Разместить заказ
Вы будете перенаправлены на Автор24

Прикладная эконометрика

8-800-775-03-30 support@author24.ru
Статья предоставлена специалистами сервиса Автор24
Автор24 - это сообщество учителей и преподавателей, к которым можно обратиться за помощью с выполнением учебных работ.
как работает сервис
Все предметы / Эконометрика / Прикладная эконометрика
Прикладная эконометрика

Коэффициенты оценки качества моделей эконометрики

Построение эконометрических моделей для прогнозирования и анализа экономических процессов – это одна из важнейших задач исследований не только на микро-, но и на макроэкономическом уровне. При моделировании возникает проблема оценки качества модели. Как правило, для этого вычисляются коэффициенты, которые позволяют понять степень адекватности модели.

Замечание 1

Самым простым коэффициентом, который характеризует соответствие смоделированных процессов реальности, является показатель средней относительной ошибки аппроксимации.

Наиболее популярные версии формул представлены на рисунке 1.

Формулы расчета средней ошибки аппроксимации. Автор24 - интернет-биржа студенческих работ

Рисунок 1. Формулы расчета средней ошибки аппроксимации. Автор24 - интернет-биржа студенческих работ

Готовые работы на аналогичную тему

В данном случае Afirst, Asecond – это получаемая средняя ошибка аппроксимации, $y$ в знаменателе первой формулы – среднее значение исходной последовательности данных, $y_t$ – фактическое значение при наблюдении $t$, $n$ – число наблюдений.

В зарубежной практике чаще всего при оценке моделей используется вторая формула. Данные коэффициенты как правило дают результаты с высокой точностью.

Помимо рассмотренных коэффициентов, при построении линейных моделей регрессии вычисляется коэффициент детерминации (Рисунок 2):

Формула расчета коэффициента детерминации. Автор24 - интернет-биржа студенческих работ

Рисунок 2. Формула расчета коэффициента детерминации. Автор24 - интернет-биржа студенческих работ

Замечание 2

Часто, чтобы оценить модель, достаточно этих трех показателей. Однако существуют ситуации, при которых приведенные формулы не дают точной информации о характеристиках разработанных моделей.

Регрессионный анализ в эконометрике

Чтобы количественно описывать взаимосвязи между экономическими процессами и явлениями, в эконометрике широко используются методы корреляции и регрессии.

Определение 1

Регрессия представляет собой зависимость средних значений каких-либо случайных величин от некоторых других величин. Таким образом, при регрессионной зависимости одним и тем же значениям величины $X$ могут соответствовать различные случайные значения $Y$. Уравнение, которое связывает эти величины, носит название «уравнение регрессии», а график – линейная регрессия величины $Y$ по $X$.

Задачами регрессионного анализа являются:

  • Определение типа зависимости переменных;
  • Проведение оценки модельной функции регрессии;
  • Проведение оценки неизвестных значений зависимой переменной.

Регрессионный анализ позволяет рассмотреть одностороннюю зависимость переменной $Y$ от одной (нескольких) независимых $X$.

Количество факторов, которое включено в уравнение регрессии, определяет ее тип: простая или множественная регрессия.

Простая регрессия – это регрессия между переменными $y$ и $x$:

$Y = f(x)$,

где $y$ – результативный признак, а $x$ – признак-фактор.

Уравнение множественной регрессии имеет вид:

$Y = f(x_1, x_2, …, x_k)$.

С помощью эконометрических моделей можно решить следующие задачи:

  • Спрогнозировать эконометрические и социально-экономические показатели, которые характеризуют развитие и текущее состояние анализируемой системы;
  • Сымитировать возможные сценарии социально-экономического развития рассматриваемой системы;
  • Проанализировать процесс или явление не только на микроуровне, но и на мезо -, макроуровне;
  • Исследовать рынок в целом, инвестиционную, финансовую и социальную политику, ценообразование, характер распределительных отношений, спрос и потребление, а также другие проблемы.

В эконометрических моделях могут применяться четыре типа переменных:

  • Экзогенные, т.е. независимые, значения которых заданы извне;
  • Эндогенные, т.е. зависимые, их значения вычисляются внутри модели;
  • Лаговые переменные – это экзогенные и эндогенные переменные, которые датированы предыдущими временными моментами и используемые с текущими переменными;
  • Переменные предопределенного типа, т.е. экзогенные переменные, которые привязаны к текущим, прошлым и будущим временным моментам, а также лаговые переменные эндогенного типа, которые уже известны на данный момент времени.

Применение эконометрического анализа в маркетинге и рекламе

Эконометрика использует априорные значения при разработке моделей. Эконометрические методы – это привлечение объясняющих факторов к процессу построения прогноза. В данном случае задается направление зависимости в явном виде, ее функциональный вид, структурные ограничения для коэффициентов. Такие модели применяются в маркетинге в большинстве случаев, чтобы оценить эластичность. При этом необходимо иметь достаточное количество надежной исторической информации.

Эконометрика в рекламе применяется для выбора каналов распространения рекламной информации с целью охвата максимального количества потенциальных клиентов при минимальных затратах.

Маркетинг – это система организации и управления сбытом, производством и торговой деятельностью фирм в условиях рынка. Поэтому при организованных действиях любого хозяйствующего субъекта экономики маркетинг играет важную роль, поскольку позволяет реализовывать цели и задачи через продукт деятельности, т.е. товар, продвигаемый на рынок.

Методы эконометрики могут применяться в маркетинге при имитации, прогнозировании, моделировании рыночных процессов. Наиболее часто используются модели, которые основаны на теории принятия решений и теории вероятности, методы теории обслуживания больших групп, модели товаропотоков, модели потоков покупателей. Помимо этого, также применяются модели рыночной реакции на маркетинговые действия, эвристические оценки, гибридные оценки, которые позволяют комбинировать вероятностные и детерминированные оценки.

Маркетинговые исследования не обходятся без методов многомерного анализа, теории связей, теории риска, в частности, используется линейное программирование, представляющее собой способ выбора из нескольких альтернативных решений более благоприятное для данной рыночной ситуации.

При построении эмпирических моделей нередко используется комбинация анализа временных рядов и эконометрических моделей. Данный подход имеет не только эконометрические преимущества, но и преимущества методов оценки временных рядов, описывающих динамику модели.