9. Основные типы эконометрических моделей

Модели временных рядов представляют собой модели зависимости результативного признака от времени.

К ним относятся: модели кривых роста (трендовые модели), адаптивные моде­ли, модели авторегрессии и скользящего среднего. С помощью таких моделей можно решать задачи прогнозирования объема продаж, спроса на продукцию, краткосрочного прогноза процентных ставок и др.

В регрессионных моделях зависимая (объясняемая) переменная Y может быть представлена в виде функции f (X₁, X₂, X₃, … X_k), где - независимые (объясняющие) переменные, или факторы; k – количество факторов. В качестве зависимой переменной может выступать практически любой показатель, харак­теризующий, например, деятельность предприятия или курс ценной бумаги. В зависимости от вида функции f ( ) модели делятся на линейные и нелинейные. В зависимости от количества включенных в модель факторов Х модели делятся на однофакторные (парная модель регрессии) и многофакторные (модель множественной регрессии).

Системы одновременных уравнений. Эти модели описываются системами уравнений. Системы могут состоять из тождеств и регрессионных уравнений, каждое из которых может, кроме объясняющих переменных, включать в себя также объясняемые переменные из других уравнений системы. Т.о. мы имеем здесь набор объясняемых переменных, связанных через уравнение. Примером, может служить модель спроса и предложения.

10. Статистическая база эконометрических моделей

Сбор стат информации обусловлен наличием неизвестных коэффициентов в спецификации модели и заключается в сборе статистич данных об объекте – оригинале в виде конкретных значений эндогенных переменных и предопределенных переменных, входящих в спецификацию модели. Эта информация необходима для оценивания неизвестных коэффициентов, входящих в спецификацию модели.

Сбор статистических данных (наблюдение) представляет собой процесс получения первичных данных об элементах исследуемой совокупности и их свойствах, которые становятся далее предметом статистической обработки и анализа. Основой любого статистического наблюдения является первичный статистический материал - фундамент эконометрического исследования, а задачей наблюдения является получение достоверной информации.

В эконометрике с точки зрения времени регистрации фактов различают текущее (непрерывное) и дискретное (прерывное), которое в свою очередь можно подразделить на единовременное, если наблюдение происходит от случая к случаю, и периодическое, если оно повторяется через определенные равные интервалы времени.

В соответствии с охватом единиц наблюдаемого объекта различают сплошное и несплошное (выборочное) статистическое наблюдение. При сплошном наблюдении ставится задача получить сведения обо всех единицах изучаемой совокупности. К выборочному наблюдению прибегают в тех случаях, когда физически невозможно, трудно или нецелесообразно осуществить сплошное наблюдение, а также тогда, когда ограничения во времени или средствах не позволяют его осуществить.

Несплошное наблюдение имеет свои разновидности: обследование основного массива, выборочное наблюдение, анкетное наблюдение и типическая монография.

Обследование основного массива заключается в том, что наблюдение ведется за такой частью единиц объекта, которая является преобладающей в объеме исследуемого объекта.

Сущность анкетного наблюдения заключается в том, что лицам, от которых необходимо получить сведения, рассылают анкеты с просьбой заполнить их и возвратить обратно.

Типическая монография характеризуется тем, что в составе изучаемого явления выделяются однородные группы, состоящие из единиц одного типа. В каждой подлежащей обследованию группе подвергают наблюдению одну (иногда две, три) типичную единицу.