Эконометрика 1 семестр

1 лекция.

Боченина Марина Владимировна (экзамен по билетам 2 вопроса 1 задача)

(зеленый учебник новее, объёмнее; в синем есть помощь студенту)

Тема 1. Предмет эконометрики

Наука молодая, выделилась как самост. наука в 20г. прошлого века. Эконометрика – измерение в экономике (букв.). Термин был введен в 1926 году норвеж. экономистом Р. Фришем. Представляет собой единство 3х наук – статистика, эк. теория, математика.

Эконометрику определяют как науку о моделировании эк. процессов, позволяющую прогнозировать их развитие, выявлять и измерять определяющие факторы. Наука занимается моделированием эк. явлений (построение матем. моделей). Модель строится для прогнозирования.

Любой процесс построения модели проходит 6 основных этапов:

1. Постановочный. На нём определяются конечные цели моделирования, набор участвующих в модели факторов. Определяется роль факторов.

2. Информационный. Происходит сбор необх. информации, проверка достоверности данных, их сопоставимости. Используются как пространственные, так и временные данные.

3. Спецификация модели. Устанавливаются экзогенные (внешние) и эндогенные (внутренние) переменные. Выявляются связи и соотношения между ними.

4. Идентификация модели – статистический анализ модели, т.е. выявление условий корректного оценивания параметров модели на основе соотношения количественных переменных и связей между ними.

5. Оценка параметров модели.

6. Верификация модели – производится сопоставление реальных и модельных данных, проверка адекватности модели, оценка точности расчётов на основе моделей, получаемых в прогнозах оценок, и производится анализ остатков (случайных величин).

Если модель удовлетворяет всем предъявляемым ей требованиям, то её можно использовать для прогнозирования и для объяснения скрытых механизмов исследуемых процессов. Анализируемые задачи могут относиться к макроуровню (межстрановый), мезоуровню (регионы внутри страны), микроуровню (предприятия, фирмы, семьи).

Показатели вариации

1. СКО σ= , для несгруппированных данных

σ= , для сгруппированных данных

2. σ² (дисперсия) – средний квадрат отклонения значения признака от средней величины

σ²= , для несгруппированных данных

σ²= , для сгруппированных данных

σ²= – ², где = , и ²=

3. V (коэффициент вариации) - наиб. часто применяемый на практике– процентное отношение среднего квадратического отклонения к средней арифметической величине признака

По величине V судят об однородности совокупности. Чем > V тем < однородная совокупность, тем < типична средняя для данной совокупности.

Совокупность считается однородной, если V не превышает 30%. Средняя степень однородности 30-60%.

4. Моментный коэффициент асимметрии:

Если A_s<0, асимметрия – левосторонняя. Если A_s>0, асимметрия – правосторонняя. Если , асимметрия – незначительная. Если , асимметрия – значительная. Для нормального распределения А=0.

Excel: Данные – анализ данных – описательная статистика.

Показатели динамики

Для характеристики развития явления во времени применяются следующие показатели:

1. Абсолютный прирост. Базисный где y_t уровень дин ряда в момент времени. Цепной .

Абсолютный прирост показывает, на сколько единиц уровень одного периода больше или меньше уровня другого периода.

2. Коэф-т роста. Базисный - . Цепной - .

Коэффициент роста характеризует интенсивность изменения уровней ряда.

3. Темп роста – то же, что и коэффициент роста, только выражен в %, а не в разах.

Базисный - . Цепной - .

4. Коэффициент прироста характеризуют абсолютный прирост в относительных величинах. Базисный - , . Цепной - ,

5. Темп прироста – то же, что и коэффициент прироста, только выражен в %.

Базисный – , . Цепной - , .

6. Абсолютное значение 1% прироста. Базисный - , . Цепной - ,