Понятие эконометрики
Эконометрика представляет собой область научного знания, которая выражает количественно взаимосвязи экономических процессов и явлений. Эконометрика является быстроразвивающейся научной отраслью, ее цель – придание количественной меры экономическим отношениям.
Понятие эконометрика было впервые использовано австро-венгерским бухгалтером П. Цьемпой, затем в 1930 году было основано эконометрическое общество в ходе заседания Американской ассоциации развития науки, а норвежский исследователь Р. Фриш назвал новую науку «эконометрика». Эконометрика – это комбинация двух слов «экономики» и «метрики». Таким образом, термин выражает специфику и содержание эконометрики: количественное выражение соотношений и связей, раскрытых и обоснованных экономической теорией.
Эконометрика является комбинацией трех научных областей: экономической статистики, экономической теории и математической статистики.
Эконометрика использует конкретные экономические данные и количественно описывает конкретные взаимосвязи, другими словами, заменяет коэффициенты в общем виде конкретными значениями.
Многие эконометрические методы и приемы заимствованы из математической статистики. Между тем, математико-статистические методы являются универсальными и учитывают специфику экономических данных.
К особенностям измерений в экономике можно отнести следующее:
- Субъективный фактор участвует в каждом отдельном экономическом акте;
- В распоряжении исследователя не всегда имеется полная информация;
- Нельзя провести контролируемый эксперимент в отличии от химии, физики или биологии. В экономической науке не представляется возможным проведение многократных экспериментов, поскольку постоянно изменяются внешние условия. Эта особенность порождает другие специфические проблемы, решение которых не связано с математической статистикой;
- Отсутствует единая мера, эталон соизмерения экономических величин.
Поэтому часто в экономических данных содержатся ошибки. Областью эконометрики является разработка специальных методов анализа, позволяющих, если не устранить, то добиться снижения влияния этих неточностей на получаемые результаты.
Модели эконометрики
Эконометрическая модель представляет собой вероятностно-статистическую модель, которая описывает механизм функционирования социально-экономической или же экономической системы.
Все эконометрические модели подразделяются на три класса:
Регрессионная модель, имеющая одно уравнение:
$Y(i) = f(x_{1(i)}, x_{2(i)}, …, x_{m(i)})$,
Где $m$ – это количество независимых переменных, а $i$ – номер наблюдения.
Результативный признак y в таких моделях представляется функцией факторных признаков, т.е. независимых переменных $x_1, x_2, x_m$. Примером регрессионной модели с одним уравнением является функция цены, функция спроса, производственная функция.
Системы уравнений одновременного типа. Данные модели можно описать с помощью систем взаимосвязанных регрессионных уравнений. Такая система позволяет объяснить, а также спрогнозировать такое количество результативных признаков, которое равно уравнениям, входящим в систему. Уравнения в системе могут быть тождествами или же поведенческими уравнениями.
Модели временных показателей. В данных моделях результативный признак – это функция переменной времени или переменных, которые относятся к другим временным моментам.
Моделями временных данных, являющихся зависимостью результативного признака от периода времени, могут быть:
- Модель тренда, т.е. зависимость результативного признака от компоненты тренда;
- Модель сезонности – зависимость результативного признака от соответствующей сезонной компоненты;
- Модель сезонности и тренда.
Моделями временных данных, которые выражают зависимость результативных признаков от переменных, относящихся к другим временным моментам, являются:
- Модели, которые объясняют поведение результативных признаков в зависимости от предыдущих показателей факторных переменных;
- Модели, которые объясняют изменение результативного признака в зависимости от прошлых показателей результативных переменных;
- Модели, которые объясняют изменение результативного признака при различных будущих значениях результативных или факторных переменных.
Этапы эконометрического анализа
Эконометрический анализ как правило проводится в шесть этапов. Рассмотрим каждый из них.
На первом этапе (постановочном) формируются цели исследования, определяются участвующие в модели экономические переменные. Прежде чем выбрать экономические переменные, необходимо каждую из них теоретически обосновать. Объясняющие переменные не должны находиться в тесной корреляционной или функциональной зависимости, поскольку это может вызвать мультиколлинеарность.
На втором этапе (априорном) анализируется сущность изучаемого объекта, формируется и формализуется априорная, т.е. известная до начала моделирования, информация.
На третьем этапе (параметризации) осуществляется моделирование, т.е. определяется общий вид модели, выявляются входящие в нее связи. Основной задачей данного этапа является выбор типа функции $f(X)$ для эконометрической модели. Правильное решение проблемы спецификации модели позволяет достигать наиболее успешного эконометрического моделирования.
На четвертом этапе (информационном) собирается необходимая статистическая информация – наблюдаемые значения экономических переменных.
На пятом этапе (идентификации модели) проводится статистический анализ исследуемой модели и оцениваются ее параметры.
На заключительном этапе верификации модели проверяется ее истинность и адекватность. Определяется точность расчетов для данной модели, степень соответствия построенной модели моделируемому экономическому процессу или объекту. При наличии статистических данных, характеризующих моделируемый экономических процесс в предшествующий или данный момент времени, то, чтобы верифицировать модель, построенную для прогноза, необходимо провести сравнение реальных значений переменных в последующий момент времени со значениями, которые получены на основании рассматриваемой модели.
