
- •Эконометрическая модель как основа эконометрического моделирования. Типы данных и виды переменных в эконометрических исследованиях экономических явлений
- •Классификация эконометрических моделей
- •Этапы эконометрического моделирования
- •3. Основные понятия корреляционно-регрессионного анализа
- •2. Понятие корреляции. Корреляционный анализ
- •Качественная оценка связи между признаками
- •3. Сущность регрессионного анализа. Уравнение регрессии. Метод наименьших квадратов
- •4. Оценка качества уравнения регрессии
- •5. Прогнозирование с применением уравнения регрессии
-
Эконометрическая модель как основа эконометрического моделирования. Типы данных и виды переменных в эконометрических исследованиях экономических явлений
Модель – это объект, который создается исследователем для анализа и изучения объекта-оригинала и сохраняет его существенные свойства.
Моделирование – это процесс построения, изучения и применения моделей.
Эконометрическая модель – вероятностно-статистическая модель, описывающая механизм функционирования экономической или социально-экономической системы.
В общем виде эконометрическую модель можно представить следующим образом:
,
где y – наблюдаемое значение зависимой переменной;
f(x) – объясненная часть зависимой переменной, которая зависит от значений объясняющих независимых переменных (факторов);
– случайная
составляющая зависимой переменной
(ошибка, возмущение).
Таким образом, эконометрическая модель представляет собой математическую формулу, зависимость результативной переменной y от факторной переменной x. При эконометрическом моделировании перед исследователем стоят задачи: во-первых, определить объясненную часть зависимой переменной на основе эмпирических данных, и, во-вторых, получить оценки параметров распределения случайной составляющей, рассматривая ее как случайную величину.
Эконометрическая модель является главным инструментом эконометрики и предназначена для анализа и прогноза экономических явлений и объектов.
При эконометрическом моделировании экономических процессов используют следующие типы эмпирических (статистических) данных:
а) пространственные;
б) временные.
Пространственными данными является набор сведений по разным экономическим объектам, но за один и тот же период или момент времени. Примером таких данных могут служить сведения по разным фирмам (объем производства, численность работников, стоимость основных производственных фондов, прибыль за определенный период и т.д.); сведения об объеме потребления и цене определенного товара по разным регионам или социальным группам потребителей; сведения о годовых грузооборотах по морским портам России.
Временными данными является набор сведений, характеризующих один и тот же объект, но в разные периоды или моменты времени. Примером таких данных могут служить данные о ежемесячных объемах грузооборота порта, о годовых объемах перевезенных грузов судоходной компанией, о среднегодовой себестоимости перевозки одной тонны груза по судоходной компании за ряд лет.
Объекты эконометрического моделирования, которыми являются различные экономические явления и процессы, характеризуются многими признаками или свойствами. Эти признаки взаимосвязаны между собой и могут выступать либо в роли результата (зависимой или объясняемой переменной y) либо в роли фактора (независимой или объясняющей переменной x).
Переменные, участвующие в эконометрической модели, разделяются на следующие виды:
-
текущие экзогенные или независимые переменные (xt), значения которых задаются извне модели на данный момент времени t;
-
текущие эндогенные или зависимые переменные (yt), значения которых определяются внутри модели на данный момент времени t;
-
лаговые (экзогенные (xt-1, xt-2 и т.д.) или эндогенные переменные(yt-1, yt-2 и т.д.)), датированные предыдущими моментами времени и находящиеся в уравнении с текущими переменными;
-
предопределенные (объясняющие) переменные, к которым относятся текущие экзогенные переменные (xt), лаговые экзогенные переменные (xt-1, xt-2 и т.д.), а также лаговые эндогенные переменные (yt-1, yt-2 и т.д.)
Любая эконометрическая модель объясняет значения текущих эндогенных переменных в зависимости от предопределенных переменных.