Экономика. Компьютерное моделирование

Лекция 1 ВВЕДЕНИЕ В КУРС “ЭКОНОМИКА. КОМПЬЮТЕРНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ”. 1. Экономика как сложная система. Исследования и моделирования социально-экономических систем. 2. Моделирование с использованием современных компьютерных программ. Выполнение контрольной работы в программе Excel. Литература: 1. Магнус Я.Р., Катышев П.К., Пересецкий А.А. Эконометрика. Начальный курс.- М.: Дело, 1997 2. Практикум по эконометрике: Учебное пособие/ И.И.Елисеева, С.В.Курышева, Н.М.Гордиенко и др.; Под ред. И.И.Елисеевой. - М.: Финансы и статистика, 2001 3. Эконометрика: Учебник / Под ред. И.И.Елисеевой. - М.: Финансы и статистика, 2001 4. Экономика. Компьютерное моделирование. Эконометрика - метод экономического анализа, который объединяет экономическую теорию со статистическими и математическими методами анализа. Это попытка улучшить экономические прогнозы и сделать возможным успешное планирование [экономической] политики. В эконометрике экономические теории выражаются в виде математических соотношений, а затем проверяются эмпирически статистическими методами. Данная система используется, чтобы создать модели народного хозяйства с целью прогнозирования таких важных показателей, как валовой национальный продукт, уровень безработицы, темп инфляции и дефицит федерального бюджета. Эконометрика используется все более широко, несмотря на то, что полученные с помощью нее прогнозы не всегда оказывались достаточно точными. Эконометрика — прикладная экономическая дисциплина, изучающая конкретные количественные взаимосвязи экономических объектов и процессов с помощью математико-статистических методов и моделей. К числу эконометрических относят только те экономико-математические модели, которые позволяют проводить статистические операции. Так как за каждой переменной эконометрической модели стоит определенный статистический индикатор, с той или иной точностью измеряющий какую-то сторону хозяйственного механизма, расчеты на базе этой модели, как правило, имеют достаточно высокую практическую ценность. Они могут быть использованы при выработке экономической политики государства, рыночной стратегии фирмы и решении иных задач. Ведущими представителями и одновременно зачинателями эконометрического течения являются нобелевские лауреаты Р.Фриш и Я.Тинберген, В.Леонтьев. Модели затраты-выпуск Леонтьева, результаты исследований Фриша и Тинбергена и их последователей, производственная функция Кобба-Дугласа и другие крупные эконометрические разработки составили фундамент объемных макромоделей долгосрочного и среднесрочного прогнозирования». И так, мы приступаем к изучению сложной, комплексной дисциплины, которая появилась не случайно. Научному знанию присуще целостность и дифференцированность, что проявляется в дифференциации и интеграции научных дисциплин. Дифференциация означает усиление их автономности, самостоятельности по отношению к другим наукам. Но одновременно, чем шире и глубже идёт процесс дифференциации, тем больше потребность в интеграции. Интеграция связана, прежде всего, с изменением объекта научного познания. Если в науке классического периода каждая отрасль знания имела свой предмет познания, в современной науке, объектом экономической науки становится сложная социально-экономическая система, исследование которой требует участия самых различных дисциплин. Объектом эконометрических исследований становится не просто экономика и даже не просто экономическая система, а сложная социально-экономическая система. Под социально-экономической системой понимают сложную вероятностную динамическую систему, охватывающую процессы производства, обмена, распределения и потребления материальных и других благ. Она относится к классу кибернетических систем, т.е. систем управляемых. В связи с этим появляется возможность моделирования, в том числе моделирования компьютерного. Интеграция наук проявляется наиболее отчётливо в математизации и кибернизации. Экономическая наука имеет богатый опыт синтеза с другими науками, в том числе требует использования компьютерных технологий. Основным методом исследования систем является метод моделирования, т.е. способ теоретического анализа и практического действия, направленный на разработку и использование моделей. При этом под моделью понимают образ реального объекта (процесса) в материальной или идеальной форме (т.е. описанный знаковыми средствами на каком­-либо языке), отражающий существенные свойства модулируемого объекта (процесса) и замещающий его в ходе исследования и управления. Таким образом, этот предмет заставит Вас вспомнить экономическую теорию, теорию вероятностей и теории статистики. Работать будем с помощью специальной компьютерной программы, называемой СТАТИСТИКА. Некоторые исследования будем проводить с помощью программы Excel. Порядок проведения практического занятия следующий: вникнуть в задание; подготовить данные, учитывая все требования статистического исследования; компьютерные вычисления; анализ полученных данных и оформление отчёта. Практические задачи моделирования: • Анализ экономических объектов и процессов; • Экономическое прогнозирование; • Выработка управленческих решений на макро и микроуровне. ВЫПОЛНЕНИЕ КОНТРОЛЬНОЙ РАБОТЫ Для выполнения контрольной работы Вам предложены задания, выбор которых осуществляется на основе сетки. Контрольная работа состоит из двух частей: 1 часть – выполнение задания, выбранного на основе вышеуказанной сетки; 2 часть – выполнение корреляционно-регрессионного анализа на основе данных, подобранных из статистических сборниках, годовых отчётов и т.д. Постарайтесь использовать новые данные и не использовать готовые задания их учебников по эконометрике и статистике. Порядок выполнения работы: 1. Работа оформляется в программе Word. Начните с изложения задания, включая создание и оформление таблицы с данными. 2. Перенесите данные в программу Excel. 3. Начните с визуализации зависимости. С помощью мастера диаграмм постройте График (Диаграмму рассеяния), отражающий влияние независимой переменной на зависимую. Для этого используйте: Тип графика – точечная. Нажмите Далее и проследите как выбраны переменные. Для этого зайдите в закладку Ряд. Мастер диаграмм не может гарантировать Вам по умолчанию правильный выбор. Вы должны указать диапазоны X иY самостоятельно. На всех остальных шагах подпишите оси, график, легенду. 4. В готовом виде график выглядит так: 5. Щёлкните правой кнопкой мыши по любой точке диаграммы. В появившемся меню выбираем – Добавить линию тренда. Тип оставляем – линейный. В закладке Параметры ставим галочки в последних двух строках: 6. На графике появляется уравнение регрессии и коэффициент детерминации – R2 Работа над графиком завершается анализом того, что мы можем увидеть и интерпретировать. Внимание: Если задание включает несколько независимых переменных, Вы должны построить несколько графиков, каждый из которых отражает влияние отдельной независимой переменной на зависимую. 7. Приступаем к тщательному анализу с помощью особого пункта меню Сервис: Сервис  Анализа данных  Регрессия. Устанавливаем (показываем) интервал Y и X (если несколько независимых переменных показываем целый блок). Оставляем всё по умолчанию и нажимаем ОК. 8. Основная часть контрольной работы – анализ показателей, которые выдал Вам компьютер: Коэффициент корреляции – R Коэффициент детерминации –R Проверяем модель на адекватность с помощью F- критерия Фишера Записываем модель в математической форме. Интерпретируем коэффициенты регрессии. Проверяем значимость коэффициентов регрессии. Делаем заключение. В контрольной работе необходимо указать источники данных и список литературы. Вторая часть работы повторяет отмеченный порядок, но предполагает самостоятельность в подборе данных для исследования!!!!