Федеральное агентство связи

Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования

«Поволжская государственная академия телекоммуникаций и информатики»

________________________________________________________________________________

Кафедра Экономики и организации производства

«УТВЕРЖДАЮ»

Заведующий кафедрой ЭиОП__ наименование кафедры

_________________________Добрянин А.В.

подпись, Фамилия И.О.

« __ » _ _________ 2007 г.

КОНСПЕКТ ЛЕКЦИЙ

ПО УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЕ

Эконометрика

(наименование учебной дисциплины)

по специальности: 080801 Прикладная информатика в экономике

(наименование специальности подготовки)

Автор: Аширов В.К.

Обсуждено на заседании кафедры

«_____» _ __________ 2007 г.

протокол № ___________

Самара

2007

Содержание
Раздел 1. Основные понятия эконометрики
1.1.Предмет и задачи дисциплины эконометрики
1.2.Виды взаимосвязей между признаками
1.3.Виды эконометрических моделей
Раздел 2. Модели множественной регрессии
2.1.Особенности проведения этапа спецификации при построении модели множественной регрессии
2.2.Оценка мультиколлинеарности в моделях множественной регрессии
2.3.Подходы к устранению мультиколлинеарности в моделях множественной регрессии
2.4.Компонентный анализ
2.5.Непосредственная оценка параметров множественной регрессии
2.7.Нелинейная регрессия. Виды моделей нелинейной регрессии
2.8.Оценка качества регрессионной модели в целом
2.9.Оценка значимости факторов, включаемых в модель множественной регрессии
2.10.Оценка погрешности регрессионной модели
2.11.Анализ влияния факторов на результативный показатель
2.12.Фиктивные переменные модели множественной регрессии
2.13.Предпосылки метода наименьших квадратов
2.14.Обобщенный МНК
2.15.Метод наименьших модулей отклонений
Радел3. Система эконометрических уравнений
3.1.Классификация систем эконометрических уравнений
3.2.Приведенная форма системы эконометрических уравнений. Проблема идентификации в системах взаимозависимых уравнений
3.3.Косвенный МНК (КМНК)
3.4.Необходимое условие идентификации структурной формы системы эконометрических уравнений
3.5.Достаточное условие идентификации структурной системы эконометрических уравнений
3.6.Двухшаговый МНК
Раздел 4. Динамические эконометрические модели
4.1.Виды динамических эконометрических моделей
4.2.Одномерные временные ряды
4.3.Временные ряды с детерминированными зависимостями
4.4.Моделирование временных рядов со стохастическими зависимостями
4.5.Анализ автокорреляции остатков
4.7.Динамические модели авторегрессии
4.8.Выравнивание одномерного временного ряда
4.9.Адаптация эконометрических моделей
Раздел 5. Экономико-статистическое прогнозирование
5.1.Сущность прогнозов и их классификация
5.2.Методы прогнозирования и их классификация
5.3.Прогнозная статистическая экстраполяция
5.4.Прогнозные модели технического анализа
Раздел 6. Информационные технологии эконометрических исследований
Литература
Терминологический словарь

Раздел 1. Основные понятия эконометрики

1.1. Предмет и задачи дисциплины эконометрики

Термин «Эконометрика», или «Эконометрия», происходит от двух слов: экономика и метрика, т.е. это экономические измерения (измерительная экономика). Этот термин в современном понимании введен в 1930 году норвежским ученым Фришем. С 1993 года им был основан и по настоящее время издается международный журнал этого направления с тем же названием «эконометрика».

По существу, эконометрика – это обособившаяся ветвь статистики в части использования регрессионного анализа в экономике, единство трех составляющих: статистики, экономической теории и математики. Тем самым предметом эконометрики является количественная взаимосвязь экономических явлений. Выявление этой взаимосвязи осуществляется с помощью основного эконометрического метода – моделирования, т.е. путем разработки математической зависимости между результирующим признаком и факторными признаками. При построении такой математической модели решаются две основные задачи – задача спецификации и задача идентификации.

Задача спецификации состоит из следующих элементов:

1. Постановка цели эконометрического исследования, выбор результатного признака (признаков).

2. Выявление влияющих факторов.

3. Предварительный отбор факторных переменных, существенно влияющих на результатный показатель.

4. Наблюдение факторов, в результате чего формируется статистическая совокупность.

5. Выявление формы эконометрической модели.

Таким образом, этот этап базируется, в основном, на методах экономики и статистики.

Задача идентификации состоит из элементов:

1. Определение значений параметров эконометрической модели (МНК).

2. Экономическая (содержательная) интерпретация полученной эконометрической модели.

3. Изучение влияния применения факторных признаков на результатный признак.

4. Характеристика качества полученной модели (оценка значимости параметров модели).

5. Определение величины погрешности модели.

На этом этапе широко используется методы математики, однако при этом упускается из виду экономическое содержание моделей.

1.2. Виды взаимосвязей между признаками

Взаимосвязь между признаками может быть трех видов: функциональная (детерминированная), независимость и стохастическая связь.

При наличии функциональной связи между признаками каждому конкретному значению одного факторного признака (влияющего) соответствует единственное значение другого результатного признака. Если же признаки независимы, то это можно характеризовать как то, что каждому конкретному значению одного признака может соответствовать любое значение другого признака с равной вероятностью.

Между понятиями независимости признаков и их функциональной зависимостью лежит понятие стохастической связи, т. е. такой, при которой каждому конкретному значению одного признака соответствуют определенные значения другого признака с известной вероятностью, причем эти вероятности не равны друг другу (условные распределения вероятностей). В зависимости от величины разбросов этих условных распределений вероятностей различают сильную стохастическую связь (при малых величинах разбросов) и слабую стохастическую связь (при больших разбросов).

При наличии слабой стохастической связи можно считать, что признаки независимы, а при сильной стохастической связи зависимость между признаками может быть описана детерминированной и случайной составляющими:

,

где - ошибка аппроксимации. В ряде случаев эту зависимость можно представить в более простом виде:

,

где - детерминированная составляющая;

- случайная составляющая зависимости.