Эконометрика билеты

1. Понятие, предмет, задачи эконометрики.

Эконометрика – самостоятельная дисциплина, объединяющая совокупность теоретических результатов, приемов, методов и моделей, позволяющих на базе экономической теории, статистики  математико-статистического инструментария придавать количественное выражение качественным закономерностям, обусловленным экономической теорией.

Основные задачи:

построение эконометрических моделей, т.е. представление экономических моделей в математической форме (спецификация)

оценка параметров построенной модели, делающих выбранную модель наиболее адекватной реальным данным (параметризация)

проверка качества найденных параметров модели с помощью критерия Стьюдента и всей модели в целом с помощью критерия Фишера (верификация)

использование построенных моделей в целях прогнозирования и предсказания.

2.Основные этапы развития эконометрики

В 17в. была основана школа «политических арифметиков». Основные представители Пети, Г.Кинг, Ч.Давенант. Современник Пети Граунт открыл массовые количественные закономерности в процессе воспроизводства населения.

18-19вв. Гильтон впервые применил регрессию в биологических исследованиях. Юл изучал связи между уровнем бедности и формами помощи бедным. Хукер изучал связи между уровнем брачности в Британии и благосостоянием населения.

В декабре 1930 года было создано эконометрическое общество(США, Огайо)995

С 1933 под редакцией Фриша стал издаваться журнал «эконометрика». В 1941 под редакцией Тимбергена вышел первый учебник по эконометрике.

В середине 20в итальянским ученым Бенини впервые использован метод множественной регрессии.

Наибольший толчок в своем развитии эконометрика получила в 70-80 годы в связи с появлением компьютеров с мощной оперативной памятью.

Боля, Дженкенс, Йохансон занимались исследованием временных рядов.

В настоящее время эконометрика располагает огромным разнообразием моделей.

3. Особенности эконометрического метода

Эконометрический метод складывался в преодолении следующих моментов, искажающих результаты применения классических статистических методов:

ассиметричность связей

мультиколлениарность объясняющих переменных

закрытость механизма связи между переменными в изолированной регрессии

эффект гетероскедостичности

автокорреляция

ложная корреляция

наличие лагов

4.Основные этапы моделирования связи методом регрессии и корреляции.

спецификация модели (выбор функции)

теснота связи. Линейный коэффициент корреляции  

оценка критерия уравнения и параметра. Критерии Фишера и Стьюдента.

прогнозирование

5. Спецификация моделей парной регрессии.

Парная регрессия представляет собой модель вида y=f(x). В каждом отдельном случае y_i=y¯_xi+Ei, где

y_i – значение результативного признака; y¯_xi – теоретическое значение результативного признака; Ei – СВ или возмущение.

Ei зависит:

от ошибок спецификации

неправильный выбор математической функции

недоучет в уравнении регрессии какого-либо существенного фактора

от ошибок выборки. Возникает в силу неоднородности данных и уравнение регрессии, построенное с учетом аномальных наблюдений, не имеет смысла.

от ошибок измерения. На ошибки измерения исследователь влиять не может

В эконометрическом исследовании используются следующие типы функций:

линейная

парабола 2 и 3 порядка

гипербола

степенная

показательная

Выбор вида математической функции осуществляется 3 методами:

графический

аналитический

экспериментальный