Классификация переменных в эконометрических моделях.

Переменные, участвующие в эконометрическом анализе подразделяются на объясняемые переменные (результирующие показатели) и объясняющие переменные (факторы, аргументы). Как правило, в каждое соотношение в эконометрике приходится вводить несколько факторов и остаточную случайную составляющую, которая отражает влияние на результирующий показатель всех неучтенных факторов. Эта переменная обуславливает стохастический (случайный) характер зависимости. Если мы зафиксируем значения факторов - аргументов мы всё равно не можем дать однозначного ответа. Например, при переходе от одного пространственного промежутка к другому имеет место случайное варьирование результирующего показателя около некоторого определенного уровня даже при фиксировании всех объясняющих переменных (поэтому добавляется ).

Случайная величина называется также возмущением. Присутствие этой случайной величины порождено тремя источниками:

1. Спецификация моделей.

2. Выборочный характер исходных данных.

3. Особенности измерения.

Пример.

Предположим, что выдвигается гипотеза о том, что величина спроса на товар А выражается в зависимости от цены следующим образом:

- линейная зависимость. (1)

Практически же в каждом отдельном j-ом случае величина состоит из двух слагаемых:

,

-фактическое значение результирующего показателя,

- теоретическое значение, найденное по формуле (1),

- случайная величина, характеризующая отклонение реального значения результирующего показателя от теоретического.

Поэтому уравнение зависимости спроса от цены точнее следует записывать так:

.

Рассмотрим более подробно причины и источники введения в регрессионное уравнение величины .

1. Возможны и другие соотношения, когда спрос уменьшается с ростом цены, например, ; и т.д.

Поэтому от правильно выбранной спецификации модели будут зависеть величины случайных ошибок ε.

К ошибкам спецификации будут также относиться не только неправильный выбор той или иной математической функции для , но и не учёт в уравнении какого-либо фактора, который существенно влияет на результирующий показатель. Так, спрос на конкретный товар может определяться не только ценой, но и доходом на душу населения.

2. Ошибки выборки имеют место в силу того, что исследователь чаще всего имеет дело с ограниченным количеством данных или с выборочными данными при установлении закономерной связи между признаками. Кроме того, они связаны с неоднородностью данных в исходной статистической совокупности (масштаб объекта).

По поводу этих двух ошибок, следует отметить, что они могут быть уменьшены путём выбора “хорошей” математической модели, или ошибки выборки могут быть уменьшены путём увеличения объёма статистических данных.

3. Наибольшую опасность в практических приложениях представляют ошибки измерения. Если ошибки спецификации можно уменьшить, изменяя форму модели (вид математической формулы), а ошибки выборки – увеличивая объем данных, то ошибки измерения могут свести на нет усилия исследователя. Особенно велика роль ошибок измерения при исследовании на макроэкономическом уровне.