1. Эконометрика как наука. Предмет, цель и задачи эконометрики.

Эконометрика – это наука, которая дает количественное выражение взаимосвязей экономических явлений и процессов. Эта наука возникла в результате взаимодействия и объединения трех компонент: экономической теории, статистических и экономических методов. Задачей данной работы является рассмотрение эконометрики как науки в целом, то есть рассмотрение ее объекта, принципов, целей и задач в частности. 

Эконометрика - совокупность методов анализа связей между различными экономическими показателями (факторами) на основании реальных статистических данных с использованием аппарата теории вероятностей и математической статистики.  Джеймс Лайтхилл, английский математик и экономист, коротко так раскрывает этот термин: «Эконометрика — это статистико-математический анализ экономических отношений». Такой анализ производится с целью выработки рекомендаций по повседневным проблемам делового мира. Естественно, что при этом целесообразно придерживаться выводов и решений, которые обоснованы количественно. Именно этим и занимается наука эконометрика.  Развитость любого научного направления в современном мире принято оценивать числом нобелевских лауреатов.

2. Типы данных и виды переменных в эконометрических исследованиях экономических явлений.

Классификация видов эконометрических переменных и типов данных.

В эконометрических моделях в основном используются данные трёх типов:

1) пространственные данные (cross-sectional data): совокупность экономической информации, которая характеризует различные объекты, однако полученной за один и тот же период или момент времени.

Пространственные данные являются выборочной совокупностью из некоторой генеральной совокупности. Примером пространственных данных может служить комплекс экономической информации по какому-либо предприятию (численность работников, объём производства, размер основных фондов), объёмах потребления продукции определённого вида, данные о ВВП различных стран в каком-либо конкретном году и т. д.

2) временные ряды (time-series data): совокупность экономической информации, которая характеризует один и тот же объект, но за разные периоды времени. Примером временных данных могут служить данные о динамике индекса потребительских цен, ежедневные обменные курсы валют.

3) панельные данные (panel data): данные, содержащие сведения об одном и том же множестве объектов за ряд последовательных периодов времени.

Панельные данные являются обобщением или комбинацией пространственных и временных данных. Примером панельных данных могут служить показатели хозяйственной деятельности совокупности предприятий, которые собираются каждый год. В этом случае мы получим массив данных, в котором содержатся и данные об однородных объектах за один и тот же период времени, и последовательные значения одной экономической переменной в различные периоды времени. Но если совокупность предприятий из года в год будет различна, то такие данные уже не будут панельными.

Экономические переменные делятся на четыре вида:

-экзогенные (независимые) — переменные, значения которых задаются извне. (x);

-эндогенные (зависимые) — переменные, значения которых определяются внутри модели, или взаимозависимые (у);

-лаговые — экзогенные или эндогенные переменные в эконометрической модели, относящиеся к предыдущим моментам времени и находящиеся в уравнении с переменными, относящимися к текущему моменту времени. Например, x_i-1 — лаговая экзогенная переменная,

-предопределенные (объясняющие переменные) — лаговые (x_i-1) и текущие (x) экзогенные переменные, а также лаговые эндогенные переменные (у_i-1).