2. Классификация эконометрических моделей

Все эконометрические модели делят на три класса:

1. регрессионные модели с одним уравнением;

2. системы одновременных уравнений;

3. модели временных рядов.

В регрессионных моделях с одним уравнением зависимая или объясняемая переменная представляется в виде функции от факторных признаков (независимых или объясняющих переменных):

.

В зависимости от количества факторных признаков различают парную (один факторный признак) и множественную (два и более факторных признаков) регрессию. В зависимости от вида функции модели подразделяются на линейные и нелинейные.

Приведем примеры эконометрических регрессионных моделей с одним уравнением:

1. модель зависимости цены товара от объема его поставки и цен конкурирующих товаров на рынке;

2. модель зависимости объемов продаж данного товара от цены единицы товара, цен конкурирующих товаров и реальных доходов потребителей;

3. производственная функция, представляющая зависимость объема производства определенного товара от затрат капитала и затрат труда.

Системы одновременных уравнений состоят из тождеств и регрессионных уравнений, в которых наряду с факторными признаками включены результативные признаки из других уравнений системы. Примером системы одновременных уравнений является модель спроса и предложения, включающая два регрессионных уравнения и одно тождество:

где – предложение товара в момент времени t;

– спрос на товар в момент времени t;

P_t, P_t-1 – цена товара соответственно в момент времени t и в предыдущий момент времени t-1;

U_t – доход потребителей в момент времени t.

Данная модель объясняет две результативные переменные: Q_t – объем спроса, равный объему предложения в момент времени t, и P_t – цену товара в момент времени t.

Эконометрические модели временных рядов в свою очередь делятся на два подкласса:

1) модели, описывающие зависимость результативного признака от переменной времени;

2) модели, описывающие зависимость результативного признака от переменных, относящихся к другим моментам времени.

К моделям временных рядов, представляющим собой функцию результативного признака от времени, относят следующие модели:

а) модель тренда (тренд – это тенденция или устойчивое изменение уровня объясняемого явления с течением времени):

,

где T(t) – временной тренд заданного вида функции (линейный, парабола, гипербола и т.д.);

– случайная (стохастическая) компонента;

б) модель сезонности, которую характеризуют устойчивые внутригодовые колебания уровня показателя результативного признака:

,

где s(t) – периодическая, сезонная компонента;

в) модель тренда и сезонности, которая может быть аддитивной:

и мультипликативной:

.

К моделям временных рядов, представляющих собой зависимость результативного признака от переменных, относящихся к другим моментам времени, относятся модели, объясняющие поведение этого признака в зависимости от:

а) предыдущих значений факторных признаков (модели с распределенным лагом);

б) предыдущих значений результативных признаков (модели авторегрессии);

в) будущих значений факторных и результативных признаков (модели ожидания).

Эконометрические модели можно классифицировать также по следующим признакам:

а) по конечным прикладным целям;

б) по уровню иерархии;

в) по профилю анализируемой экономической системы.

По конечным прикладным целям выделяют эконометрические модели, создаваемые:

- для прогноза экономических показателей анализируемой системы;

- для имитации возможных сценариев развития экономической системы с целью изучения ее поведения.

По уровню иерархии выделяют эконометрические модели, описывающие экономические или социально-экономические процессы на макроуровне (на уровне страны в целом), мезоуровне (на уровне регионов, отраслей), микроуровне (на уровне предприятия, фирмы).

По профилю анализируемой экономической системы можно выделить эконометрические модели рынка, ценообразования, спроса и потребления, инвестиционной, финансовой или социальной политики и т.д.