
- •Лекция№7 Определение эконометрики. Статистическая проверка гипотез в эконометрических исследованиях
- •Определение эконометрики
- •Случайная величина. Числовые характеристики случайных величин
- •Законы распределений случайных величин
- •Генеральная совокупность и выборка
- •5. Статистическая проверка гипотез
Лекция№7 Определение эконометрики. Статистическая проверка гипотез в эконометрических исследованиях
Определение эконометрики
Случайная величина. Числовые характеристики случайных величин
Законы распределений случайных величин.
Генеральная совокупность и выборка.
Статистическая проверка гипотез.
Определение эконометрики
В экономике действуют устойчивые количественные закономерности, что дает возможность их описания и использования современного математического аппарата для обоснования принимаемых решений. Предметом исследования являются математические модели реальных экономических объектов.
Человек всегда и во всех сферах своей деятельности вынужден принимать решения, которые должны быть не только правильными, но и, как теперь принято говорить, оптимальными. Чтобы сложной ситуации найти оптимальное решение приходится анализировать достаточно много вариантов. Объем вычислений, который при этом требуется выполнять, как правило, превышает возможности человека. Реальное использование экономико-математических методов основывается на применении современной вычислительной техники и пакетов прикладных программ. Однако сам по себе компьютер не может заменить современное экономическое мышление. Более того, при неверной обработке даже правильных исходных данных, ошибочные результаты могут казаться вполне достоверными.
На компьютер можно переложить практически любой объем вычислительной работы, но принимать решения и нести за них ответственность всегда будет человек. Для этого необходимо ясно представлять, как функционирует весь комплекс, включающий саму модель, используемый математический аппарат и основанное на нем программное обеспечение.
Выделим основные этапы принятия оптимального решения.
1. Выбор объекта исследования.
2. Постановка задачи. Это самый ответственный этап. Ошибка или просто нечеткость формулировок на этой стадии могут лишить смысла всю последующую работу.
3. Сбор и анализ исходных данных.
4. Построение математической модели (модели прогноза, оптимизационные модели, модели теории игр, модели межотраслевого баланса и др.).
Анализ исходных данных и модели прогноза и являются задачей эконометрики.
4. Расчет модели. Это самый простой этап, поскольку он основывается на точной математической теории. Разработанные алгоритмы уже реализованы в целом ряде пакетов прикладных программ.
5. Анализ решения. Он необходим, чтобы убедиться, что модель достаточно хорошо описывает поведение реальной системы, или, иначе говоря, какова степень адекватности модели.
6. Использование результатов.
Итак, выполнение всех этапов, исключая расчет модели, можно рассматривать как искусство, основанное на опыте и экономической интуиции. Трудность составления хорошей модели состоит в том, что необходимо, исходя из поставленной цели, учесть главные свойства объекта и существенные для решения факторы и пренебречь второстепенными.
Эконометрика изучает количественные и качественные взаимосвязи экономических объектов и процессов с помощью математических и статистических методов и моделей. Реально статистический анализ конкретных экономических данных можно выполнить только с использованием компьютеров и пакетов прикладных программ.
Задача эконометрики - вооружить экономиста, менеджера, инженера современным эконометрическим инструментарием, разработанным за последние 50-70 лет.
Термин "эконометрика" состоит из двух частей: "эконо-" - от "экономика" и "-метрика" - от "измерение", что позволяет назвать ее наукой об экономических измерениях. Эконометрика, как и другие "метрики", посвящена развитию и применению статистических методов в конкретной области науки и практики - в экономике, прежде всего в теории и практике менеджмента.
Предметом исследования в эконометрике являются экономические явления. Но в отличие от экономической теории эконометрика делает упор на количественные, а не на качественные аспекты этих явлений. Например, экономическая теория утверждает, что спрос на товар с ростом его цены убывает. Эконометрика для каждого конкретного случая отвечает на вопрос как быстро и по какому закону происходит это убывание.
Компьютер на рабочем месте менеджера, экономиста - уже реальность. Однако для того, чтобы грамотно применять компьютерную систему, надо иметь некоторые предварительные знания по эконометрике. Проблема в отсутствии подобных знаний у подавляющего большинства экономистов и менеджеров. Тот, кто ничего не знает об эконометрике, не в состоянии понять, что эта научно-практическая дисциплина может помочь решить проблемы его организации. Необходимо понимать, для каких задач годится тот или иной эконометрический метод, какая нужна исходная информация, как интерпретировать выдаваемые компьютером результаты. Без этого разработанные для нужд организаций и предприятий на основе эконометрических методов компьютерные модели останутся омертвленным капиталом, не будут грамотно использоваться.
Поскольку в экономике управляемый эксперимент нереален, то для проведения анализа сначала необходимо построить эконометрическую модель, т. е. представить экономические данные и взаимосвязи в математической форме. Эту проблему принято называть проблемой спецификации.
Далее следует оценка параметров построенной модели, обеспечивающая соответствие реальным данным.
Затем необходимо проверить качество найденных параметров модели и самой модели в целом.
После этого можно переходить к использованию построенных модели (системы моделей) для объяснения поведения исследуемых экономических объектов, прогнозирования и предсказания, а также для осмысленного проведения экономической политики.
Эту последовательность можно представить следующей схемой.
Вскрывая механизмы и взаимосвязи изучаемых процессов, эконометрические модели не решают вопрос о причине этих взаимосвязей, но дают импульс для совершенствования экономической теории.