- •Эконометрика Конспект лекций для студентов Содержание
- •Раздел 1. Основы регрессионного анализа 3
- •Раздел 2. Множественная регрессия 16
- •Раздел 1. Основы регрессионного анализа
- •1.1. Предмет и цель исследований эконометрики. Основные понятия
- •1.1.1. Сущность и история возникновения эконометрики
- •1.1.2. Основные понятия эконометрики
- •1.1.3. Эконометрические модели
- •1.1.4. Парная линейная регрессия
- •1.2. Оценка параметров парной линейной регрессии. Метод наименьших квадратов (мнк).
- •1.2.1. Мнк для парной линейной регрессии
- •1.2.2. Условия Гаусса-Маркова (предпосылки мнк)
- •Теорема Гаусса-Маркова.
- •1.2.3. Коэффициенты корреляции и детерминации
- •1.3. Оценка существенности уравнения регрессии и его параметров. Прогнозирование в линейной регрессии
- •1.3.1. Оценка значимости по критериям Фишера и Стьюдента
- •1.3.2. Прогнозирование в линейной регрессии
- •1.3.3. Ошибки аппроксимации
- •Раздел 2. Множественная регрессия
- •2.1. Отбор факторов и выбор формы уравнения множественной регрессии
- •2.1.1. Требования к отбору факторов
- •2.1.2. Фиктивные переменные
- •2.1.3. Ошибки спецификации
- •2.2. Традиционный метод наименьших квадратов для множественной регрессии. Частная и множественная корреляция
- •2.2.1. Мнк для множественной регрессии
- •2.2.2. Частные уравнения, частная корреляция
- •2.2.3. Коэффициенты множественной корреляции и детерминации
- •2.2.4. Оценка значимости уравнения множественной регрессии
- •2.3. Нелинейная регрессия. Линеаризация нелинейной регрессии
- •2.3.1. Виды нелинейной регрессии
- •2.3.2. Линеаризация
- •2.3.3. Критерий Чоу
- •2.3.4. Метод наименьших квадратов для нелинейных регрессионных моделей
- •2.3.5. Корреляция для нелинейной регрессии. Коэффициенты эластичности
- •2.3.6. Оценка существенности нелинейной регрессии
1.1.2. Основные понятия эконометрики
Эконометрическая модель, как правило; основана на теоретическом предположении о круге взаимосвязанных переменных и характере связи между ними. При стремлении к «наилучшему» описанию связей приоритет отдается качественному анализу. В связи с этим можно выделить следующие этапы эконометрического исследования:
постановка задачи;
получение данных, анализ их качества;
разработка теоретической модели, спецификация модели;
оценка параметров;
апробация и интерпретация результатов;
сопровождение модели.
Основной базой данных для эконометрических исследований служат данные официальной статистики либо бухгалтерского учета. Таким образом, проблемы экономического измерения - это проблемы статистики и учета. Используя экономическую теорию, можно определить связь между признаками и показателями, а применяя статистику и учет, можно ответить на вопросы, связанные с конкретными значениями экономических показателей.
При моделировании экономических процессов используются два типа данных:
пространственные;
временные.
Пространственными данными является набор сведений по разным объектам, взятым за один и тот же период или момент времени (статическая взаимосвязь). Примерами таких данных могут служить набор сведений по разным фирмам (объем производства, численнocть работников, размер основных производственных фондов, доход за определенный период и т.д.), данные об объеме, ценах потребления некоторого товара по потребителям.
Временными данными является набор сведений, характеризующих один и тот же объект, но в разные периоды или моменты времени (динамическая взаимосвязь). Примером таких данных могут служить ежемесячные или ежеквартальные данные о средней заработной плате, индексе потребительских цен, объеме выпуска либо ежедневном курсе доллара или евро на бирже. Отличительная особенность временных данных заключается в том, что они естественным образом упорядочены по времени, кроме того, наблюдения в близкие моменты времени могут быть зависимы.
Набор сведений представляет собой множество признаков, характеризующих объект исследования. Признаки являются взаимосвязанными, причем в этой взаимосвязи они могут выступать в одной из двух ролей:
1) в качестве результативного признака (аналог зависимой переменной у в математике);
2) факторного признака, значения которого определяют значения признака-результата (аналог независимой переменной x в математике).
В эконометрической модели результативный признак называют объясняемой переменной, а факторный признак - объясняющей переменной.
Переменные, участвующие в эконометрической модели любого типа, разделяются на следующие виды:
• экзогенные или независимые (x), значения которых задаются извне, т.е. автономно, в определенной степени они являются управляемыми (планируемыми);
• эндогенные или зависимые (у), значения которых определяются внутри модели, или взаимозависимые;
• лаговые - экзогенные или эндогенные переменные эконометрической модели, датированные предыдущими моментами времени и находящиеся в уравнении с текущими переменными. Так, yt - .текущая эндогенная переменная, a yt-1 , yt-2 - лаговые эндогенные переменные;
• предопределенные переменные. К ним относятся текущие (xt) и лаговые экзогенные·переменные (xt , xt-1), а также лаговые эндогенные переменные (yt-1 , yt-2.).
