Раздел I. Теория Глава 1. Определение эконометрики

1.1 Предмет эконометрики

Закономерности в экономике выражаются в виде зависимостей экономических показателей и математических моделей их поведения. Такие зависимости и модели могут быть получены только путем обработки реальных статистических данных, с учетом внутренних связей и случайных факторов.

Эконометрика— наука, изучающая количественные закономерности и взаимозависимости в экономике методами математической статистики.

Цель эконометрики— эмпирический вывод экономических законов.

Задачи эконометрики— построение экономических моделей и оценивание их параметров, проверка гипотез о свойствах экономических показателей и формах их связи.

Эконометрический анализ служит основой для экономического анализа и прогнозирования, создавая возможность для принятия обоснованных экономических решений.

2. Типы данных

При моделировании экономических процессов оперируют двумя типами данных: пространственными и временными.

1. пространственные– это данные, по какому либо экономическому показателю, полученные от разных однотипных объектов (фирмы, регионы), но относящиеся к одному и тому, же моменту времени.

Пример: данные о доходе разных фирм в одно и то же время.

2. временные ряды– данные, характеризующие один и тот же объект в различные моменты времени.

3. Классы моделей

Можно выделить три основных класса моделей: модели временных рядов, регрессионные модели с одним уравнением и системы одновременных уравнений.

1. Модели временных рядов– к ним относятся модели тренда и модели сезонности.

Тренд представляет собой устойчивое изменение уровня показателя в течение длительного времени.

Сезонность характеризует устойчивые внутригодовые колебания уровня показателя.

2. Регрессионные модели с одним уравнением. В этих моделях объясняемая переменнаяYпредставляется в виде функции от объясняющих переменных.

Пример: модель спроса, которая зависит от дохода и спроса.

По виду функции регрессионные модели делятся на линейные и нелинейные.

3. Системы одновременных уравнений, которые описываются системами уравнений, состоящими из тождеств и регрессионных уравнений, в каждом из которых помимо объясняющих переменных содержаться объясняемые переменные из других уравнений системы.

1.4 Оценивание моделей

После того как экономическая модель сформулирована, необходимо проверить совместимость модели с реальными экономическими данными. При этом следует различать два уровня анализа: теоретический и эмпирический.

На теоретическом уровне предполагаем, что известны все возможные реализации экономических показателей (генеральная совокупность). Зная и предполагая статистические свойства генеральной совокупности, можно теоретически определить параметры модели.

На эмпирическом уровне, располагая выборочными значениями показателей, можно оценить, а не определить точно, значение параметров модели. Эти оценки являются случайными. Цель оценивания: получить как можно более точно значения известных параметров генеральной совокупности.

1.5 Типы зависимости

В экономических исследованиях одной из основных задач является анализ зависимостей между переменными. Зависимость может быть строгой (функциональной) либо статистической.

1. Функциональная зависимостьзадается в виде точной формулы, в которой каждому значению одной переменной соответствует строго определенное значение другой. Воздействием случайных факторов при этом пренебрегать.

2. Статистическая зависимость– это связь переменных, на которую накладывается воздействие случайных факторов, при этом изменение одной переменной приводит к изменению математического ожидания другой.

Уравнение регрессии– формула статистической связи между переменными. Если эта формула линейна, то имеем линейную регрессию.

Формула статистической связи двух переменных называется парной регрессией; зависимость от нескольких переменных –множественной регрессией.