1. Предмет и основные задачи эконометрики

1.1. Введение в предмет эконометрика

Постоянно усложняющиеся процессы и явления реальной экономической жизни привели к необходимости создания и совершенствования особых методов их изучения и анализа. При этом широкое распространение получило использование моделирования и количественного анализа. На базе последних выделилось и сформировалось одно из направлений экономических исследований — эконометрика.

Формально «эконометрика» означает «измерения в экономике». Однако область исследований данной дисциплины гораздо шире. Эконометрика — это наука, в которой на базе реальных статистических данных строятся, анализируются и совершенствуются математические модели реальных экономических явлений. Обоснование и интерпретация самих моделей является задачей экономической теории, а эконометрика позволяет найти количественное подтверждение либо опровержение того или иного существующего экономического закона либо новой теоретической гипотезы. Одним из важнейших направлений эконометрики является построение прогнозов по различным экономическим показателям.

Эконометрика как научная дисциплина зародилась и получила развитие на основе слияния экономической теории, математической экономики, экономической и математической статистики. Действительно, предмет ее исследования — экономические явления. Но в отличие от экономической теории эконометрика делает упор на количественные, а не на качественные аспекты этих явлений.

Например, экономическая теория утверждает, что спрос на товар с ростом его цены убывает. Но при этом практически неисследованным остается вопрос, как быстро и по какому закону происходит это убывание. Эконометрика отвечает на этот вопрос для каждого конкретного вида товара, места и времени его реализации.

Изучение экономических процессов (взаимосвязей) в эконометрике осуществляется через математические (эконометрические) модели. В этом состоит ее родство с математической экономикой. Но если математическая экономика строит и анализирует обобщенные модели без использования реальных числовых значений, то эконометрика концентрируется на изучении моделей, обоснованных экономической теорией, и сопоставлении их с реальными статистическими данными.

Одной из основных задач экономической статистики является сбор, обработка и представление экономических данных в наглядной форме: в виде таблиц, графиков, диаграмм. Эконометрика также активно пользуется этим инструментарием, но идет дальше, применяя его для анализа теоретически обоснованных экономических взаимосвязей и прогнозирования.

Мощным инструментом эконометрических исследований является аппарат математической статистики. Действительно, большинство экономических показателей носит характер случайных величин, предсказать точные значения которых практически невозможно. Например, весьма сложно предвидеть доход или потребление какого-либо индивидуума, объемы экспорта и импорта страны в течение следующего года и т.д.

Связи между экономическими показателями также не могут носить строгий функциональный характер, а допускают наличие случайных неконтролируемых отклонений (особенно это касается макроэкономических данных). Вследствие этого использование методов математической статистики в эконометрике является естественным и вполне обоснованным. Однако в силу специфики получения статистических данных в экономике (например, в экономике невозможно проведение управляемого эксперимента) эконометрике приходится создавать свои собственные наработки и специальные приемы анализа, которые в математической статистике обычно не рассматривают.

При эконометрическом исследовании имеют место две стороны проблемы обеспечения необходимого качества его результатов – качественная и количественная. Качественная сторона заключается в установлении соответствия между построенной эконометрической моделью и лежащими в ее основе положениями экономической теории. Другая – количественная ‑ состоит в обеспечении наиболее полного соответствия между количественными характеристиками модели и статистической информацией, характерной для поведения изучаемых социально – экономических явлений и процессов в реальных условиях.