Эконометрика, её задачи и методы
Изучение дисциплины начинается с темы «Эконометрика и эконометрическое моделирование», в которой студенты знакомятся с основными определениями и методологическими положениями данного курса.
Типы экономических данных, используемых в эконометрических исследованиях.
Пространственные данные – характеризуют ситуацию по конкретной переменной (или набору переменных), относящейся к пространственно разделенным сходным объектам в один и тот же момент времени. Таковы, например, данные по курсам покупки или продажи наличной валюты в конкретный день по разным обменным пунктам г. Москвы. Другим примером является, скажем, набор сведений (объем производства, количество работников, доход и др.) по разным фирмам в один и тот же момент времени или период.
Временные ряды отражают изменения (динамику) какой-либо переменой на промежутке времени. В качестве примеров временных рядов можно привести ежеквартальные данные по инфляции, данные по средней заработной плате, национальному доходу и денежной эмиссии за несколько и др.
Переменные, участвующие в эконометрической модели любого типа, разделяются на следующие типы.
Результирующая (зависимая, эндогенная) переменная Y
Она характеризует результат или эффективность функционирования экономической системы. Значения ее формируются в процессе и внутри функционирования этой системы под воздействием ряда других переменных и факторов, часть из которых поддается регистрации, управлению и планированию. В регрессионном анализе результирующая переменная играет роль функции, значение которой определяется значениями объясняющих переменных, выполняющих роль аргументов. По своей природе результирующая переменная всегда случайна (стохастична).
Объясняющие (экзогенные, независимые) переменные X
Это переменные, которые поддаются регистрации и описывают условия функционирования реальной экономической системы. Они в значительной мере определяют значения результирующих переменных. Обычно часть из них поддается регулированию и управлению. Значение этих переменных могут задаваться вне анализируемой системы. Поэтому их называют экзогенными. Еще их называют факторными признаками. В регрессионном анализе это аргументы результирующей функции Y. По своей природе они могут быть как случайными, так и неслучайными.
Любая эконометрическая модель предназначена для объяснения значений текущих эндогенных переменных (одной или нескольких) в зависимости от значений заранее определенных переменных.
Переменные, выступающие в системе в роли факторов-аргументов, или объясняющих переменных называют предопределенными. Множество предопределенных переменных формируется из всех экзогенных переменных и так называемых лаговых эндогенныхпеременных, т. е. таких эндогенных переменных, значения которых входят в уравнения анализируемой эконометрической системы измеренными в прошлые моменты времени, а, следовательно, являются уже известными, заданными.
Типы эконометрических моделей
Можно выделить три основных класса моделей, которые применяются для анализа и прогнозирования экономических систем
· модели временных рядов;
· регрессионные модели с одним уравнением;
· системы одновременных уравнений.
Модели временных рядов
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.
Регрессионные модели с одним уравнением
В регрессионных моделях зависимая (объясняемая) переменная Y может быть представлена в виде функции f (X1, X2, X3, … Xk), где X1, X2, … Xk – 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 (X1, X2, … Xk) 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).
Примеры задач,решаемых с помощьюрегрессионных моделей.
· Исследование зависимости заработной платы (Y) от возраста (X1), уровня образования (X2), пола (X3), стажа работы (X4) ( ).
· Прогноз и планирование выпускаемой продукции по факторам производства (производственная функция Кобба – Дугласа означает, что объем выпуска продукции (Y), является функцией количества капитала ( K ) и количества ( L ) труда).
· Прогноз объемов потребления продукции или услуг определенного вида (кривая Энгеля ,
· где Y -удельная величина спроса, Х - среднедушевой доход).
Системы эконометрических уравнений
Сложные социально-экономические явления иногда невозможно адекватно описать с помощью только одного соотношения (уравнения). Модели с одним уравнением не отражают взаимосвязей между объясняющими переменными или их связей с другими переменными. Кроме того, некоторые переменные могут оказывать взаимные воздействия и трудно однозначно определить, какая из них является зависимой, а какая независимой переменной. Поэтому при построении эконометрической модели прибегают к системам уравнений.
Для оценивания систем одновременных уравнений используются специальные методы.
Эконометрические методы используются в экономических и технико-экономических исследованиях, работах по управлению (менеджменту).
Каждой области экономических исследований, связанной с анализом эмпирических данных, как правило, соответствуют свои эконометрические модели
В качестве основного литературного источника рекомендуется использовать [2,4], в качестве дополнительного – [3].
Дата добавления: 2019-12-09; просмотров: 387;