Система дистанционного обучения

Плотников В.В.

Основы эконометрики

УЧЕБНЫЙ МАТЕРИАЛ

Владивосток

2003

УДК

Плотников В.В. Основы эконометрики. Учебный материал.- Владивосток: ДВГАЭУ, 2003.

Плотников Владимир Викторович

ЭКОНОМЕТРИКА

Учебный материал

Тираж 50 экз. Заказ №

Дальневосточная государственная академия

экономики и управления

Отпечатано в ЗАО ИПК «ДЮМА»

ЛП № 06605 от 10.08.98 г.

690077, Г. Владивосток, ул. 50 лет влксм, 1

тел. 23-86-12

Содержание

1. ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ ЭКОНОМЕТРИКИ 4

2. РЕГРЕССИЯ И КОРРЕЛЯЦИЯ В ЭКОНОМЕТРИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЯХ 6

2.1. Спецификация модели 6

2.2. Линейная регрессия и корреляция: смысл и оценка параметров 9

2.3. Оценка существенности параметров линейной регрессии и корреляции 14

2.4. Интервалы прогноза по линейному уравнению регрессии 19

3. СРЕДНЯЯ ОШИБКА АППРОКСИМАЦИИ 23

4. ПРИМЕР ВЫБОРА СПЕЦИФИКАЦИИ ЭКОНОМЕТРИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ (МЕТОД ПАРНОЙ РЕГРЕССИИ, И ОЦЕНКА ЕЕ ПАРАМЕТРОВ) ……………………………………25

1. Основные понятия эконометрики

Эконометрика - это дисциплина, объединяющая совокупность теоретических результатов, методов и приемов, позволяющая на базе экономической теории, экономической статистики и математико-статистического инструментария получать количественные выражения качественных закономерностей.

Термин “эконометрика” был в 1910 г. польским ученым Павлом Цьомпой, а введен в науку норвежцем Рагнаром Фришем. В 1930 году было создано Международное Эконометрическое Общество с центром в Йельском университете (США), в 1933 г. стал издаваться журнал “Эконометрика”.

Курс эконометрики призван научить различным способам выражения связей и закономерностей, через эконометрические модели и методы проверки их адекватности, основанные на данных наблюдений. От математико-статистического, эконометрический подход, отличается тем вниманием, которое уделяется в нем вопросу соответствия выбранной модели изучаемому объекту, рассмотрению причин, приводящих к необходимости пересмотра модели на основе более точной системы представлений. Эконометрика, по существу, занимается статистическими выводами. Одно из ведущих направлений эконометрики - построение эконометрических моделей, задача которых состоит в проверке экономических теорий на фактическом (эмпирическом) материале при помощи статистических методов. Часто эконометрические модели представляют собой парную или множественную регрессию, систему регрессий (систему одновременных уравнений) или производственные функции.

Становление и развитие эконометрического метода базируется на методах парной и множественной регрессии, парной, частной и множественной корреляции, оценках и выделениях трендовой и квазипериодических составляющих временных рядов, на методах статистического оценивания и т.д.

Эконометрический метод преимущественно формировался при решении проблем, искажающих результаты применения классических статистических методов:

• закрытости механизма связи между переменными в изолированной регрессии;

• автокорреляции;

• ложной корреляции;

• наличия лагов.

Эконометрическое исследование включает решение следующих проблем:

• качественный анализ связей экономических переменных — выделёниё зависимых (y_j) и независимых переменных (х_к)

• подбор данных;

• спецификация формы связи между у и х_к;

• оценка параметров модели;

• введение фиктивных переменных;

• выявление автокорреляции, лагов;

• выявление тренда, циклической и случайной компонент;

• проверка остатков на гетероскедастичность;

• анализ структуры связей и построение системы одновременных уравнений;

• проверка условия идентификации;

• оценивание параметров системы одновременных уравнений (двухшаговый и трехшаговый метод наименьших квадратов, метод максимального правдоподобия);

• проблемы идентификации и оценивания параметров.

Эконометрическая модель, как правило, основана на теоретическом предположении о круге взаимосвязанных переменных и характере связи между ними. При всем стремлении к «наилучшему» описанию связей приоритет отдается качественному анализу.

Поэтому в качестве основных этапов эконометрического исследования можно указать:

• постановку проблемы;

• получение данных, анализ их качества;

• спецификацию модели;

• оценку параметров

• интерпретацию результатов.