Московская финансово–юридическая академия

Эконометрика

Учебное пособие для студентов экономических специальностей гуманитарных вузов

Москва 2001

Минзов А.С. Эконометрика. – М.: Из-во МФА, 2001. C. 54.

Настоящее учебное пособие содержит краткий курс лекций, контрольные задания, систему тестов, учебную программу, вспомогательные материалы и статистические таблицы, а также методические указания по дисциплине «Эконометрика». Оно подготовлено в строгом соответствие с авторской программой, соответствующей государственным образовательным стандартам высшего профессионального образования экономических специальностей. Пособие адресовано преподавателям и студентам всех форм обучения экономических специальностей Московской финансово-юридической академии.

 А.С. Минзов, 2001

 МФА, 2001

Содержание

От редактора 4

От автора 6

1.1. Что изучает эконометрика? 7

1.2. Краткая история развития эконометрики 8

1.3. Классификация эконометрических моделей 8

1.3.1. Регрессионные модели 9

1.3.2. Системы взаимозависимых моделей 9

1.3.3. Рекурсивные системы 9

1.3.4. Модели временных рядов 9

1.4. Постановки некоторых эконометрических задач 10

Переменная 11

1.5. Последовательность разработки эконометрических моделей 12

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. 14

Резюме 14

2. Эконометрический анализ на основе моделей линейной регрессии 15

2.1. Однофакторная линейная регрессия 15

2.2. Многофакторная линейная регрессия 23

2.3.Некоторые особенности применения многофакторных регрессионных моделей в эконометрическом анализе 27

2.3.1. Мультиколлинеарность 27

2.3.2. Использование фиктивных переменных 28

2.3.3. Проблемы гетероскедастичности 28

Резюме 29

3. Эконометрический анализ на основе временных рядов 30

3.1.Основные понятия в теории временных рядов 30

3.2. Цели, этапы и методы анализа временных рядов 31

3.3. Модели тренда и методы его выделения из временного ряда 32

3.4. Порядок анализа временных рядов 33

3.5. Графические методы анализа временных рядов 34

3.6. Пример анализа временных рядов 36

Резюме 41

Литература 42

Приложение 1 44

Методические указания по выполнению задания 1 44

Приложение 2 47

Методические указания по выполнению задания 2 47

Приложение 3 48

Приложение 4 49

Эконометрика 55

Компьютерная верстка И.А. Полухина 55

Сегодня высокие информационные технологии превращают бизнес в высокоинтеллектуальное занятие, а бизнесмену дают такую степень свободы, которая превращает его в главную личность нового столетия.

Из разговора двух олигархов

От редактора

Переход к рыночной экономике вызвал всплеск социальной потребности общества в квалифицированных экономистах и менеджерах. Основная образовательная задача стала заключаться в том, чтобы не просто дать студентам знания по рыночной экономике, но и научить их современному экономическому мышлению, умению прогнозировать развитие экономических и бизнес – процессов, принимать научно обоснованные решения.

В соответствие с государственным образовательным стандартом в учебных планах МФА предусматривается знакомство студентов факультета экономики и управления с дисциплинами, позволяющими овладеть современными математическими методами, широко используемыми в лучших университетах России и мира.

В настоящее время существует несколько подходов к изучению новой математической дисциплины «Эконометрика», определенной в качестве обязательной дисциплины государственных образовательных стандартов для экономических специальностей.

Первый основан на достаточно «узком» понимании понятия Эконометрика, как науки, занимающейся изучением количественных закономерностей и взаимозависимостей в экономике с использованием методов корреляционно-регрессионного анализа [1]. Такой подход характерен для западных экономических школ, которые ориентируются на другие образовательные программы и более низкий уровень математической культуры студентов экономических специальностей. Прикладной курс эконометрики в западных вузах изучается по программам подготовки магистров экономических специальностей, специализирующихся на углубленном изучении математических методов. Рекомендованный в этой образовательной концепции учебник Кристофера Доугерти «Введение в эконометрику», к сожалению, достаточно слабо отражает специфику, опыт и национальные достижения в этой области Российских научных школ. Кроме того, он использует терминологию, практически не применяемую в России. Но, самое главное заключается в том, что эта прикладная наука должна изучаться на реальных или псевдореальных примерах задач, возникающих в экономике и бизнесе России, что, вполне естественно невозможно в рекомендованной литературе. Если этого нет, то трудно убедить студентов в полезности этой, безусловно, необходимой современному экономисту, дисциплины. Этот упрощенный подход породил еще одну проблему: модное слово «эконометрика» вызвало появление большого количества преподавателей в этой области (я имею ввиду Россию, на Западе это не так). Практически любой подготовленный в области математической статистики преподаватель считает для себя возможным прочитать курс «Эконометрика», уходя от решения экономических задач к чисто технологическим (математическим) и, как правило, без связи с реальными ситуациями, возникающими в работе экономиста. Таким образом, этот подход не решает главной задачи – научить студентов работе в реальной ситуации и отражает западные образовательные концепции без связи с образовательными концепциями в России.

Второй подход к изучению «Эконометрики» основан на более широком понимании концепции изучения «Эконометрики», как науки о построении прикладных экономико – математических моделей на основе эмпирических данных для обоснования управленческих и экономических решений. В этом основное отличие концепции изучении дисциплины от других образовательных концепций, реализуемых в других вузах России. Программа изучения экономико-математических методов включает: методы эконометрического анализа при прогнозировании экономических и бизнес процессов и методы прогнозирования динамики процессов с использованием математических методов анализа временных рядов.

Настоящее учебное пособие разработано для студентов, изучающих дисциплину «Эконометрика» всех форм обучения: очной, очно-заочной, заочной и, в том числе, с использованием дистанционных технологий. В состав пособия включены:

учебная программа по дисциплине «Эконометрика», адекватно отражающая современные требования государственных стандартов для студентов экономических специальностей и раскрывающая образовательную концепцию Московской финансово-юридической академии;

краткий курс лекций по основным темам программы с примерами, контрольными вопросами к каждой теме;

сборник контрольных заданий, которые выполняются студентами всех форм обучения и охватывают наиболее значимые разделы этой дисциплины;

методические указания по выполнению контрольных заданий и справочные материалы по основным разделам эконометрического анализа.

Контрольные задания могут быть выполнены как с использованием ручных методов, так и использованием пакета электронных таблиц EXCEL и пакета статистических программ STATISTICA.

Автор сборника – профессор Минзов Анатолий Степанович, специалист в области статистических методов обработки результатов эксперимента и математического моделирования в бизнесе. А.С. Минзов - автор 120 научных трудов, в числе которых научные статьи, учебные пособия и учебники, монографии и другие издания. В МФА читает курсы «Информатика», «Глобальная информационная сеть и ее применение в науке, бизнесе и межкультурных коммуникациях», «Математические методы и информационные технологии в психологических исследованиях», «Математические методы в экономике», «Методы решения оптимизационных задач в бизнесе», «Статистика» и др.

Сборник может представлять интерес и для студентов, выполняющих курсовые и дипломные работы и использующих статистические методы для обработки результатов эксперимента.

Полагаем, что теоретические знания, полученные Вами в ходе аудиторных занятий, помогут успешно справиться с представленными в сборнике контрольными заданиями.

От редактора