2. Классы эконометрических моделей

Выделяют три основных класса эконометрических моделей.

1. Модель временных рядов.

Модель представляет собой зависимость результативного признака от переменной времени или переменных, относящихся к другим моментам времени.

К моделям временных рядов, в которых результативный признак зависит от времени, относятся:

• модель тренда (модель зависимости результативного признака от трендовой компоненты);

• модель сезонности (модель зависимости результативного признака от сезонной компоненты);

• модель тренда и сезонности.

К моделям временных рядов, в которых результативный признак зависит от переменных, датированных другими моментами времени, относятся:

• модели с распределенным лагом, которые объясняют вариацию результативного признака в зависимости от предыдущих значений факторных переменных;

• модели авторегрессии, которые объясняют вариацию результативного признака в зависимости от предыдущих значений результативных переменных;

• модели ожидания, объясняющие вариацию результативного признака в зависимости от будущих значений факторных или результативных переменных.

Модели временных рядов делятся на модели, построенные по стационарным и нестационарным временным рядам. Стационарные временные ряды характеризуются постоянными во времени средней, дисперсией и автокорреляцией, т. е. данный временной ряд не содержит трендового и сезонного компонента. Если временной ряд не отвечает перечисленным условиям, то он является нестационарным (т. е. содержит трендовую и сезонную компоненты).

2. Регрессионные модели с одним уравнением.

В подобных моделях зависимая или результативная переменная, обозначаемая обычно y, представляется в виде функции факторных или независимых признаков x₁…x_n:

y= f(x, β)= f(x₁, …, x_n, β₁, …, β_k),

где β₁, …, β_κ — параметры регрессионного уравнения.

Регрессионные модели делятся на парные (с одним факторным признаком) и множественные регрессии.

В зависимости от вида функции f(x, β) модели делятся на линейные и нелинейные регрессии.

3. Системы одновременных уравнений.

Данные модели описываются системами взаимозависимых регрессионных уравнений. Системы могут состоять из тождеств и регрессионных уравнений, каждое из которых может включать в себя не только факторные переменные, но и результативные переменные из других уравнений системы.

Для тождеств характерно то, что их вид и значения параметров известны.

Регрессионные уравнения, из которых состоит система, называются поведенческими уравнениями. В поведенческих уравнениях значения параметров являются неизвестными и подлежат оцениванию.

3. Этапы моделирования

Можно выделить несколько этапов эконометрического моделирования.

1. Постановочный. На данном этапе определяются конечные цели и задачи исследования и набор участвующих в модели факторных и результативных экономических переменных. Можно выделить следующие цели эконометрического исследования:

• анализ изучаемого экономического процесса (явления, объекта);

• прогноз экономических показателей, характеризующих изучаемый процесс;

• моделирование поведения процесса при различных значениях независимых (факторных) переменных;

• выработка управленческих решений.

Включение в эконометрическую модель той или иной переменной должно быть теоретически обосновано. Число переменных не должно быть слишком большим. Факторные переменные не должны быть связаны функциональной или тесной корреляционной связью, присутствие в модели условия мультиколлинеарности может привести к негативным последствиям всего процесса моделирования.

2. Априорный. На этом этапе проводятся теоретический анализ сущности изучаемого процесса, а также формирование и формализация известной до моделирования (априорной) информации.

3. Параметризация. Осуществляется выбор общего вида модели и выявление состава и формы входящих в нее связей, т. е. происходит непосредственно моделирование.

Основная задача этапа моделирования заключается в выборе наиболее оптимального вида функции зависимости результативной переменной от факторных признаков. Если возникает возможность выбора между нелинейной и линейной формой зависимости, то предпочтение всегда отдается линейной форме как наиболее простой и надежной.

Помимо этого, на этапе моделирования решается задача спецификации модели путем:

• аппроксимации математической формой выявленных связей и соотношений между переменными;

• определения зависимых и независимых переменных;

• формулировки исходных предпосылок и ограничений модели.

Успех эконометрического моделирования во многом зависит от правильного решения проблемы спецификации модели.

4. Информационный. Происходит сбор необходимой статистической базы данных, т. е. эмпирических (наблюдаемых) значений экономических переменных, анализ качества собранной информации.

5. Идентификация модели. На данном этапе осуществляются статистический анализ модели и оценка ее параметров.

6. Оценка качества модели. Проверяются достоверность и адекватность модели, т. е. определяется, насколько успешно решены задачи спецификации и идентификации модели, какова точность расчетов, полученных на ее основе. Построенная модель должна быть адекватна реальному экономическому процессу. Если качество модели оказалось неудовлетворительным, то вновь возвращаются ко второму этапу моделирования.

7. Интерпретация результатов моделирования.

Среди наиболее известных эконометрических моделей можно выделить:

1) модели потребительского и сберегательного потребления;

2) модели взаимосвязи риска и доходности ценных бумаг;

3) модели предложения труда;

4) макроэкономические модели (модель роста);

5) модели инвестиций;

6) маркетинговые модели;

7) модели валютных курсов и валютных кризисов и др.