Этапы эконометрического анализа:

ЭТАП 1.

Начинать построение эконометрической модели необходимо с четкой постановки задач исследования, ознакомления с экономической теорией, позволяющей выявить основные причинно-следственные связи в исследуемой системе. Такой предварительный анализ позволит определить перечень объясняемых переменных модели ( то есть стоящих в левой части уравнений) и перечня объясняющих (или зависимых) переменных . (В сложных системах часть переменных может быть одновременно и объясняющими и объясняемыми). Полезно выделить также управляющие переменные, то есть такие переменные, значения которых мы сможем менять и тем самым влиять на поведение системы.

ЭТАП 2.

Результаты выполнения ЭТАПА 1 необходимо представить в виде математических уравнений. Система уравнений должна быть полной в том смысле, что для каждой объясняемой переменной должно быть объясняющее уравнение. Затем следует проверка идентифицируемости уравнений, то есть являются ли неизвестные параметры уравнений в принципе статистически оцениваемыми. На этом этапе высказываются также гипотезы относительно статистических свойств модели (то есть ее переменных и параметров). Результат этого этапа называют СПЕЦИФИКАЦИЕЙ МОДЕЛИ.

ЭТАП 3.

Проверка имеющихся в наличие статистических данных, при необходимости сбор дополнительной информации. (Строго говоря, сбор и подготовка данных, проверка их “правдивости” - это отдельная задача, которая изучается в рамках прикладной статистики.)

ЭТАП 4.

Проверка на соответствие полученной спецификации модели классической линейной регрессионной модели, если нет, то исследуется, какая из известных обобщенных моделей может быть использована. С помощью оценочных формул для выбранной модели рассчитываются оценки неизвестных параметров. На этом этапе применяются различные статистические тесты на автокоррелированность, гетероскедастичность, мультиколлинеарность и другие. Кроме того качество модели оценивается с помощью коэффициента детерминации и построения доверительных интервалов для оцениваемых параметров модели.

ЭТАП 5.

Если результаты предыдущего этапа почему либо не удовлетворяют разработчиков модели, необходимо внести изменения в спецификацию модели, то есть вернуться к ЭТАПУ 2.

ЭТАП 6.

Применение модели для прогноза и принятия решений. В идеале построенная модель может применяться для прогноза на последующие моменты времени, для оценки необходимых значений управляющих переменных, позволяющих добиться желаемого значения управляемой переменной, для задач оптимизации а также для исследования динамических свойств системы.

Построение эконометрической модели возможно при следующих условиях:

1.Наличие достаточно большой совокупности наблюдений данных;

2.Однородность совокупности наблюдений;

3.Точность и достоверность входных данных;

4.Выдвижение гипотезы о наборе переменных и структуре связей.

Совокупность наблюдений ( выборку ) можно записать в виде матрицы данных:

D = ( YX )

По способу формирования различают три вида выборок: временную, пространственную и пространственно-временную.

Понятие однородности охватывает качественную (определяется типичностью экономических объектов их одинаковым качеством и назначением ) и количественную ( определяется на основе количественных признаков ) однородность.

Признаки, описывающие единицу наблюдений, далее будут выступать как переменные эконометрической модели. Поэтому, формируя совокупность наблюдений, необходимо обеспечить сравнение данных в пространстве и времени.

Для этого необходимо иметь:

1. Однородную структуру единиц совокупности ;

2. Одинаковый степень агрегирования;

3. Одни и те же методы расчета показателей во времени;

4. Одинаковую периодичность учета отдельных переменных;

5. Сравнительные цены и другие экономические условия.

Формируя совокупность наблюдений для построения эконометрической модели, необходимо обращать внимание на возможность существования ошибок в экономической информации. Если нет возможности избавиться от них, то необходимо применять специальные методы оценивания параметров модели.