ЛЕКЦИЯ № 1. Понятие эконометрики

и эконометрических моделей

Эконометрика — это наука, которая на базе статистических данn ных дает количественную характеристику взаимозависимым экоn номическим явлениям и процессам.

Слово «эконометрика» произошло от двух слов: «экономика» и «метрика» (от греч. «метрон» — «правило определения расстояn ния между двумя точками в пространстве», «метрия» — «измереn ние»). Эконометрика — это наука об экономических измерениях. Зарождение эконометрики является следствием междисциплиn нарного подхода к изучению экономики. Эконометрика представn ляет собой сочетание трех наук:

1) экономической теории;

2) математической и экономической статистики; 3) математики.

На современном этапе развития науки неотъемлемым фактоn ром развития эконометрики является развитие компьютерных технологий и специальных пакетов прикладных программ.

Основным предметом исследования эконометрики являются массовые экономические явления и процессы. Предметы эконоn метрики и статистики очень схожи, так как статистика имеет деn ло с массовыми социальноnэкономическими явлениями.

Эконометрика ставит своей целью количественно охарактериn зовать те экономические закономерности, которые экономичеn ская теория выявляет и определяет лишь в общем.

Анализ экономических процессов и явлений в эконометрике осуn ществляется с помощью математических моделей, построенных

на эмпирических данных.

Практически все эконометрические методы и приемы изучеn ния экономических закономерностей позаимствованы из матеn матической статистики. Специфика применения методов матеn матической статистики в эконометрике заключается в том, что практически все экономические показатели являются величинаn ми случайными, а не результатами контролируемого эксперимента.

3

Поэтому существуют определенные усовершенствования и дополнения методов, которые в математической статистике не используются.

Зачастую экономические данные содержат ошибки измереn ния. В эконометрике разрабатываются специальные методы анаn лиза, позволяющие устранить или снизить влияние этих ошибок на результаты экспериментов.

Таким образом, эконометрика через математические и стаn тистические методы анализирует экономические закономерноn сти, доказанные экономической теорией.

С помощью эконометрики решается очень широкий круг заn дач. Их можно классифицировать по трем признакам:

1) по конечным прикладным целям:

а) прогноз социальноnэкономических показателей, опреn деляющих состояние и развитие изучаемой системы;

б) моделирование возможных вариантов социальноnэкоn номического развития системы для определения тех параn метров, которые оказывают наиболее мощное влияние на состояние системы в целом;

2) по уровню иерархии:

а) задачи, решаемые на макроуровне (страна в целом);

б) задачи, решаемые на мезоуровне (уровень отраслей, реn гионов);

в) задачи, решаемые на микроуровне (уровень фирмы, семьи, предприятия);

3) по области решения проблем изучаемой экономической системы:

а) рынок;

б) инвестиционная, социальная, финансовая политика; в) ценообразование;

г) распределительные отношения; д) спрос и потребление;

е) отдельно выделенный комплекс проблем.

1. Основные виды эконометрических моделей

Выделяют три основных класса эконометрических моделей. 1. Модель временных рядов.

Модель представляет собой зависимость результативного признака от переменной времени или переменных, относящихся к другим моментам времени.

4

К моделям временных рядов, в которых результативный призn нак зависит от времени, относятся:

1) модель тренда (модель зависимости результативного признаn ка от трендовой компоненты);

2) модель сезонности (модель зависимости результативного признака от сезонной компоненты);

3) модель тренда и сезонности.

К моделям временных рядов, в которых результативный призn нак зависит от переменных, датированных другими моментами времени, относятся:

1) модели с распределенным лагом, которые объясняют ваn риацию результативного признака в зависимости от предыдуn щих значений факторных переменных;

2) модели авторегрессии, которые объясняют вариацию реn зультативного признака в зависимости от предыдущих значеn ний результативных переменных;

3) модели ожидания, объясняющие вариацию результативноn го признака в зависимости от будущих значений факторных или результативных переменных.

Модели временных рядов делятся на модели, построенные по стационарным и нестационарным временным рядам.

Стационарные временные ряды характеризуются постоянныn ми во времени средней, дисперсией и автокорреляцией, т. е. данn ный временной ряд не содержит трендового и сезонного компоn нента.

Если временной ряд не отвечает перечисленным условиям, то он является нестационарным (т. е. содержит трендовую и сезонn ную компоненты).

2. Регрессионные модели с одним уравнением.

В подобных моделях зависимая или результативная переменn ная, обозначаемая обычно , представляется в виде функции факn торных или независимых признаков x₁јx_n:

 

k









yf x, f x₁, ј, x_n , ₁, ј, , где ј, — параметры регрессионного уравнения.

Регрессионные модели делятся на парные (с одним факторn

ным признаком) и множественные регрессии.

В зависимости от вида функции f(x, ) модели делятся на лиn нейные и нелинейные регрессии.

5

3. Системы одновременных уравнений.

Данные модели описываются системами взаимозависимых регрессионных уравнений. Системы могут состоять из тождеств и регрессионных уравнений, каждое из которых может включать в себя не только факторные переменные, но и результативные перn еменные из других уравнений системы.

Для тождеств характерно то, что их вид и значения параметров известны.

Регрессионные уравнения, из которых состоит система, назыn ваются поведенческими уравнениями. В поведенческих уравнеn ниях значения параметров являются неизвестными и подлежат оцениванию.

Примером системы одновременных уравнений может служить модель спроса и предложения, включающая три уравнения:

1 t t

Q^S_t a₀ a P a₂ P_{−1 — уравнение предложения;}

0 1 t 2

Q^d_t b b P b I_{t — уравнение спроса;}

Q^S_t Q^d_{t — тождество равновесия,}

где ^QS_t — предложение товара в момент времени t; ^Qd_t — спрос на товар в момент времени t;

t

^P — цена товара в момент времени t;

P

_t−1 — цена товара в предшествующий момент времени t; ^I_t — доход потребителей в момент времени t.