- •1.Задачи эконометрики в области социально-экономических исследований
- •2.Эконометрика и её связь с экономической теорией. Эконометрический анализ в макроэкономике
- •3.Этапы развития эконометрики.
- •4.Экономические данные: перекрёстные данные и временные ряды. Цели и методы сбора статистических данных.
- •5.Подготовка статистических данных и использование их в модели
- •6.Различные способы представления экономических данных.
- •7.Введение случайного компонента в экономическую модель. Эконометрическая модель. Адекватность, точность, область применения.
- •8.Классификация переменных в эконометрических моделях.
- •10.Корреляционная зависимость. Модельное и выборочное уравнение регрессии
- •11-12Парная линейная регрессия. Метод наименьших квадратов (мнк). Свойства оценок мнк. Парная линейная регрессия. Мнк. Предпосылки мнк.
- •Линейная модель парной регрессии и корреляции
- •13.Сравнение истинных и оцененных зависимостей
- •14.Множественная линейная регрессия
- •2.1. Спецификация модели. Отбор факторов при построении уравнения множественной регрессии
- •15.Показатели качества регрессии
- •16.Частные уравнения регрессии. Частные коэффициенты корреляции
- •17.Частные уравнения регрессии. Частные коэффициенты эластичности
6.Различные способы представления экономических данных.
7.Введение случайного компонента в экономическую модель. Эконометрическая модель. Адекватность, точность, область применения.
Обычно предполагают, что все факторы, не учтенные явно в экономической модели , оказывают на объект некоторое результирующее воздействие, величина которого неизвестна заранее и может быть описана как случайная функция. Для ее описания в модель добавляют (обычно аддитивным образом) случайный параметр е, интегрирующий в себе влияние всех неучтенных явно факторов.
Эконометрическая модель-формализованное описание количественных взаимосвязей между переменными. Это главный инструмент эконометрики.
Моделирование - циклический процесс. Это означает, что за первым четырехэтапным циклом может последовать второй, третий и т.д [5]. При этом знания об исследуемом объекте расширяются и уточняются, а исходная модель постепенно совершенствуется. Недостатки, обнаруженные после первого цикла моделирования, обусловленные малым знанием объекта и ошибками в построении модели, можно исправить в последующих циклах. В методологии моделирования, таким образом, заложены большие возможности саморазвития.
Эконометрическая модель имеет следующий вид[3]:
Y=f(X) + е
где Y - наблюдаемое значение переменной (объясняемая переменная);
f(X) - объясненная часть, зависящая от значений объясняющих переменных;
X={x1,x2,…,xn}
е - случайная составляющая (возмущения).
Можно выделить три класса эконометрических моделей :
- модель временных данных;
- регрессионная модель с одним уравнением;
- система одновременных уравнений.
область применения:
-прогноз эконометрических и социально-экономических показателей, характеризующих состояние и развитие анализируемой системы;
- имитация возможных сценариев социально-экономического развития системы.
-изучение: рынка;инвестиционной, финансовой или социальной политики;ценообразование;распределительных отношений;спроса и потребления;комплекса проблем.
Набор сведений представляет собой множество признаков, характеризующих объект исследования. Признаки могут выступать в одной из двух ролей: роль результативного признака (выполняет зависимая переменная Y); роль факторного признака (выполняет независимая переменная Х).
Переменные, участвующие в эконометрической модели любого типа, делятся на:
- экзогенные (независимые), значения которых задаются извне, автономно;
- эндогенные (зависимые), значения которых определяются внутри модели;
Эндогенная переменная по своей природе всегда случайна. Она формируется внутри экономической системы или в процессе. Экзогенные по своей природе могут быть как случайными, так и детерминированными. И эндогенные и экзогенные переменные могут быть лаговыми. То есть с задержкой в периоде.
- лаговые - эндогенные или экзогенные переменные эконометрической модели , датированные предыдущими моментами времени и находящиеся в уравнении с текущими переменными;
- предопределенные - экзогенные переменные, привязанные к прошлым, текущим и будущим моментам времени и лаговые эндогенные переменные, уже известные к данному моменту времени.
Любая эконометрическая модель оценивается по адекватности и точности . Адекватность – это соответствие модели исследуемому процессу. Адекватность оценивается через коэффициент детерминации. Для адекватных моделей определяют точность модели.
Точность может отражаться таким коэффициентом как – средняя относительная ошибка аппроксимации. Если она является на выше %7 то она является точной.
Любое эконометрическое исследование начинается со спецификации модели, т.е. с формулировки вида модели исходя из соответствующей теории связи между переменными. В первую очередь из всего круга факторов, влияющих на результативный признак, необходимо выделить наиболее существенно влияющие факторы.
Случайная величина ej, или возмущение, включает влияние не учтенных в модели факторов, случайных ошибок и особенностей измерения. Ее присутствие в модели обусловлено тремя источниками: спецификацией модели, выборочным характером исходных данных, особенностями измерения переменных.
От правильно выбранной спецификации модели зависит величина случайных ошибок – они тем меньше, чем в большей мере теоретические значения результативного признака подходят к фактическим данным. К ошибкам спецификации будет относиться не только неправильный выбор той или иной математической функции, но и недоучет в уравнении регрессии какого-либо существенного фактора, т.е. использование парной регрессии вместо множественной. В парной регрессии спецификация модели связана с выбором вида математической функции, а в множественной – также с отбором факторов, включаемых в модель.