Понятие и практическое значение эконометрики

Понятие и практическое значение эконометрики

Эконометрика – наука о методах количественного измерения анализа связей, тенденций и отношений в экономике и в соц.сфере с помощью экономико-математических моделей.

Св-ва: 1. Работа с количественной числовой информацией 2. Использование математических моделей 3. Моделируются математич. модели 4. Предметом являются причинно-следственные связи, тенденции и отношения. 5. Научный подход к анализу явлений.

Актуальность: усложнение связей усложняет принятие обоснованных управленческих решений на всех уровнях. Требуется объяснение аналитического решения.

Назначение: 1. Прогнозирование тенденций 2. Объяснение механизмов формирования.

 

Связь эконометрики с другими областями научного знания.

Наиболее тесная связь с 3 областями: статистика, математика, экономтеория.

статистика	эконометрика
Группировка типологическая	Кластерный анализ, метод распознавания образов
Средние величины	-
Показатель вариации	Дисперсионный анализ
Индексы	-
Показатель динамики	Модели тренда
Показатель связи	Корреляция, регрессионный анализ
Выборочный метод	Испытание гипотез

«+» статистики: обширный комплекс обобщения первичной информации, общедоступность инструментов

«+» эконометрики: проникновение в глубинные св-ва процессов, познание которых недоступно на базе элементарных приемов анализа.

эконометрика	математика
Использует мат. ф-лы наполняя их конкретным предметным смыслом	Образует базу для построения мат. моделей, но ф-лы даны в абстрактной форме
Интегрирует различные мат.ф-лы в спец. комплексы предназначенные для решения эконометрических задач конкретного вида.

Эконометрика – пользователь мат. инструментов. Запросы эконометрического анализа ставят новые задачи перед разработчиками мат. аппарата.

эконометрика	Экономическая теория (ЭТ)
Модели эффективны лишь при условии, когда они адекватны концепциям ЭТ	ЭТ определяет проблематики эконометрического анализа и его принципы
	ЭТ в ряде случаев оказывается самодостаточной и в собственных рамках формируются модели, чаще всего это модели в виде схем, иногда эти схемы трансфор-мируются в мат.ф-лы, аналогично эконометрическим моделям.

 

3.Структура дисциплины «Эконометрика»

Рассматриваются 4 направления исследования с помощью эконометрических моделей.

1. Анализ парных причинно-следственных связей. Х->У (влияние одного ф-ра на 1 следствие)

2. Моделирование множественных связей одного следствия комплексом ф-ров. Σ(Х1, Х2, Хп)->У

3. комплексный анализ связей нескольких факторови нескольких следствий.

4. Xi Yi ti время

 

Моделирование парных связей: понятие, принцип, последовательность операций.

Парными называются связи, в которых анализ ограничен влиянием только одного фактора на изучаемое следствие.

Последовательность: 1. Постановочная операция – цель сформировать задачу, решаемую методом моделирования. Эта задача формируется на основе положений ЭТ и отраслевой экономич. науки, изучающей определенную область общественной жизни. Т.О. итогом является строгая научная формулировка исследуемой проблемы.

2. Априорный этап - представлен теоретическим анализом проблемы, результатом этапа являются научные гипотезы о механизмах и тенденциях связей. В ходе последующ моделирования эти гипотезы будут либо отклонены, либо подтверждены с уточнением в форме ряда количественных параметров. Гипотезы уточняют задачу и выбирают инструменты.

3. Параметризация - выбор конкретного вида мат. модели, такой выбор можно осущ несколькими способами и их сочетанием: логический анализ, анализ предварительно сформированной информации в виде графиков(элементарных показателей или применяются спец.мат. приемы для выбора модели адекватной реальной ситуации)

4. Информационный этап – сбор исходной информации, выбор даты, на которую собираются сведения, определение границ тер-рии, определение полноты охвата изучаемой совокупности (сплошной учет всех единиц/выборочный учет, тогда определяем вид выборки с таким расчетом чтобы вид и объем выборки обеспечивали соблюдение нужного уровня репрезентативности данных)

5. идентификация модели – расчет числовых значений уравнения регрессии а, в, коэф корреляции.

6. верификация модели – оценка стат значимости построенной модели, т.е. степени ее соответствия фактическим данным

7. если модель признана статистически значимой, то можно составить прогноз(краткосрочный, среднесрочный, прямая экстраполяция или на основе доп анализ, формирование гипотетических значений и параметров)

формы

1.точечный 2. Интервальный(между линиями область f – зона в пределах которой с заданей вер-тью будет находиться величина параметра

 

Принципы моделирования: выбор модели д.б. научно обоснованным, д.б. обеспечено надлежащее кач-во исходных данных. Решаемая задача должна МАХ соотв запросам пользователей. Результаты моделирование (кроме секретных) д.б. общедоступными для заинтересовавшихся и д.б. своевременно представлены пользователям.

 

Методы оценки качества модели парных связей

Интервальный прогноз на основе парной линейной регрессии

В эконометрике предполагаетс такой принцип как экстраполяция параметров модели на предстоящие сроки – это означает гипотезу о том, что тенденции и механизмы связей в будущем сохранятся неизменными. В действительности процеесы в экономике отличаются высокой ускоряющейся нестабильностью, следовательно экстраполяционный прогноз допускается только краткосрочный. Для общеэконом показателей – на несколько лет, для фин – несколько месяцев. Имеются 2 разновидности: точечный и интервальный прогнозы.

Необходимо рассчитать стандартную ошибку точечного прогноза ymin=yp-∆y, ymax=yp+∆y

 

Последовательные этапы построения модели множественной регрессии.

Начальными этапами являются выбор одной из наиболее существенных независ переменных и выбор формы уравнения регрессии. В общем виде: y=f(x1,x2…xn). Для отбора независ переменных проводится предварительный теоретич анализ, а затем количественное измерение тесноты связи у с отобранными ф-рами. Теоретический анализ базируется на экспертных оценках значимости важнейших условий и предпосылок, которыми определяют состояние зависимой переменной. На этапе количественного анализа из предварительно отобранных ф-в необходимо отобрать наиболее значимые и проверить их на мультиколлениарность(связь независимых ф-в м/у собой). Если м/у некоторыми ф-рами пресутствует достаточно тесная связь, то будут искажены результаты оценки связи этих ф-в с у. Общие требования: 1. Д.б. существенные ф-ры реально влияющие на у. 2. Ф-ры д.б. количественно измеряемы, если прямой колич меры нет, то необходимо попытаться дать им бальную оценку. 3. Ф-ры не д.б. зависимы друг от друга, проверка на мультиколлениарность. Отбор ф-в можно выполнить используя таблицу парных коэф корреляции или применить спец. мат. приемы: 1. Отсев ф-в. 2. Добавление ф-в. 3. Пошаговое

 

Выбор формы уравнения множественной регрессии.

Наиболее растпространенным элементом является линейный модуль: y=a+b1x1+b2x2+b3x3+E. Среди нелинейных модулей: 1. Гипербола y= 1/ (a+b1x1+b2x2) 2степенная y=a+x1^b1*x2^b2. Различие линейной и нелинейной модели в том, что в нелин модели трудней интерпретировать параметры. В лин модели коэф регрессии b имеет очевидный экономический смысл и показывает на сколько измеряется у при изменении х, при условии предположения, что влияние всех остальных ф-в сохраняется неизменным. В нелинейной модели b инетрпретируется в относит величинах и такая интерпретация менее очевидна. Расчет параметров нелин модели можно выполнять либо ручным способом используя логарифмирование, либо на калькуляторе. Чем больше переменных в моделе тем строже требования к числу наблюдений.

 

Оценка значимости уравнения множественной регрессии.

 

Понятие и практическое значение эконометрики

Эконометрика – наука о методах количественного измерения анализа связей, тенденций и отношений в экономике и в соц.сфере с помощью экономико-математических моделей.

Св-ва: 1. Работа с количественной числовой информацией 2. Использование математических моделей 3. Моделируются математич. модели 4. Предметом являются причинно-следственные связи, тенденции и отношения. 5. Научный подход к анализу явлений.

Актуальность: усложнение связей усложняет принятие обоснованных управленческих решений на всех уровнях. Требуется объяснение аналитического решения.

Назначение: 1. Прогнозирование тенденций 2. Объяснение механизмов формирования.