Параметры в эконометрических моделях
В любой задаче по эконометрике ключевым этапом является поиск параметров эконометрической модели и оценка их качества.
На практике часто используются различные параметрические модели. При этом термин «параметрический» подразумевает, что вероятностно-статистическую модель полностью описывает конечномерный вектор фиксированной размерности, которая связана с объемом выборки.
Параметрические методы анализа в эконометрике
Регрессионный анализ – это метод исследования зависимости зависимой переменной и независимых переменных. При этом в терминологии зависимых и независимых переменных отражена лишь математическая зависимости переменных, а не причинно-следственные взаимосвязи. Чтобы адекватно описать сложные внутренние неоднородные экономические процессы обычно используется система эконометрических уравнений. Для более простого случая могут быть использованы и простейшие изолированные уравнения.
Анализ временных рядов представляет собой систему математико-статистических методов исследования, которые предназначены для определения структуры временного ряда и их прогнозирования.
Необходимость выявления структуры временного ряда заключается построении математической модели явления, являющегося источником исследуемого временного ряда. К прогнозу будущих параметров временного ряда прибегают при принятии решений.
Прогнозирование опирается на некоторую заданную параметрическую модель, для чего применяются стандартные методики параметрического оценивания.
Под панельными данными понимается отслеженная во времени пространственная микроэкономическая выборка, состоящая из наблюдений одинаковых экономических единиц, которые проводятся последовательно и периодически. Панельные данные состоят из трех измерений: признак-объект-время. Их существенное преимущество заключается в том, с их помощью можно анализировать как временные ряды, так и пространственные выборки. Подобные данные используются при изучении бедности, безработицы, преступности, а также оценке результативности государственных социальных программ.
Непараметрическая экономика
Непараметрическая экономика – это одно из ключевых бурно развивающихся эконометрических направлений. Непараметрическая экономика представляет собой раздел эконометрики, не требующий спецификации функциональной формы оцениваемого объекта. Вместо этого, сами данные формируют модель. Непараметрические методы более пригодны для исследования большого объема информации в случае малого количества переменных.
Непараметрическая экономика делает слабее параметрические предпосылки, что полезно в прикладных исследованиях.
Некоторые исследователи в непараметрическую экономику включают эконометрический анализ различных классов нечисловых математических объектов:
- интервалы,
- нечеткие множества,
- распределение вероятностей,
- и т. п.
Так, статистика интервальных данных к элементам выборки относит не число, а интервал. Статистика интервальных данных изучает почти все задачи классической математической прикладной статистики, а именно задачи экспериментального планирования, регрессионного анализа, сопоставления альтернатив и принятия управленческих решений в условиях высокой неопределенности и т. п. Для этой научной отрасли разработана единая схема проведения исследования, которая включает расчет основных характеристик:
- максимально возможное отклонение статистики, вызванное интервальностью отправных данных;
- рациональный объем выборки, при превышении которого точность оценивания и выводов, связанных с контролем статистических гипотез, существенно не повышается.
