10

ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНСТВО ПО РЫБОЛОВСТВУ

ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ

МУРМАНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ

Кафедра ИС и ПМ

_{ЭКОНОМЕТРИКА}

_{«продвинутый уровень»}

_{по направлению подготовки 080100.68 «Экономика»}

_{(по специализированной магистерской программе)}

_{Лекция 4}

Методика проведения

эконометрического исследования

.

Яретенко Н.И.

Мурманск

2013г.

ТЕМА:

Методика проведения

эконометрического исследования

Вопросы:

1. Вводные замечания.

1)Подбор статистических данных.

2)Подборка данных и интерпретация результатов.

2. Методика проведения эконометрического исследования :

1)Постановка цели

2)Анализ выборки

3)Построение модели:

–форма зависимости;

- дополнительные регрессоры;

-анализ модели;

-спецификация модели;

-мультиколлинеарность;

-гетероскедастичность;

-автокорреляция;

4)Структурные изменения.

3) Анализ результатов.

1. Вводные замечания

Современные исследования не мыслимы без эконометрического анализа, при котором приходиться широко варьировать исходные условия, методы оценивания и к тому же захватывать две радикально отличающихся области экономики - макроэкономическую и микроэкономическую.

В своих исследовательских проектах, студенты на основе изученных методов эконометрического исследования будут иметь возможность по необходимости применить требуемый эконометрический инструментарий для нужной им конкретной темы.

Подбор статистических данных

Следует особо обратить внимание на то, по каким критериям будут отбираться данные для каждой эконометрической задачи.

Во-первых, следует по возможности пользоваться официальными статистическими источниками, такими как государственные и международные органы статистики, центральные банки, международные фонды, официальные исследовательские организации, поскольку перед публикацией эти данные уже прошли первичную обработку, и цифры там представленные получены по определенным строго отработанным методикам.

В качества примера международных интернет - источников таких данных можно привести:

• МОТ http://www.ilo.org/public/english/bureau/stat/portal/index.htm;

• Департамент труда США http://www.dol.gov/;

• Bureau of Labor Statistics http://stats.bls.gov/home.htm;

• The Editor’s Desk http://stats.bls.gov/opub/ted/tedhome.htm;

• МВФ www.imf.com;

• NBER www.nber.org;

• Мировой банк http://devdata.worldbank.org/data-query/;

• Бюро цензов США www.census.gov;

• Центр изучения рынка труда: статистика, доклады и статьи http://www.cls.dk/;

• Организация Экономического Сотрудничества и Развития http://www.oecd.org/;

• Российский мониторинг экономической занятости http://www.cpc.unc.edu/rlms/;

• Центр международных сравнений университета Торонто – CICUP http://datacentre.chass.utoronto.ca/pwt56/;

• Другие специальные сайты данных для экономистов - исследователей такие как http://economics.about.com/cs/datasources/ или http://www.economagic.com/

Во-вторых, при отборе данных надо обратить внимание на две противоположные вещи: данные должны быть как можно полнее и по возможности максимально однородны, чтобы при исследовании не возникало ошибок смещения.

В-третьих, при отборе данных нужно четко представлять цели и задачи будущего исследования, а так же - примерный список методов, которые будут использованы. Это поможет сильно сократить список отбираемых для исследования категорий, а также не позволит пропустить необходимые из них.

Обработка данных и интерпретация результатов

Следует помнить, что отрицательный результат - тоже результат. Поэтому не следует гнаться за значимыми числами, и в таких поисках бездумно перебирать все возможные комбинации методов, переменных и т. п.

Каждое полученное число следует интерпретировать, по крайней мере, с двух сторон: что она означает экономически, и почему она получилась именно такой (значимой, незначимой, большой, маленькой, положительной, отрицательной) - в силу применения данного метода, или в силу определенной экономической ситуации.

Кроме того, настоятельно рекомендуется перед проведением собственно эконометрического анализа (построением регрессий) проводить хотя бы простейший статистический анализ - это в большинстве случаев помогает предугадать наиболее адекватные методы, и объяснить получающиеся результаты.