3. Классификация 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. Примеры моделей: 1. Модели, описывающие зависимость от времени: - тренда, - сезонности,- тренда сезонности

2. Модели, представляющие зависимость результата от переменных,

Датированных другими моментами времени: - с распределенным лагом

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 моделей: 1. Модель цены поставки. 2. Модель спроса от цены на отдельный товар от реальных доходов потребителей.3. Модель зависимости объема производства от производственных факторов

Системы одновременных уравнений

Системы одновременных уравнений состоят из тождеств и регрессионных уравнений, в которых наряду с факторными признаками включены результативные признаки из других уравнений системы. В системе уравнений одни и те же переменные одновременно рассматриваются как зависимые переменные в одних уравнениях и независимые - в других. В тождествах вид и значения параметров известны, в уравнениях параметры оценивают. Примеры моделей: 1. Модель спроса и предложения 2. Кейнсианская модель формирования доходов

3.Классификация эконометрических моделей

Общая классификация эконометрических или экон-матем-ких моделей включает более десяти основных признаков, но с развитием экон-математ исследований проблема классификации данных моделей всё более усложняется. Рассмотрим несколько ключевых классификаций эконометрических моделей:

1) классификация эконометрических моделей по целевому назначению:

а) теоретико-аналитические модели, кот. используются при исследовании общих свойств и закономерностей экон-ких процессов; б) прикладные модели, которые используются при решении конкретных экономических задач (модели экономического анализа, прогнозирования, управления);

Также эконометрические модели могут быть использованы при исследовании различных сторон народного хозяйства и его отдельных частей.

2) клас-ция эконометрических моделей по исследуемым экон-ким процессам и содержательной проблематике. При этом выделяются:

а) модели нар. хоз-ва в целом и его отдельных подсистем-отраслей, регионов и т. д.;

б) комплексы моделей производства и потребления; в) комплексы моделей формирования и распределения доходов; г) комплексы моделей трудовых ресурсов;

д) комплексы моделей ценообразования; е) комплексы моделей фин. связей и др.

3) классификация эконометрических моделей на дескриптивные и нормативные модели:

а) дескриптивные модели предназначены для объяснения наблюдаемых фактов или для построения вероятностного прогноза. В качестве примера дескриптивной модели можно привести производственные функции и функции покупательного спроса, построенные на основе обработки статистических данных;

4) классификация эконометрических моделей по характеру отражения причинно-следственных связей. При этом выделяют:

а) модели жестко детерминистские; б) модели, в которых учитываются факторы случайности и неопределенности.

Вследствие перехода от жёстко детерминированных моделей к моделям второго типа, были разработаны реальные возможности успешного применения более совершенной методологии моделирования экон-ких процессов, учитывающих факторы случайности и неопределённости, а именно: а) проведение многовариантных расчетов и модельных экспериментов с вариацией конструкции модели и ее исходных данных; б) изучение устойчивости и надежности получаемых решений; в) выделение зоны неопределенности; г) включение в модель резервов;

В последнее время широко применяются эконометрические модели, непосредственно отражающие стохастичность и неопределенность экон-ких процессов. Данные модели используют соответствующий математический аппарат: теорию вероятностей и математическую статистику, теорию игр и статистических решений, теорию массового обслуживания, теорию случайных процессов.

5) Классификация эконометрических моделей по способам отражения фактора времени. При этом выделяют:

а) статические модели, характеризующие исследуемую зависимость между переменными на определённый момент времени;б) динамические модели, характеризующие изменение экономических процессов во времени.