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.

Построение эконометрической модели является центральной проблемой любого эконометрического исследования, поскольку ее качество определяет достоверность и обоснованность результатов анализа тенденций развития, прогнозов рассматриваемых социально-экономических явлений и процессов, а также вытекающих из них выводов, в том числе и по вопросам разработки необходимых управленческих мероприятий. В эконометрических исследованиях обычно предполагается, что закономерности моделируемого процесса складываются под влиянием других явлений, факторов.

Обобщенная форма эконометрической модели, описывающей закономерности развития какого-либо социально-экономического процесса или явления, обозначенного переменной  , в зависимости от уровней воздействующих на него внешних процессов или явлений, факторов  ,  , можно представить следующим уравнением:

,

где   – функция, выражающая вид и структуру взаимосвязей между уровнями переменных  и   в моменты времени  , Т (или на интервалах  );

 – вектор значений независимых переменных (факторов) в момент времени  ;

 – вектор параметров модели; параметр  выражает степень влияния фактора   на переменную у на всем рассматриваемом интервале (1, Т);  – постоянная модели;

– случайная ошибка модели в момент  , в отношении свойств и характеристик которой обычно выдвигаются некоторые дополнительные предположения.

Основные этапы эконометрического моделирования:

Цели эконометрического исследования:

1) анализ изучаемого экономического процесса (явления, объекта);

1. Постановочный этап, на котором определяются конечные цели и задачи исследования, а также число включенных в модель факторных и результативных переменных.

2. Априорный этап, на котором осуществляется теоретический анализ сущности изучаемого процесса, а также формализуется априорная информация.

3. Этап параметризации, на котором происходит выбор общего вида модели, а также определяется состав и формы формирующих ее связей.

Задачи, решаемые на этапе параметризации:

- задача выбора наиболее подходящего вида функциональной зависимости результативной переменной от факторных переменных. При возникновении ситуации выбора между линейной и нелинейной формами зависимости предпочтение всегда отдается линейной форме как более простой;

- задача спецификации модели:

а) аппроксимация математической формой обнаруженных связей и соотношений между параметрами модели;

б) определение зависимых и независимых переменных;в) выражение исходных предпосылок и ограничений модели.

5. Этап  идентификации модели, на котором реализуется статистический анализ модели и происходит оценивание ее параметров.

6. Этап  оценки качества модели, на котором  проверяются достоверность и адекватность модели. Созданная модель должна быть адекватна реальному экономическому процессу. При неудовлетворительном качестве модели возвращаются ко второму этапу моделирования.

7. Этап  интерпретации результатов моделирования.

Рис. 2.1. Основные этапы эконометрического моделирования

2) прогноз экономических показателей, характеризующих изучаемый процесс (явление, объект);

3) моделирование поведения процесса (явления, объекта) при различных значениях факторных переменных;

4) формирование управленческих решений.

Количество переменных, включенных в эконометрическую модель, не должно быть слишком большим и должно быть теоретически обоснованным. В модели должна отсутствовать функциональная или тесная корреляционная связь между факторными переменными, что может привести к явлению мультиколлинеарности.

При формировании исходной информации для эконометрической модели чрезвычайно важной проблемой является выбор показателей, адекватных сущности исследуемых явлений. Часто эконометрическая модель строится именно для выражения закономерности, существующей между явлениями. Следует обратить внимание на определенную подмену понятий, которая обычно происходит на первом этапе построения модели при переходе от содержательного анализа явлений к формированию отражающих их уровни количественных характеристик (показателей). В ходе содержательного анализа явление часто рассматривается на качественном уровне. Однако при построении модели используется исходная информация, наборы показателей, которые выражают эти явления, их свойства, тенденции в виде количественных характеристик.

Основные подходы к решению проблем первого этапа исследования в значительной степени базируются на методах содержательного анализа закономерностей рассматриваемых процессов, подкрепляемых по мере необходимости методами общей и математической статистики.

Дело в том, что в практических исследованиях на предварительном этапе вид функционала эконометрической модели (1.1) и точный состав включенных в нее факторов могут быть априорно не известны. Часто имеются несколько альтернативных их вариантов, среди которых необходимо выбрать наиболее “приемлемый”. При этом “приемлемость” может отражать как требования экономической теории, так и необходимые ограничения по точности аппроксимации функционалом f(a, x_t) исходного ряда зависимой переменной y_t, t =1, 2,..., Т.

В этой связи прежде чем подойти к решению задач первого этапа, необходимо сформировать хотя бы предварительные исходные предпосылки относительно конкретного состава независимых переменных х_i, вида функционала, связывающего их с зависимой переменной у. При этом исследователь может использовать различного рода “теоретические гипотезы”, как экономического, так и математического содержания в отношении вида функционала, свойств процессов y_t , х_it и e _t.

Состав переменных х_i и форма функционала f могут отражать либо экономическую концепцию, лежащую в основе взаимосвязи между зависимой и независимыми переменными, либо эмпирические (т. е. выявленные в ходе конкретных исследований) взаимосвязи между ними.

Исходными данными, необходимыми для построения эконометрической модели, являются известные наборы (массивы) значений зависимой переменной у и независимых факторов х_i. При этом могут использоваться два принципиально различных типа исходных информационных массивов – статический и динамический. Статический массив представляет собой значения результирующей (зависимой, объясняемой и т.п.) переменной у и влияющих на нее факторов (независимых, объясняющих переменных) х_i, имевших место у объектов однородной совокупности в определенный период времени. Примером таких объектов являются однотипные промышленные предприятия (заводы одной отраслевой направленности). В качестве у в практических исследованиях часто рассматриваются показатели производительности труда, объемов выпускаемой продукции и некоторые другие. В качестве х_i – влияющие на уровень этих показателей факторы – объемы используемых фондов, численность и квалификация рабочей силы и т.п.

Приведем другой пример статической информации, характерной для социальных исследований. В качестве у рассматриваются показатели заболеваемости (смертности) населения в регионах страны. Их уровень в каждом из регионов определяют значения независимых факторов, отражающих достигнутый материальный уровень жизни, климатические условия, состояние окружающей среды и т. п. В этом случае необходимая для построения эконометрической модели информация собирается по совокупности регионов страны за фиксированный промежуток времени (год).

В общем случае будем считать, что необходимая для построения эконометрической модели базового типа (1.1) статическая информация выражается следующими массивами взаимосоответствующих наборов данных:

y₁« х₁₁ х₂₁... х_i1 ... х_n1 ;

y₂« х₁₂ х₂₂... х_i2... х_n2;

— — — — — — — — —

y_j « х_1j х_2j ... х_ij ... х_nj;

y_N « х_1N х_2N ... х_iN ... х_nN,

 

где y_j – уровень зависимой переменной на j-м объекте совокупности; х_ij – уровень фактора i-го фактора на j-м объекте совокупности; i=1, 2,..., n; j=1, 2,..., N.

В общем случае эконометрическая модель, использующая динамическую информацию, связывает значения некоторой зависимой переменной y_t в моменты времени t cо значениями независимых переменных (факторов) х_it, рассматриваемых в те же моменты времени (или в предшествующие)^*, t=1,2,..., Т. Такая информация может отражать, например, уровни производительности труда на одном из заводов и определяющих их значения факторов в последовательные периоды времени.

Исходная информация для построения эконометрических моделей может быть и смешанного типа. Например, она выражает уровни интересующих переменных по группе заводов за ряд лет.

Несложно заметить, что принципиального различия между статическим, динамическим и смешанным массивами не существует. Индекс t, в частности, может обозначать единицу совокупности (объект), так что набор y₁, y₂,..., y_T может рассматриваться как выборка из Тзаводов (регионов) и наоборот, индекс j=1, 2,..., Nможет обозначать время. Это же относится и к независимым переменным х_ij и х_it. Вследствие этого в дальнейшем при изложении материала (если это не оговорено специально) для определенности будем использовать динамические индексы.

При формировании исходной информации для эконометрической модели чрезвычайно важной проблемой является выбор показателей, адекватных сущности исследуемых явлений. И здесь следует обратить внимание на определенную подмену понятий, которая обычно происходит на первом этапе построения модели при переходе от содержательного анализа явлений к формированию отражающих их уровни количественных характеристик (показателей).

ЭКОНОМЕТРИКА

Лекция 3.