Последовательность разработки эконометрических моделей

 

Процесс построения и использования эконометрических моделей включает в себя следующие основные этапы:

1) определение цели исследования;

2) построение системы показателей и логический отбор факторов, наиболее влияющих на каждый показатель;

3) выбор формы связи изучаемых показателей между собой и отобранными факторами;

4) сбор исходных данных, их преобразование и анализ;

5) построение эконометрической модели и определение ее параметров;

6) проверка качества построенной модели, в первую очередь ее адекватности изучаемому экономическому процессу;

7) использование модели для экономического анализа и прогнозирования.

При практической реализации указанных этапов особенно важным является построение системы показателей исследуемого экономического процесса и определение перечня факторов, влияющих на каждый показатель.

Укажем основные требования, предъявляемые к включаемым в эконометрическую модель факторам:

· к аждый из факторов должен быть обоснован теоретически;

· в перечень целесообразно включать только важнейшие факторы, оказывающие существенное воздействие на изучаемые показатели, при этом рекомендуется, чтобы количество включаемых в модель факторов не превышало одной трети от числа наблюдений в выборке (длины временного ряда);

· факторы не должны быть линейно зависимы, поскольку эта зависимость означает, что они характеризуют аналогичные свойства изучаемого явления. Например, заработная плата работников зависит, наряду с другими факторами, от роста производительности труда и от объема выпускаемой продукции. Однако эти факторы могут быть тесно взаимосвязаны, коррелированны ^[1] и, следовательно, в модель целесообразно включать только один из этих факторов. Включение в модель линейно взаимозависимых факторов приводит к возникновению явления мультиколлинеарности ^[2] , которое отрицательно сказывается на качестве модели;

· влияющие на экономический процесс факторы могут быть количественные и качественные. В модель рекомендуется включать только такие факторы, которые могут быть численно измерены;

· в одну модель нельзя включать совокупный фактор и образующие его частные факторы. Одновременное включение таких факторов приводит к неоправданно увеличенному их влиянию на зависимый показатель, к искажению реальной действительности.

При отборе влияющих факторов используются статистические методы отбора. Так, существенного сокращения числа влияющих факторов можно достичь с помощью пошаговых процедур отбора переменных. Ни одна из этих процедур не гарантирует получения оптимального набора переменных. Однако при практическом применении они позволяют получать достаточно хорошие наборы существенно влияющих факторов, кроме того, их можно сочетать с другими подходами к решению данной проблемы, например, с экспертными оценками значимости факторов. Среди пошаговых процедур отбора факторов наиболее часто используются процедуры пошагового включения и исключения факторов. Обе эти процедуры хорошо формализованы и потому успешно реализованы в различных машинных программах статистического анализа. Очень хорошо вписываются в исследования методы группового учета аргументов.

Метод исключения предполагает построение уравнения, включающего всю совокупность переменных, с последующим последовательным (пошаговым) сокращением числа переменных в модели до тех пор, пока не выполнится некоторое наперед заданное условие. Суть метода включения — в последовательном включении переменных в модель до тех пор, пока регрессионная модель не будет отвечать заранее установленному критерию качества. Последовательность включения определяется с помощью частных коэффициентов корреляции: переменные, имеющие относительно исследуемого показателя большее значение частного коэффициента корреляции, первыми включаются в регрессионное уравнение.

Выше отмечено, что одной из предпосылок применения методов регрессионного анализа для построения эконометрических моделей является отсутствие среди независимых переменных (факторов) линейно связанных. Если данная предпосылка не выполняется, то возникает, как уже сказано выше, явление мультиколлинеарности, что приводит к искажению смысла коэффициентов регрессии и затруднению выявления наиболее существенно влияющих факторов.

Основные причины, вызывающие мультиколлинеарность, – независимые переменные, либо характеризующие одно и то же свойство изучаемого явления, либо являющиеся составными частями одного и того же признака.

В настоящее время существует ряд методов, позволяющих оценить наличие мультиколлинеарности в совокупности не­зависимых переменных, измерить ее степень, выявить взаимно коррелированные переменные и устранить или ослабить ее негативное влияние на регрессионную модель. Наиболее распространенным методом выявления мультиколлинеарности является метод корреляции. На практике считают, что две переменные коллинеарны (линейно зависимы), если парный коэффициент корреляции между ними по абсолютной величине превышает 0,8. Устраняют мультиколлинеарность чаще всего путем исключения из модели одного из коррелированных факторов. Более подробно об этом будет рассказано во второй главе.

Резюме

1. Эконометрика, новое направление в развитии математических методов в экономическом анализе. В основу этого анализа положены математические методы корреляционно – регрессионного анализа и методы анализа временных рядов.

2. К сожалению, сегодня еще нет ярких и убедительных примеров применения методов эконометрического анализа в реальной жизни. Это обусловлено, по крайней мере, двумя причинами: прежде всего отсутствием специалистов, умеющих правильно применить эти методы и сделать аргументированный эконометрический анализ и слабая предсказуемость экономических процессов в настоящее время в России.

3. Наивно думать, что эконометрические модели работают в условиях недостаточной информации. Для этого существуют совершенно другие методы. Можно уверенно прогнозировать только те экономические процессы, которые имеют определенную повторяющуюся регулярность во времени и имеется достаточно статистики (не менее 4-х длительных периодов, в которых повторялись эти регулярности). Только в этом случае применение методов эконометрического анализа оправдано и целесообразно.

 

2. Эконометрический анализ
на основе моделей линейной регрессии