Переменные, участвующие в эконометрической модели любого типа, разделяются на следующие типы.

Результирующая (зависимая, эндогенная) переменная Y

Она характеризует результат или эффективность функциониро­вания экономической системы. Значения ее формируются в процессе и внутри функционирования этой системы под воздействием ряда других переменных и факторов, часть из которых поддается регистрации, управ­лению и планированию. В регрессион­ном анализе результирующая переменная играет роль функции, значение которой определяется значениями объясняющих переменных, выполняю­щих роль аргументов. По своей природе результирующая переменная все­гда случайна (стохастична).

Объясняющие (экзогенные, независимые) переменные X

Это — переменные, которые поддаются регистрации и описывают условия функционирования реальной экономической системы. Они в зна­чительной мере определяют значения результирующих переменных. Обычно часть из них поддается регулированию и управлению. Значение этих переменных могут задаваться вне анализируемой системы. Поэтому их называют экзогенными. Еще их называют факторными признаками. В регрессионном анализе это аргументы ре­зультирующей функции Y. По своей природе они могут быть как случай­ными, так и неслучайными.

Любая эконометрическая модель предназначена для объяснения значений текущих эндогенных переменных (од­ной или нескольких) в зависимости от значений заранее опре­деленных переменных.

Переменные, выступающие в системе в роли факторов-аргументов, или объясняющих переменных называют предопределенными. Множество предопределен­ных переменных формируется из всех экзогенных переменных и так называемых лаговых эндогенных переменных, т. е. таких эндогенных переменных, значения которых входят в уравнения анализиру­емой эконометрической системы измеренными в прошлые моменты времени, а, следовательно, являются уже извест­ными, заданными.

Типы эконометрических моделей

Можно выделить три основных класса моделей, которые применяются для анализа и прогнозирования экономических систем

• модели временных рядов;

• регрессионные модели с одним уравнением;

• системы одновременных уравнений.

Модели временных рядов

Модели временных рядов представляют собой модели зависимости результативного признака от времени.

К ним относятся

• модели кривых роста (трендовые модели),

• адаптивные моде­ли,

• модели авторегрессии и скользящего среднего.

С помощью таких моделей можно решать задачи прогнозирования объема продаж, спроса на продукцию, краткосрочного прогноза процентных ставок и др.

Регрессионные модели с одним уравнением

В регрессионных моделях зависимая (объясняемая) переменная Y может быть представлена в виде функции f (X₁, X₂, X₃, … X_k), где - независимые (объясняющие) переменные, или факторы; k – количество факторов. В качестве зависимой переменной может выступать практически любой показатель, харак­теризующий, например, деятельность предприятия или курс ценной бумаги. В зависимости от вида функции f ( ) модели делятся на линейные и нелинейные. В зависимости от количества включенных в модель факторов Х модели делятся на однофакторные (парная модель регрессии) и многофакторные (модель множественной регрессии).

Примеры задач, решаемых с помощью регрессионных моделей.

• Исследование зависимости заработной платы (Y) от возраста (X₁), уровня образования (X₂), пола (X₃), стажа работы (X₄) ( ).

• Прогноз и планирование выпускаемой продукции по факторам производства (производственная функция Кобба – Дугласа означает, что объем выпуска продукции (Y), является функцией количества капитала ( K ) и количества (L) труда).

• Прогноз объемов потребления продукции или услуг определенного вида (кривая Энгеля , где Y -удельная величина спроса, Х - среднедушевой доход).

Системы эконометрических уравнений

Сложные соци­ально-экономические явления иногда невозможно адекватно описать с помощью только одного соотношения (уравнения). Модели с одним уравнением не отражают взаимосвязей между объясняющими переменными или их связей с другими переменными. Кроме того, некоторые перемен­ные могут оказывать взаимные воздействия и трудно од­нозначно определить, какая из них является зависимой, а какая независимой переменной. Поэтому при построении эконометрической модели прибегают к системам уравне­ний.

Для оценивания систем одновременных уравнений используются специальные методы.

Эконометрические методы используются в экономических и технико-экономических исследованиях, работах по управлению (менеджменту).

Каждой области экономических исследований, связанной с анализом эмпирических данных, как правило, соответствуют свои эконометрические модели.

Термин «эконометрика» введен в научную литературу норвежским статистиком Рагнаром Фришем для обозначения нового в то время направления научных исследований, возникшего из необходимости научно обоснованного доказательства концепций, выводов и рекомендаций экономической теории результатами количественного анализа рассматриваемых экономических процессов.

Основной ее задачей является изучение экономических процессов математическими методами. В этом плане она вполне отвечает критерию: «Наука настолько научна, насколько в ней присутствует математика». Задача эконометрики состоит в построении математическими методами экономических моделей, описывающих взаимообусловленное развитие социально-экономических процессов на основе информации, отражающей распределение их уровней во времени или в пространстве однородных объектов. Эти модели используются в анализе и прогнозировании общих закономерностей и конкретных количественных характеристик рассматриваемых процессов, определении управляющих воздействий.

Следует отметить, что именно эконометрические расчеты являются эффективным средством усовершенствования менеджмента хозяйственной деятельности. Без них практически невозможно достижение высоких экономических результатов.

Целью изучения данной дисциплины как раз и является освоение научных методов глубокого анализа различных экономических ситуаций, общей методологии управления экономическими системами, правильных оценок влияния различных факторов на соблюдение принципов экономики и достижение экономических результатов от их внедрения.

В соответствии с ММС можно выделить следующие этапы решения эконометрической задачи:

1 этап. Неструктурированная проблемная ситуация.

Исследователь оценивает постановку задачи в реальном мире. Определяет параметры и факторы, влияющие на систему. Уясняет цели решаемой задачи.

2 этап. Выраженная проблемная ситуация.

На этом этапе исследователь совместно с заказчиками определяет наиболее важные факторы и параметры, «отсеивает» малозначимые, или «повторяющиеся» из них. Проводится диагностика реальной взаимозависимости факторов, функционирования реальной системы и выявляются ее несоответствия предъявляемым требованиям.

3 этап. Корневые определения подходящих систем.

Определение математического аппарата, необходимого для решения поставленной задачи. Перевод поставленной задачи на эконометрический язык. Ее методологическое осознание.

4 этап. Концептуальные модели.

Построение различных вариантов эконометрических моделей, в той или иной степени отражающих реальный процесс, с использованием различных математических методов и подходов. Наиболее часто используются методы теории вероятностей и математической статистики, а также аппроксимационные методики.

5 этап. Сравнение концептуальной модели с действительностью (апробация методики, анализ и рекомендации для дальнейшей работы).

Апробация построенных моделей на реальном материале. Выбор модели наиболее адекватно соответствующей реальным процессам. Описание функционирования системы в соответствии с выбранной моделью. Разработка диагностического инструментария исследования результативности создаваемой модели. Определение дальнейшей траектории движения к поставленной цели. Проектирование будущих результатов.

6 этап. Последствия, к которым могут привести реализации той или иной точки зрения и выявление допустимых, желательных изменений (возможная коррекция спроектированной модели).

Разработанная модель обсуждается с заказчиком. Прогнозируется развитие экономической ситуации в случае применения разработанной модели для управления экономическим процессом. Устанавливаются причины отклонения получаемых результатов от ожидаемых. Обсуждаются возможные пути коррекции концептуальной модели, способы улучшения разрабатываемой модели с тем, чтобы она в большей мере отвечала реальным процессам.

7 этап. Принятие действий, улучшающих ситуацию.

В выбранную модель вносятся корректирующие действия, разработанные в соответствии с этапом 6. Модель доводится до уровня пользовательского применения потребителем и передается к внедрению в управленческой деятельности в экономическом процессе.

Развитие экономики со временем, технологий естественно приводят к тому, что через некоторое время требуется совершенствовать разработанную эконометрическую модель, либо полностью ее менять. В любом случае семиэтапный процесс «методологии мягких систем» повторяется уже на более высоком уровне. В этом можно усмотреть спиралевидность развития эконометрического моделирования экономических процессов. Но активное использование ММС без сомнения приводит к успеху эволюционным путем развития, без революционных и кризисных потрясений.