Эконометрические исследования

Сущность эконометрики

Теоретическое направление эконометрики занимается вопросами свойства оценок и испытаний. Прикладные направления эконометрики применяются для исследования экономических гипотез. Эконометрика формирует инструменты для измерения событий и явлений, а также вырабатывает методологию для проведения оценки моделей разных уровней организации. Наука широко применяется в прогнозировании на уровне предприятий, либо целого национального хозяйства. Она является частью экономической теории, и сформировалась для решения проблем по формализации экономических процессов. Описание нематериальных явлений позволяет анализировать их, а также просчитывать будущее положение системы, исследовать причины различных изменений.

Одним из молодых направлений эконометрики является непараметрическая эконометрика. Она представляет собой подраздел, в котором отсутствует необходимость спецификации функциональных форм объектов. Ее методы являются наиболее популярными в современных исследованиях. Они удобны для исследования большого объема информации при небольшом количестве переменных. К таким методам относятся:

1. Ядерные методы
2. Сглаживание сплайнами.
3. Методы ближайших соседей.
4. Нейронные сети.
5. Гибкие методы сглаживания с помощью рядовых данных.

Эконометрические измерения базируются на ряде принципов - измерения проводятся только с данными, которые определены, а результаты подвержены влиянию теоретических представлений об исследуемых данных; изучение информации носит не экспериментальный характер, так как в ином случае исследование ставится под сомнение; данные являются косвенными, часто не носят экономического характера; важным параметром является влияние инструмента измерения на объект исследования.

Методы эконометрики

За время своего существования эконометрики прошла разные стадии эволюции, в ходе которых выработались наиболее подходящие методы исследования экономических величин. К числу наиболее применяемых методов относятся

• Регрессионный анализ.
• Анализ временных рядов.
• Панельный анализ.

Регрессионный анализ является методом статистики. Он исследует зависимость между переменными. Важно отметить, что в этом случае зависимость отражает только математическую связь величин, а не причинно-следственные отношения между ними. Чтобы адекватно описывать сложные процессы часто применяются целые системы уравнений. В редких простых случаях могут применяться линейные простые уравнения.

Временные ряды относятся к математико-статистическим методам анализа. Они позволяют оценить структуру, а также сформировать прогноз. Это исследование позволяет построить математическую модель, которая станет источником данных для следующих исследований. Прогноз применяется для принятия решений. Он в принципе широко используется в экономике рационализации принимаемых управленческих решений.

Прогнозирование исходит из заданных параметров. Параметры часто задаются методом наименьших квадратов, методом моментов, методом максимального правдоподобия. Здесь хорошо работают методы непараметрического оценивания для моделей, чьи данные нечетко определены.

Панельный анализ представляет собой исследование во времени пространственных выборок. То есть, их структура состоит из наблюдений за экономическими событиями, которые повторяются во времени. Панельная информация складывается из признаков, объектов и времени. Она эффективна при оценке регрессионных зависимостей, применяется для исследования временных рядов, пространственных выборок. Панельный анализ позволяет изучать такие макроэкономические явления, как безработица, бедность, уровень преступности. Так же он направлен на оценку эффективности государственной экономической политики.

Проблемы эконометрики

В эконометрике выявлен целый ряд нерешенных вопросов. Среди них отмечают:

1. Влияние отклонений на свойства исследований.
2. Оправданность использования эконометрических методов при формировании конечных выборок.
3. Формирование правил выбора критериев в рамках гипотезы.
4. Подбор способов организации теоретической работы.
5. Организация прикладных исследований.

Вероятностная теория моделирует выборку как конечную последовательность независимых величин. Часто допускается, что они имеют нормальное распределение. Однако, практические исследования показали не реалистичность классического подхода. Моделирование уникальных измерений требует инновационных методов. Сегодня существует потребность в изучении свойств расчетных методов математической статистики, которые опираются на нормальность, хотя на практике это требование является невыполнимым. Для этого могут использоваться новые методы Монте-Карло, теории вероятностей. Отсутствие данных доказательств ставит под сомнение факторный анализ.

Изучение классических алгоритмов на оправданность и эффективность их применения связано с тем, что они уже опираются на отработанные механизмы. Создание новых методов сталкивается с методологической уязвимостью.

Часто возникают ситуации, при которых для решения конкретной задачи существует множество методов, но исследователь сталкивается с проблемой выбора конкретной гипотезы. Существует подход голосования, то есть исследования всех возможных вариантов, а затем, выбора наиболее подходящего варианта. В прикладных работах часто используются методы прикладной статистики. Реально используются теоретические методы, которые описаны в учебниках. В России доступные источники слишком устарели и далеки от передовых открытий эконометрики. Поэтому большое значение имеет проведение мероприятий по совершенствованию программ высшего образования, их адаптации под текущие потребности экономики.