- •1.Эконометрика. Предмет эконометрики. Метод эконометрики.
- •2. Причинно – следственные отношения в эконометрике.
- •3. Построение модели эконометрического исследования.
- •Контрольные вопросы:
- •Лекция №2. Основные задачи прикладного корреляционно – регрессионного анализа. Парная регрессия. Метод наименьших квадратов. Нелинейные модели регрессии.
- •1. Типы взаимосвязей между факторными и результативными признаками.
- •2. Основные задачи корреляционно – регрессионного анализа.
- •3. Парная регрессия. Линейная и нелинейная регрессия.
- •4. Оценка параметров нелинейных моделей.
- •Метод наименьших квадратов.
- •Контрольные вопросы:
- •Лекция №3. Построение уравнения регрессии.
- •1. Постановка задачи.
- •2. Спецификация модели.
- •3. Коэффициент детерминации. Средняя ошибка аппроксимации.
- •4. Проверка качества уравнения регрессии. F-критерий Фишера. T-критерий Стьюдента.
- •5. Точечный и интервальный прогноз по уравнению линейной регрессии.
- •Контрольные вопросы:
- •Лекция№4. Понятие множественной регрессии. Построение модели множественной регрессии. Стандартизированные коэффициенты регрессии.
- •Понятие множественной регрессии.
- •2. Построение уравнения множественной регрессии
- •3. Выбор формы уравнения регрессии.
- •4. Оценка параметров модели. Метод наименьших квадратов.
- •5. Стандартизированные коэффициенты регрессии.
- •6. Проверка качества уравнения регрессии
- •7. Частная корреляция. Коэффициенты частной корреляции.
- •Контрольные вопросы:
- •Лекция №5. Оценка качества модели множественной регрессии. Мультиколлинеарность. Свойства мнк – оценок.
- •2. Мультиколлинеарность. Способы преодоления мультиколлинеарности.
- •3. Предпосылки метода наименьших квадратов.
- •4. Обобщенный метод наименьших квадратов.
- •Контрольные вопросы:
- •Лекция№6. Системы эконометрических уравнений. Системы одновременных уравнений.
- •1. Виды систем эконометрических уравнений.
- •2. Структурные коэффициенты модели. Проблемы идентификации.
- •Контрольные вопросы:
- •Лекция №7. Косвенный и двухшаговый метод наименьших квадратов. Метод максимального правдоподобия.
- •1. Косвенный метод наименьших квадратов (кмнк).
- •2. Двухшаговый метод наименьших квадратов (дмнк).
- •3. Метод максимального правдоподобия.
- •Контрольные вопросы:
- •Лекция №8. Специфика временных рядов как источника данных в эконометрическом моделировании.
- •Временной ряд. Автокорреляция уровней.
- •2. Моделирование тенденции временного ряда
- •3. Моделирование периодических колебаний
- •4. Автокорреляция в остатках. Критерий Дарбина-Уотсона.
- •Контрольные вопросы:
Лекция №1. Эконометрика и экономико – математические методы.
Построение модели эконометрического исследования.
План лекции:
1.Эконометрика. Предмет эконометрики. Метод эконометрики.
2. Причинно – следственные отношения в эконометрике.
3. Построение модели эконометрического исследования.
1.Эконометрика. Предмет эконометрики. Метод эконометрики.
Термин «эконометрика» впервые был использован в 1910 году. Он представляет собой комбинацию двух слов: «экономика» и «метрика» (измерение). Т.е. содержание данной науки – это количественное измерение тех связей и соотношений, которые раскрыты и обоснованы экономической теорией. В период становления эконометрики ученые предлагали разные варианты ее названий, например, «экономометрика» (Й. Шумпетер), «эконометрия» (А.Л. Вайнштейн). Но в мировой практике общеупотребимым стал термин «эконометрика».
Первые попытки количественных исследований в экономике относятся еще к 17 веку. Они были связаны с представителями нового направления в экономической теории – «политической арифметики». Одним из них был Уильям Петти, который использовал конкретные экономические данные в своих исследованиях, в первую очередь, при расчете национального дохода. Это направление пробудило поиск экономических законов, по аналогии с законами физики. Одним из первых был сформулирован так называемый «закон Кинга», в котором на основе соотношения между урожаем зерновых и ценами на зерно была выявлена закономерность спроса.
Важным этапом возникновения эконометрики явилось развитие статистической теории в трудах Ф. Гальтона и Ф. Эджворта. Эти и другие ученые определяли связь между уровнем бедности и формами помощи бедным, между уровнем браков в Великобритании и благосостоянием людей.
С 30-х годов 19 века страны с наибольшим уровнем развития капитализма стали испытывать упадок деловой активности и возникновение массовой безработицы. Эти явления не находили объяснения с точки зрения теории. Поэтому потребовались количественные выражения базовых экономических терминов.
К этому времени сложились все предпосылки для выделения эконометрики в отдельную науку. Стало ясно, что для более глубокого понимания экономических процессов стоит использовать статистику и математику.
Возникла необходимость появления новой науки со своим предметом и методом, объединяющей все исследования в этом направлении. По инициативе И. Фишера в 1930 г. было создано эконометрическое общество. В 1933 г. основан журнал «Эконометрика», который и в настоящее время имеет большое значение для развития этой науки.
Можно выделить следующие варианты определений.
Эконометрика – это наука о количественном выражении экономических явлений и их взаимосвязей.
Эконометрика – совокупность методов анализа связей между различными экономическими показателями (факторами) на основании реальных статистических данных с использованием аппарата теории вероятностей и математической статистики.
Предмет эконометрики – количественная сторона экономических явлений, а именно количественные взаимосвязи между экономическими переменными.
Или: построение функциональных зависимостей между переменными, называемых эконометрическими моделями.
Как видно из определений, эконометрика возникла в результате взаимодействия трех компонентов: экономической теории, статистики и математики. Впоследствии к ним присоединилась вычислительная техника как условие развития эконометрики. Соответственно, метод эконометрики объединяет методы всех этих наук. Основу эконометрического метода составляют методы математической статистики, а именно: методы корреляционно-регрессионного анализа, о котором речь пойдет ниже.
