Лекция №1. Предмет эконометрики. Задачи эконометрики в области социально-экономических исследований.

Название было введено в 1926 году норвежским экономистом и статистиком Р. Фришем – «измерения в экономике». В настоящее время общепризнано следующее определение:

Эконометрика – это наука, которая даёт количественное выражение взаимосвязей экономических явлений и процессов.

Придерживаются и более широкого понимания, интерпретируя эконометрику как «любое приложение математики или статистических методов к изучению экономических явлений» (Э.Маленво). О.Ланге основой считал применение статистических методов, т.е. статистический подход к эконометрическим измерениям.

Эконометрика – это научная дисциплина, объединившая совокупность теоретических результатов, приёмов, методов и моделей, предназначенных для того, чтобы на базе:

• экономической теории;

• экономической статистики;

• математико-статистического инструментария придавать конкретное количественное выражение общим (качественным) закономерностям, обусловленным экономической теорией.

Можно сказать, что эконометрика – это синтез экономики, экономической статистики, математики.

Говоря об экономической теории в рамках эконометрики, интересуются не только выяснением объективно существующих качественных экономических законов и связей, но и их формализацией, т.е. спецификацией соответствующих моделей с учетом их идентифицируемости.

Цель эконометрики – эмпирический вывод экономических закономерностей, зависимостей.

Задача эконометрики – это построение экономических моделей, оценивание и определение параметров в этих моделях, проверка гипотез о свойствах экономических показателей и формах их связи.

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

При моделировании экономических процессов оперируют двумя типами данных: пространственные данные и временные ряды.

Пространственные данные – это данные, по какому–либо экономическому показателю, полученные от разных однотипных объектов и систем (предприятия, фирмы, регионы и т.д.), но относящиеся к одному и тому же моменту времени (пространственный срез).

Временные ряды – это данные, характеризующие один и тот же объект в разные моменты времени (временной срез). Важен порядок следования.

Классы моделей.

Можно выделить три основных класса моделей:

1. Модели временных рядов. Модели представляют собой зависимость результативного признака от переменной времени или переменных, относящихся к другим моментам времени.

2. Регрессионные модели с одним уравнением. В подобных моделях зависимая переменная представляется в виде функции факторных или независимых переменных , то есть .

3. Системы одновременных уравнений. Данные модели описываются системами взаимозависимых регрессионных уравнений. Системы могут состоять из тождеств и регрессионных уравнений. Примером таких моделей может служить следующая модель спроса и предложения:

где p –цена, а I – доход.

Любое эконометрическое исследование начинается со спецификации модели, т.е. с формулировки вида модели. Она основывается на некоторых теоретических представлениях об изучаемом процессе, а также на статистических данных об этом процессе.

Спецификация модели связана с выбором круга факторов, величин, влияющих на изучаемый экономический показатель, здесь надо выделять наиболее существенные факторы, которые влияют сильнее всего, затем выбирается параметрический вид модели, кроме того формализация модели приводится с учётом идентифицируемости модели. В современной литературе по эконометрике идентификация понимается, как структурная спецификация модели, призванная определить структурные параметры, а также выделить одну структурную итоговую модель. Проблема идентификации связана с достаточностью эмпирических данных для оценки всех коэффициентов модели. Структурная модель всегда представляет собой систему уравнений, каждое из которых требуется проверять на идентификацию.

Модель считается идентифицируемой, если каждое уравнение системы идентифицируемо. Если хотя бы одно из уравнений системы неидентифицируемо, то вся модель считается неидентифицируемой. Сверхидентифицируемая модель содержит хотя бы одно сверхидентифицируемое уравнение. В этом случае можно получить два или более значений одного структурного коэффициента.

В экономической статистике в рамках эконометрики интересуются в основном лишь информационным обеспечением модели.

Под математико-статистическим инструментарием эконометрики подразумевается не вся математическая статистика, а лишь такие ее разделы, как классическая и обобщенная модели регрессии, анализ временных рядов, построение и анализ системы одновременных уравнений.

«Приземление» экономической теории на базу конкретной экономической статистики и извлечение из этого с помощью математических методов определенных количественных взаимосвязей – сущность эконометрики и ее отличие от математической экономики, экономической статистики и математической статистики.

Математическая экономика изучает взаимосвязи между экономическими переменными на неколичественном, общем уровне. Она становится эконометрикой, когда коэффициенты, присутствующие в этих взаимосвязях, заменяются конкретными численными значениями, полученными по соответствующим экономическим данным.

Отсюда - главное назначение эконометрики: экономические и социально-экономические приложения, то есть модельное описание конкретных количественных взаимосвязей, существующих между экономическими показателями.