
- •Конспект лекций
- •Направление подготовки: 080100 «Экономика»
- •1. Предмет и задачи курса. 5
- •2. Спецификация переменных в уравнениях регрессии. 13
- •3. Парная и множественная регрессия. 19
- •Глава 4. Предпосылки метода наименьших квадратов 82
- •Глава 5. Нелинейные модели регрессии. 102
- •1. Предмет и задачи курса.
- •1.1 Определение эконометрики. Взаимосвязь с другими науками. Эконометрика и экономическая теория. Эконометрика и статистика. Эконометрика и экономико-математические методы.
- •1.2 Области применения эконометрических моделей. Методологические вопросы построения эконометрических моделей: обзор используемых методов.
- •2. Спецификация переменных в уравнениях регрессии.
- •2.1. Эконометрические модели: общая характеристика, различия статистического и эконометрического подхода к моделированию.
- •2. Регрессионные модели с одним уравнением.
- •3. Системы одновременных уравнений.
- •2.2.Спецификация переменных в уравнение регрессии. Ошибки спецификации.
- •3. Парная и множественная регрессия.
- •3.1.Понятие о функциональной, статистической и корреляционных связях. Основные задачи корреляционно-регрессионного анализа.
- •3.2. Уравнение регрессии, его смысл и назначение. Выбор типа математической функции при построении уравнения регрессии.
- •3.3 Линейная модель парной регрессии. Метод наименьших квадратов (мнк). Свойство оценок мнк.
- •Статистические свойства оценок метода наименьших квадратов.
- •3.4.Ковариация. Коэффициент ковариации. Показатели качества регрессии: линейный коэффициент регрессии, коэффициент детерминации.
- •3.5.Стандартная ошибка уравнения регрессии. Оценка статистической значимости показателей корреляции, параметров уравнения регрессии. Дисперсионный анализ. Критерии Фишера и Стьюдента.
- •3.6. Понятие о множественной регрессии. Классическая линейная модель множественной регрессии (клммр). Определение параметров уравнения множественной регрессии методом наименьших квадратов.
- •3.8. Оценка качества модели множественной регрессии: f-критерий Фишера, t-критерий Стьюдента. Мультиколлинеарность. Методы устранения мультиколлинеарности.
- •Глава 4. Предпосылки метода наименьших квадратов
- •4.1. Исследование остатков величин регрессии.
- •4.2. Проблема гетероскедастичности. Её экономические причины и методы выявления.
- •4.3. Обобщенный метод наименьших квадратов. (омнк).
- •Глава 5. Нелинейные модели регрессии.
- •5.1. Нелинейные модели регрессии и их линеаризация.
- •5.2. Оценка степени тесноты связи между количественными переменными.
- •5.3. Индекс корреляции, теоретическое корреляционное отношение. Коэффициент детерминации для нелинейных моделей.
- •5.4. Применение мнк для нелинейных моделей.
1.2 Области применения эконометрических моделей. Методологические вопросы построения эконометрических моделей: обзор используемых методов.
Экономико-математическая модель становится эконометрической, и при ее построении и оценке используются эконометрические методы, если ставятся следующие 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. 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.
В настоящее время Эконометрика располагает огромным разнообразием типов моделей – от больших макроэкономических моделей, включающих несколько сот уравнений, а иногда и тысяч, до малых коинтеграционных моделей, предназначенных для решения специфических проблем.
Модели основываются на экономической теории или на эмпирических данных. Модели должны быть «настолько простыми, насколько это возможно, но не проще» отмечал А. Эйнштейн. В большинстве случаев экономические законы выражаются в относительно простой математической форме. Рассмотрим, например, функцию потребления:
; (1)
где
- потребление некоторого пищевого
продукта на душу населения в некотором
году,
- реальный доход на душу населения в
этом же году, а
- индекс цен на этот продукт, скорректированный
(дефлированный) на общий индекс стоимости
жизни;
и
- константы.
Это уравнение описывает (в среднем) поведение потребителя по отношению к покупке данного пищевого продукта в зависимости от относительного уровня цен на продукты и реального душевого дохода.
Закон поведения будет определён, как только мы найдём значения коэффициентов и . Соответственно задача эконометрики – определить (оценить) эти коэффициенты из подходящего набора наблюдений. Но не единственная задача. Можно задать много других вопросов, также относящихся к эконометрике:
нет ли переменных, которые следовало дополнительно включить в уравнение (например, цены на непродовольственные товары);
не следует ли исключить из уравнения некоторые переменные;
насколько корректно изменены наши данные?
верно ли, что модель линейна? Верна ли эта экономическая теория?
является ли модель полной? (т. е. учитываем спрос и не рассматриваем предложение);
достаточно ли изучать макроэкономическое уравнение или необходимо изучать индивидуальные (микро) данные?
Приведённая выше модель является статической. Возможно, более подходящей была динамическая модель, т.е. можно предположить, что прошлогодний доход может влиять на текущий уровень потребления и его также необходимо включить в уравнение.
Эконометрика рассматривает все эти вопросы.