Основные типы моделей:
Экономико-математическая модель – это математическое описание какого-либо экономического процесса или объекта.
Математические модели, используемые в экономике, можно подразделить на классы по ряду признаков, относящихся к особенностям моделируемых объектов, цели моделирования и используемого инструментария.
- Макроэкономические модели описывают экономику как единое целое, связывая между собой укрупнённые материальные и финансовые показатели (ВВП, потребление, инвестиции, занятость, процентную ставку…).
Микроэкономические модели описывают взаимодействие структурных и функциональных составляющих экономики, либо поведение отдельной такой составляющей в рыночной среде.
- Теоретические модели позволяют изучать общие свойства экономики и её характерных элементов дедукцией (от общего к частному) выводов из формальных предпосылок.
Прикладные модели оценивают параметры функционирования конкретного экономического объекта и позволяют сформулировать рекомендации для практических решений. К прикладным относятся прежде всего эконометрические модели, оперирующие числовыми значениями экономических переменных и позволяющие статистически значимо оценивать их на основе имеющихся наблюдений.
Особое место в рыночной экономике занимают равновесные модели, которые описывают такие состояния экономики, когда результирующая всех сил, стремящихся вывести их из этого состояния, равна 0.
- Статические модели описывают состояние экономического объекта в конкретный момент или период времени.
Динамические модели включают взаимосвязи переменных во времени.
- Детерминированные модели предполагают строгие функциональные связи между переменными.
Стохастические допускают наличие случайных воздействий на исследуемые показатели и используют инструментарий теории вероятностей и математической статистики для их описания.
Приведём 3 основных класса моделей, которые применяются для анализа и прогнозирования в эконометрике:
1.
Модели
временных рядов:
модели тренда
и сезонности
.
Они объясняют поведение временного
ряда, исходя только из его предыдущих
значений. Применяются для изучения и
прогнозирования объёма продаж билетов,
спроса, прогнозирования % ставки.
2.
Регрессионные
модели с 1 уравнением:
зависимая переменная у
представляется в виде функции одной
или нескольких переменных:
,
гдеу
– объясняемая (зависимая) переменная,
- объясняющие (независимые) переменные,
- параметры уравнения.
Регрессионные уравнения – уравнения статистической связи между переменными.
В зависимости от вида функции f модели делятся на линейные и нелинейные. Эти модели применяют значительно шире, чем модели временных рядов. (Например, спрос на мороженое как функция от времени, температуры воздуха, среднего уровня доходов…).
3. Системы одновременных уравнений: описываются системами уравнений, могут состоять из тождеств и регрессионных уравнений, которые кроме объясняющих переменных могут включать в себя объясняемые переменные из других уравнений.