- •Классификация эконометрических моделей
- •5) Классификация эконометрических моделей по способам отражения фактора времени. При этом выделяют:
- •Основные этапы эконометрического моделирования:
- •§ 3. Методы отбора факторов.
- •Функциональные и статистические связи
- •Предпосылки регрессионного анализа
- •Пределение параметров парной линейной регрессии
- •Кривые е Энгеля
Эконометрика — наука, изучающая количественные и качественные экономические взаимосвязи с помощью математических и статистических методов и моделей. Современное определение предмета эконометрики было выработано в уставе Эконометрического общества, которое главными целями назвало использование статистики и математики для развития экономической теории[1]. Теоретическая эконометрика рассматривает статистические свойства оценок и испытаний, в то время как прикладная эконометрика занимается применением эконометрических методов для оценки экономических теорий. Эконометрика даёт инструментарий для экономических измерений, а также методологию оценки параметров моделей микро- и макроэкономики. Кроме того, эконометрика активно используется дляпрогнозирования экономических процессов как в масштабах экономики в целом, так и на уровне отдельных предприятий[2]. При этом эконометрика является частью экономической теории, наряду с макро- и микроэкономикой[3].
Термин «эконометрика» состоит из двух частей: «эконо» — от «экономика» и «метрика» — от «измерение». Эконометрика входит в обширное семейство дисциплин, посвящённых измерениям и применению статистических методов в различных областях науки и практики. К этому семейству относятся, в частности, биометрия, технометрика, наукометрия, психометрия, хемометрия, квалиметрия. Особняком стоитсоциометрия — этот термин закрепился за статистическими методами анализа взаимоотношений в малых группах, то есть за небольшой частью такой дисциплины, как статистический анализ в социологии ипсихологии[4].
Эконометрика - одна из базовых дисциплин экономического образования во всем мире, наряду с микро и макро экономикой.
Эконометрика - инструментальная наука, позволяющая изучать колличественные взаимосвязи экономических объектов и процессов с помощью математических и статистических методов и моделей.
Эконометрика занимается разоаботкой и применением статистических методов для измерения взаимосвязей между экономическими переменными.
Предмет изучения эконометрики - количественные характеристики экономических процессов и явлений.
Метод - метод абстракции, т.е. построение математических моделей.
Цели - разработка способов моделирования и и количественного анализа реальных экономических объектов.
Задачи эконометрики:
Спецификация модели - построение эконометрический моделей для эмпиричского анализа.
Параметризация модели - оценка парметров построения модели.
Верификация модели - проверка качества параметров модели и самой модели в целом.
Прогнозирование модели - составление прогноза и регомендация для конкретных эконометрических явлений по результатам эконометрического моделирования.
Классификация эконометрических моделей
Общая классификация эконометрических или экономико-математических моделей включает более десяти основных признаков, но с развитием экономико-математических исследований проблема классификации данных моделей всё более усложняется. Помимо появления новых типов моделей (особенно смешанных типов) и новых признаков их классификаций, также идёт процесс интеграции моделей различных типов в более сложные, комбинированные модельные конструкции.
Рассмотрим несколько ключевых классификаций эконометрических моделей:
1) классификация эконометрических моделей по целевому назначению:
а) теоретико-аналитические модели, которые используются при исследовании общих свойств и закономерностей экономических 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) классификация эконометрических моделей по исследуемым экономическим процессам и содержательной проблематике. При этом выделяются:
а) модели народного хозяйства 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 финансовых 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;
ести модели оптимального планирования, характеризующие тем или иным образом цели экономического развития, возможности и средства их достижения;
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 экономических 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;
д) применение приемов, повышающих приспособляемость (адаптивность) экономических решений к вероятным и непредвиденным ситуациям
В последнее время широко применяются эконометрические модели, непосредственно отражающие стохастичность и неопределенность экономических процессов. Данные модели используют соответствующий математический аппарат: теорию вероятностей и математическую статистику, теорию игр и статистических решений, теорию массового обслуживания, теорию случайных процессов.
