1.6 Основные этапы эконометрического моделирования

1. Постановочный.

Здесь формируется цепь исследования, набор участвующих в модели экономических переменных. В качестве цели моделирования обычно рассматривается анализ изучаемого экономического процесса (объекта), прогноз его экономических показателей, предложения о возможном развитии явлений экзогенных (независимых) переменных, выработка управленческих решений. При выборе переменных необходимо теоретически обосновать каждую (рекомендуется, чтобы их число было как минимум в 5 раз меньше числа наблюдений). Объясняющие переменные не должны быть связаны функциональной или тесной корреляционной зависимостью, так как сопряжено с невозможностью оценки параметров модели (явление мультиколлинеарности)

Y =f(x), x- фактор

у- результирующий признак.

Для отбора переменных может использоваться процедура пошагового отбора переменных, а для оценки влияния качественных признаков (пол, образование) – фиктивные переменные.

2. Априорный

Здесь приводится анализ сущности изучаемого объекта, формирование и формализация априорной (известной заранее) информации.

3. Информационный

Осуществляется сбор необходимой статистической информации, значение экономических переменных. Здесь используется данные наблюдения, полученные в условиях активного (с участием исследования) и пассивного (без участия эконометриста) эксперимента.

4. Спецификация модели

В математической форме выражаются обнаруженные связи и соответствия, устанавливается состав экзогенных и эндогенных переменных. Формируются исходные предпосылки и ограничения модели.

5. Параметризация

Оцениваются параметры (коэффициенты) выбранной зависимости. Эта оценка осуществляется на основе имеющихся статистических данных . Используются методы регрессионного анализа.

6. Идентификация

Осуществляется статистический анализ модели и оценка её параметров.

6. Верификация

Проводится проверка адекватности модели, выясняется, насколько удачно решены проблемы спецификации, идентификации, какова точность расчетов по данной модели, на сколько соответствует построенная модель реальному экономическому явлению. На этом же этапе может совершенствоваться форма модели и уточняться состав переменных.

Схема экономических исследований

Глава 2. Методы и модели анализа динамики экономических процессов

2.1 Понятие экономических рядов динамики

Последовательность наблюдений одного показателя (признака), упорядоченных в зависимости от последовательно возрастающих или убывающих значений другого показателя называют динамическим рядомилирядом динамики.

Если в качестве признака, в зависимости от которого происходит упорядочение, берется время, то такой динамический ряд называется временным рядом.

Составными элементами рядов динамики являются цифровые значения показателей, называемые уровнями этих рядов, и моменты или интервалы времени, к которым относятся уровни.

Временные ряды, образованные показателями, характеризующими экономическое явление на определенные моменты времени называются моментными.

Если уровни временного ряда образуются путем агрегирования за определенный промежуток времени, то такие ряды называются интервальными.

Под длинойвременного ряда понимают время, прошедшее от начального момента наблюдения до конечного. Часто длинной ряда называют количество уровней, входящих во временной ряд.

Тренд – это изменение, определяющее общее направление развития, основную тенденцию временных рядов.

Экономико–математическая динамическая модель, в которой развитие модулированной экономической системы отражается через тренд её основных показателей, называется трендовой моделью.

В общем случае временной ряд можно разложить на 4 структурно-образующих элемента:

1. тренд (T_t)

2. сезонные компоненты (V_t)

3. циклическая компонента (S_t)

4. случайная компонента (E_t)

Если регулярные колебания носит строго периодический или близкий к нему характер и завершается в течение одного года, то их называют сезоннымиколебаниями. Когда период колебаний составляет несколько лет, то говорят, что во временном варианте присутствуетциклическая компонента.

Тренд, сезонная и циклическая компоненты называется регулярнымиилисистематическимикомпонентами временного ряда.

Составная часть временного ряда, остающаяся после выделения из нерегулярных компонентов представляет собой случайную нерегулярнуюкомпоненту (ряд остатков).

,

исходные данные

теоретические (или регрессионные) данные

Для оценивания моделей на адекватность анализирует ряд остатков. Ряд остатков должен обладать следующими свойствами:

1. случайность колебаний уровней;

2. соответствие распределения случайной компоненты нормальному закону распределения;

3. равенству математического ожидания случайной компоненты нулю;

4. независимость значений уровней случайной последовательности, т.е. отсутствие автокорреляции.

Если выполняются все четыре свойства, то модель считается адекватной.