomenological models).

Поведенческие модели строятся только на основе наблюдений за по­ведением объекта (данных «вход-выход») и приближенно описывают (аппроксимируют) наблюдаемое поведение без какой-либо априорной информации о внутренней структуре объекта (внутренних взаимосвя­зях между переменными). Структура и количество параметров устанав­ливаются в процессе построения модели. Параметры таких моделей могут не иметь какого-либо экономического смысла. Одна из основных задач эконометрики — разработка методов построе­ния поведенческих моделей.

Феноменологические модели (модели, основанные на знаниях) — это записанные в виде математических соотношений экономические зако­ны, выпеченные па основе экономической теории. Такие модели могут включать уравнения (дифференциальные или разностные), описываю­щие динамику процесса, статические балансовые соотношения (усло­вия равновесия) и т. п., которые следуют из положений экономической теории. Как правило, структура уравнений подобных моделей соответ­ствует гипотезам экономической теории, а количество параметров за­ранее определено и ясен их экономический смысл.

Задача эконометрики при построении феноменологических моделей — подгонка модели (ее параметров) к установленному набору реальных данных, которые получены в результате наблюдения за изучаемым объектом.

Таким образом, построение эконометрической модели позволяет оценить степень достоверности гипотез, выдвигаемых экономической теорией, проверить их на практике. Это, в свою очередь, помогает вы­работать и обосновать рекомендации для проведения экономической политики, спрогнозировать последствия принятия тех или иных эко­номических решений.

Этапы эконометрического моделирования.

1. Постановочный этап, на котором опре­деляются конечные цели и задачи исследования, а также число включенных в модель факторных и результативных экономических переменных.

Цели эконометрического исследования:

1) анализ изучаемого экономического процес­са (явления, объекта);

2) прогноз экономических показателей, харак­теризующих изучаемый процесс (явление, объект);

3) моделирование поведения процесса при раз­личных значениях факторных переменных;

4) формирование управленческих решений.

Количество переменных, включенных в эконометрическую модель, не должно быть слишком большим и должно быть теоретически обоснован­ным. В модели должна отсутствовать функцио­нальная или тесная корреляционная связь между факторными переменными, что может привести к явлению мультиколлинеарности.

2. Априорный этап, на котором осуществ­ляется теоретический анализ сущности изучаемого процесса, а также формализуется априор­ная информация.

3. Этап параметризации, на котором проис­ходит выбор общего вида модели, а также опреде­ляется состав и формы формирующих ее связей.

Задачи, решаемые на этапе параметризации:

1) задача выбора наиболее подходящего вида функциональной зависимости результативной переменной от факторных переменных.

При возникновении ситуации выбора между линейной и нелинейной формами зависимости предпочтение всегда отдается линейной форме как более простой;

2) задача спецификации модели:

а) аппроксимация математической формой обнаруженных связей и соотношений меж­ду параметрами модели;

б) определение зависимых и независимых переменных;

в) выражение исходных предпосылок и огра­ничений модели.

4. Информационный этап, на котором со­бирается требуемая статистическая информация и осуществляется анализ качества собран­ных данных.

5. Этап идентификации модели, на кото­ром реализуется статистический анализ мо­дели и происходит оценивание ее параметров.

6. Этап оценки качества модели, на ко­тором проверяются достоверность и адекватность модели. Созданная модель должна быть адекватна реальному экономическому процес­су. При неудовлетворительном качестве моде­ли возвращаются ко второму этапу моделиро­вания.

7. Этап интерпретации результатов мо­делирования.

 

В эконометрике применяется два основных типа выборочных данных:

1) пространственные;

2) временные.

Пространственные данные — это совокуп­ность экономической информации, характери­зующей разные объекты и полученной за определенный период или момент времени.

Пространственные данные являются выбороч­ной совокупностью из некоторой генеральной совокупности (например, совокупность различной информации по какому-либо предприятию—размер основных фондов, численность работников).

Временные данные — это совокупность экономической информации, характеризующей определенный объект, но за различные периоды времени. Отдельный временной ряд можно считать выборкой из бесконечного ряда значений показателей во времени (например, данные о динамике фондовых индексов).

Существуют определенные отличия временного ряда или ряда динамики от пространственной выборки:

1) элементы ряда динамики естественным образом упорядочены во времени в отличие от пространственных данных;

2) элементы ряда динамики не являются статистически независимыми в отличие от элементов случайной пространственной выборки, т.е. они подвержены зависимости между прошлыми и настоящими наблюдениями временного ряда (автокорреляции);

3) элементы ряда динамики не являются оди­наково распределенными величинами.

Набор переменных — это совокупность экономической информации, характеризующей

изучаемый процесс или объект. В эконометрической модели используются:

1) результативные (зависимые) перемен­ные, которые в эконометрике называются объясняемыми переменными;

2) факторные (независимые) перемен­ные, которые в эконометрике называются объясняющими переменными.

Среди экономических переменных, вклю­ченных в эконометрическую модель, выделяют:

1) экзогенные (независимые) перемен­ные (х), значения которых задаются извне. В определенной степени данные переменные являются управляемыми;

2) эндогенные (зависимые или взаимоза­висимые) переменные (у), значения кото­рых определяются внутри модели;

3) лаговые (экзогенные или эндогенные) переменные, которые относятся к предыду­щим моментам времени и находятся в урав­нении с переменными, относящимися к текуще­му моменту времени. Например, х_t-1 — лаговая экзогенная переменная, у_t-1 — лаговая эндо­генная переменная;

4) предопределенные (объясняющие) пе­ременные, к которым относятся лаговые (х_t-1), текущие (х) экзогенные переменные и лаго­вые эндогенные переменные (у_t-1).

Основная цель эконометрического модели­рования — это характеристика значений одной или нескольких текущих эндогенных переменных в зависимости от значений предопределенных (объясняющих) переменных.