- •1 Введение в эконометрику
- •1.1 Предмет эконометрики
- •1.2 Типы статистических данныx
- •1.3 Классы моделей
- •1.4 Оценивание моделей и типы зависимостей
- •1.5 Элементы математической статистики
- •1.5.1 Операция суммирования
- •1.5.2 Случайные переменные (величины)
- •1.5.3 Числовые характеристики распределения
- •1.5.4 Вероятность в непрерывном случае
- •2 Постоянная и случайная составляющие случайной переменной
- •2.1Способы оценивания характеристик случайной величины и оценки
- •3 Выборочная ковариация. Выборочная дисперсия. Коэффициент корреляции
- •3.1 Выборочная ковариация
- •3.2 Выборочная дисперсия
- •3.3 Коэффициент корреляции
- •4 Парный регрессионный анализ
- •4.1 Модель парной линейной регрессии
- •4.2 Метод наименьших квадратов (мнк)
- •4.3 Качество оценки: Коэффициент детерминации
1 Введение в эконометрику
1.1 Предмет эконометрики
Термин эконометрика имеет в своей основе два слова: «экономика» и «метрика».
«Метрика» от греческого слова metron – «метод расчета определения расстояния между двумя точками в пространстве». Таким образом Эконометрику можно определить как науку об экономических измерениях. Следовательно, эконометрика – это наука, которая на основе статистических данных количественно характеризует взаимозависимые экономические явления и процессы [2,3,5,14].
Термин «эконометрия» (эконометрика) введен в научную литературу в 1930г норвежским статистиком Рагнаром Фришем для обозначения нового направления научных исследований.
Цель эконометрики – это количественная характеристика экономических закономерностей, выявляемых экономической теорией в общих чертах.
Задача эконометрики состоит в построении экономических моделей, оценивание их параметров, проверка гипотез о свойствах экономических показателей и формах их связи
Предмет исследования эконометрики - это массовые экономические процессы и явления.
Эконометрика как наука является следствием междисциплинарного подхода к изучению экономики и представляет собой сочетание трех наук:
-экономической теории;
-математики;
-математической и экономической статистики.
Следовательно, эконометрика с помощью статистических и математических методов анализирует экономические закономерности, доказанные экономической теорией.
1.2 Типы статистических данныx
Основу экономического моделирования составляют статистические данные, которые различают по типам: пространственным (перекрестным) и временным.
Пространственные или перекрестные данные – это данные по каком-либо экономическому показателю, полученные от разных однотипных объектов (фирм, регионов, стран и.др.) в один момент времени (пространственный разрез). Эти данные могут быть взяты в разные моменты, если время несущественно.
Например, данные об объеме производства, количестве работников, доходов разных фирм в один и тот же момент времени.
Временные ряды – это данные, характеризующие один и тот же объект в различные моменты времени (временные разрез)
Например, ежеквартальные данные об инфляции, средней заработной плате, данные о национальном доходе за последние годы. Отличительная черта временных данных – это упорядоченность во времени.
Промежуточное место занимают панельные данные, которые отражают наблюдение по большому числу объектов за небольшое число моментов времени.
Например, прибыли предприятий Казахстана за последние три года.
Подготовка и отбор статистических данных имеют существенное значение. Они должны быть согласованны между собой и имеет единую математическую основу. Например, не следует смешивать данные по ВВН (валовой внутренний налог) и ВНП (валовой национальный продукт), индекс потребительских цен и дефлятор ВНП и др.
Статистические данные представляются в виде таблиц, гистограмм, временных графиков и диаграмм рассеивания.
Для предоставления данных используются: таблицы, временные графики и диаграммы рассеивания.
Наблюдения дают лишь часть всевозможных реализаций случайной величины. Ее называют выборкой. Данные выборки можно предоставить в виде таблицы 1.1:
Таблица 1.1
-
j
x
1
х1
2
x2
…
…
n
хn
Для таблицы 1.1 можно построить гистограмму интервалов, в которой показывают все наблюдения величины , разбиваемые на несколько промежутков одинаковой длины. Пусть числа элементов выборки, попавших в -й интервал. Тогда гистограмма это кусочно-постоянная функция, равная на -м интервале (рисунок 1.1)
Рисунок 1.1 - Гистограмма
Значительную информацию о взаимосвязи двух случайных величин x и y можно получить из диаграммы рассеяния.
Например: Таблица наблюдений двух переменных имеет вид (таблица 1.2):
Таблица 1.2
-
j
x
y
1
x1
y1
2
x2
y.
…
…
…
n
xn
yn
На диаграмме рассеяния отображены точками с соответствующими координатами (рисунок 1.2)
Рисунок 1.2 – Диаграмма рассеяния