Эконометрика и экономико-математические методы и модели (эмм и м) (экзамен) литература – ищите сами!!!

Понятие эконометрики ­– это наука, предметом изучения которой является количественное выражение взаимосвязей экономических явлений и процессов.

Цель эконометрики – разработка способов моделирования и количественного анализа реальных экономических объектов.

Задачи эконометрики:

- спецификация модели (построение эконометрических моделей для эмпирического анализа)

- параметризация модели (оценка параметров построения модели)

- верификация модели (проверка качества параметров модели и самой модели в целом)

- прогнозирование модели (составление прогноза и рекомендаций для конкретных экономических явлений по результатам эконометрического моделирования).

Общий вид эконометрической модели:

Y = f(X) + ε

Где: Y – наблюдаемое значение зависимой переменной (объясняемая переменная, результат)

f(X) – объяснённая часть, которая зависит от значений объясняющих переменных факторов.

ε (эпсилон) – случайная составляющая (ошибка, возмущение)

Классы эконометрич. моделей:

1. Регрессионные модели с одним ур-ем.

Результативный признак представлен в виде ф-ции отфакторных признаков Y=f(X)+ ε,

Объяснённая составляющая f(X) – это М(Y), т.е. ожидаемое значение рез-та Y при заданных значениях факторов Х. Ур-ние регрессионной модели: Y=M(Y)+ε.

Пример. Модель цены от объёма поставки. Модель спроса от цены на отдельный товар от реальных доходов потребителей. Модель зависимости объёма производства от производственных факторов.

2. Системы одновременных уравнений.

Состоят из тождеств и регрессионных уравнений, которые вместе с факторными признаками включены результативные признаки из других уравнений системы. Т.е. одни и те же переменные одновременно рассматриваются как зависимые переменные в одних уравнениях, и независимые – в других.

у₁ – спрос

у₂ – предложение

х – цена.

у₁ = f₁(y₂;x)+ε₁

у₂ = f₂(y₁;x)+ε₂

Пример. Модель спроса и предложения. Кейнсианская модель формирования доходов.

3. Модели временных рядов.

Результативный признак является функцией переменных времени или переменных, относящихся к другим моментам времени.

Пример. Модели, описывающие зависимость от времени:

- тренда

- сезонности

- тренда и сезонности

Модели, представляющие зависимость рез-та от переменных, датированных другими моментами времени:

- с распределённым лагом

У_t-1 – лаговая переменная

Типы данных:

- Пространственные (набор сведений по разным объектам, взятым за один и тот же период, например, объём производства предприятий региона, численность сотрудников института города)

- Временные (набор сведений, характеризующий один и тот же объект за разные периоды времени, например индекс потребит. цен, численность занятых за последние годы)

Виды переменных:

- Экзогенные (независимые, Х) – их значения задаются извне модели

- Эндогенные (зависимые, Y) – их значения определяются внутри модели

- Лаговые (экзогенные или эндогенные) – датируются предыдущими моментами времени и находятся в уравнении с текущими переменными

- Предопределённые (лаговые и текущие экзогенные переменные, лаговые эндогенные переменные)

Этапы эконометрического моделирования (по порядку):

- Постановочный (осознать проблему)

- Априорный (анализ, предположения)

- Параметризации

- Информационный (сбор информации)

- Идентификации модели

- Верификации модели