j Эконометрика: учеб. пособие. Автор Герасимов / Купить книгу, доставка почтой, скачать бесплатно, читать онлайн, низкие цены со скидкой, ISBN 978-5-222-27576-4

{{common_error}}
СКИДКИ! При заказе книг на сумму от 1500 руб. – скидка 50% от стоимости доставки в пункты выдачи BoxBerry и CDEK,
при заказе книг на сумму от 3000 руб. — скидка 80% от стоимости доставки в пункты выдачи BoxBerry и CDEK.

Эконометрика: учеб. пособие. (Герасимов)Купить книгу, доставка почтой, скачать бесплатно, читать онлайн, низкие цены со скидкой, ISBN 978-5-222-27576-4

Эконометрика: учеб. пособие
Название книги Эконометрика: учеб. пособие
Автор Герасимов
Год публикации 2017
Издательство Феникс
Раздел каталога Экономика. Управление. Предпринимательство (Бизнес) (ID = 109)
Серия книги Высшее образование
ISBN 978-5-222-27576-4
EAN13 9785222275764
Артикул O0076440
Количество страниц 540
Тип переплета матовая+лакировка
Формат 84*108/32
Вес, г 545

Посмотрите, пожалуйста, возможно, уже вышло следующее издание этой книги и оно здесь представлено:

Аннотация к книге "Эконометрика: учеб. пособие"
автор Герасимов

Рассмотрены примеры решения задач с использованием основных приемов и методов эконометрического анализа социально-экономических явлений и процессов, особенности и порядок спецификации, параметризации, идентификации и верификации моделей парной и множественной регрессии. Отдельные разделы посвящены изучению взаимосвязей, анализу и моделированию временных рядов данных и системам одновременных уравнений. Содержит задачи для самостоятельного решения, вопросы для самоконтроля и тестовые задания. Для бакалавров, магистров и аспирантов экономических специальностей, преподавателей, научных работников и специалистов аналитических служб.

Читать онлайн выдержки из книги "Эконометрика: учеб. пособие"
(Автор Герасимов)

К сожалению, посмотреть онлайн и прочитать отрывки из этого издания на нашем сайте сейчас невозможно, а также недоступно скачивание и распечка PDF-файл.

До книги"Эконометрика: учеб. пособие"
Вы также смотрели...

Другие книги серии "Высшее образование"

Другие книги раздела "Экономика. Управление. Предпринимательство (Бизнес)"

Читать онлайн выдержки из книги "Эконометрика: учеб. пособие" (Автор Герасимов)

Серия
«Высшее образование»
А. Н. ГЕРАСИМОВ, Е. И. ГРОМОВ, Ю. С. СКРИПНИЧЕНКО
ЭКОНОМЕТРИКА
УЧЕБНОЕ ПОСОБИЕ
Рекомендовано УМО РАЕ
по классическому университетскому и техническому образованию в качестве учебного пособия для студентов высших учебных заведений, обучающихся по направлению подготовки 38.03.01 Экономика
(протокол № 528 от «10» августа 2015 г.)
Ростов-на-Дону «ФЕНИКС» 2017
ББК656я73
КТК 0906
Рецензенты:
доктор экономических наук, профессор кафедры экономической теории и мировой экономики Северо-Кавказского федерального университета, заслуженный работник высшей школы РФ А.В. Гладилин;
доктор экономических наук, профессор кафедры экономики и управления Адыгейского государственного университета Е.Н. Захарова;
доктор технических наук, профессор кафедры математического моделирования и информатики Волгоградского государственного университета А.Ф. Рогачев
ОГЛАВЛЕНИЕ
ВВЕДЕНИЕ 7
ГЛАВА 1

Эконометрика как наука 9

Предмет эконометрики 12

Цели и задачи эконометрики 13

Критерии и принципы эконометрики 14

Основные этапы эконометрического моделирования 16

Общее представление о стохастических и детерминированных процессах 18

Методы прогнозирования: интуитивный, формализованный 21

Контрольные вопросы 24
Тестовые задания для самостоятельной проверки знаний 24
Практикум 27
Задачи для самостоятельного решения 52
ГЛАВА 2
ПОДГОТОВКА ЭМПИРИЧЕСКОЙ БАЗЫ
ЭКОНОМЕТРИЧЕСКОГО ИССЛЕДОВАНИЯ 61

Формирование эмпирической базы исследования 61

Предварительная обработка статистических данных 63

Интерполирование статистических данных 67

Методы многомерных сравнений 69

Контрольные вопросы73
Тестовые задания для самостоятельной проверки знаний 74
Практикум78
Задачи для самостоятельного решения 97
ГЛАВА 3
СПЕЦИФИКАЦИЯ ЭКОНОМЕТРИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ 107

Организация процесса построения эконометрических

моделей 107

Спецификация эконометрических моделей 109

Методы отбора факторов при построении

регрессионных моделей 115

Выбор формы уравнения множественной регрессии 117

Фиктивные переменные 119

Основные эконометрические модели и их типы 122

Применение эконометрических моделей 126

Контрольные вопросы127
Тестовые задания для самостоятельной проверки знаний 128
Практикум131
Задачи для самостоятельного решения 134
ГЛАВА 4
ОЦЕНКА ПАРАМЕТРОВ РЕГРЕССИОННЫХ УРАВНЕНИЙ 137

Метод наименьших квадратов (МНК) 137

Предпосылки МНК 143

Мультиколлинеарность 152

Обобщенный метод наименьших квадратов (ОМНК) 157

Контрольные вопросы163
Тестовые задания для самостоятельной проверки знаний 164
Практикум 167
Задачи для самостоятельного решения192
ГЛАВА 5
ИДЕНТИФИКАЦИЯ ПАРНЫХ ЭКОНОМЕТРИЧЕСКИХ
МОДЕЛЕЙ 200

Статистическая корректность эконометрической модели 200

Идентификация парной линейной регрессионной модели 202

Статистическое изучение парной нелинейной

регрессионной эконометрической модели 210

Оценка адекватности модели 215

Верификация регрессионных моделей 216

Контрольные вопросы219
Тестовые задания для самостоятельной проверки знаний 220
Практикум223
Задачи для самостоятельного решения234
ГЛАВА 6
ИДЕНТИФИКАЦИЯ МНОГОФАКТОРНЫХ
ЭКОНОМЕТРИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ 242

Идентификация множественной регрессии 242

Частные регрессия и корреляция 245

Оценка статистической значимости уравнения

множественной регрессии 250
Контрольные вопросы253
Тестовые задания для самостоятельной проверки знаний254
Практикум258
Задачи для самостоятельного решения266
ГЛАВА 7
ЭКОНОМЕТРИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ
ВОСПРОИЗВОДСТВЕННОГО ПРОЦЕССА 276

Анализ производства и издержек 276

Типы производственных функций 278

Производственная функция Кобба-Дугласа283

Функции издержек 285

Анализ спроса и предложения 286

Анализ инвестиций и основных фондов 290

Эконометрические модели экономического роста 292

Контрольные вопросы 294
Тестовые задания для самостоятельной проверки знаний 295
Практикум298
Задачи для самостоятельного решения 31 2
ГЛАВА 8
ЭКОНОМЕТРИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ДИНАМИКИ
СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ 315

Классификация и компонентный анализ рядов динамики 315

Методология регрессионного анализа тенденции

временного ряда 319

Методы измерения устойчивости тенденций динамики 322

Моделирование сезонных и циклических колебаний

временного ряда 324

Моделирование тенденции ряда динамики при наличии

структурных изменений 328

Корреляционный анализ временных рядов данных 334

Прогнозирование тенденции временного ряда 336

Контрольные вопросы 340
Тестовые задания для самостоятельной проверки знаний 340
Практикум343
Задачи для самостоятельного решения367
ГЛАВА 9
ЭКОНОМЕТРИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ СЛОЖНЫХ
ДИНАМИЧЕСКИХ СИСТЕМ 377

Характеристика классов динамических

эконометрических моделей 377

Регрессионный анализ связных динамических рядов 378

Теория коинтеграции временных рядов 384

Интерпретация параметров моделей с распределенным лагом ... 387

Выбор формы модели с распределенным лагом 388

Авторегрессионные модели 397

Оценка параметров моделей авторегрессии 400

Новые направления в анализе многомерных

временных рядов 402
Контрольные вопросы 408
Тестовые задания для самостоятельной проверки знаний 409
Практикум412
Задачи для самостоятельного решения420
ГЛАВА 10
СИСТЕМЫ ЭКОНОМЕТРИЧЕСКИХ УРАВНЕНИЙ 422

Необходимость использования систем уравнений 422

Составляющие и формы систем уравнений

в эконометрических исследованиях 425

Смещенность и несостоятельность оценок МНК

для систем одновременных уравнений 430

Проблема идентификации 434

Методология оценивания параметров систем уравнений 439

Косвенный метод наименьших квадратов (КМНК) 440

Двухшаговый метод наименьших квадратов (ДМНК) 443

Трехшаговый метод наименьших квадратов (ТМНК) 447

Применение систем эконометрических уравнений 449

Контрольные вопросы453
Тестовые задания для самостоятельной проверки знаний454
Практикум457
Задачи для самостоятельного решения489
Контрольное тестирование знаний 492
Глоссарий 530
Приложения 534
Список литературы 540
ВВЕДЕНИЕ
Эконометрика — относительно недавно появившаяся, но быстро развивающаяся научная дисциплина. Постоянно усложняющиеся экономические процессы ведут к необходимости создания и совершенствования методов их изучения и анализа. Современная наука все шире использует математический и статистический аппараты для своих исследований. На практике распространение получили количественный анализ и моделирование.
Сегодня эконометрика получила всемирное признание. Если в период плановой экономики в нашей стране упор делался на балансовые и оптимизационные методы и модели, то с переходом к рыночной системе эти модели выглядят архаичными, все более возрастает роль эконометрических методов. Только на их основе возможны исследование и теоретическое обобщение эмпирических зависимостей экономических переменных и построение качественного прогноза в бизнесе.
Основная задача эконометрики заключается в наполнении эмпирическим содержанием априорных экономических рассуждений. Следовательно, предметом эконометрики являются социально-экономические явления и процессы. Изучение экономических явлений в эконометрике осуществляется посредством специальных методов и моделей, позволяющих на базе экономической теории, социально-экономической статистики и математико-статистического инструментария придавать количественные выражения качественным зависимостям.
В научных исследованиях концептуальные и прикладные аспекты эконометрики зачастую отделяются друг от друга. Безусловно, в изучении социально-экономических процессов первичной является собственно экономическая составляющая эконометрики, поскольку экономика определяет постановку задачи и ключевые предпосылки. Математически выраженный результат интересен только с позиции его экономической интерпретации.
Во второй половине ХХ века широкому распространению и развитию эконометрических методов способствовало появление электронных вычислительных машин. Эконометрические пакеты для персональных компьютеров сделали методы более доступными, упростили расчеты всевозможных статистических характеристик, параметров, построение таблиц и графиков. Это позволило снизить трудоемкость работы эконометриста и сконцентрировать усилия на постановке задачи, выборе соответствующей модели, метода ее решения, интерпретации полученных результатов.
ГЛАВА
ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ЭКОНОМЕТРИЧЕСКОГО ИССЛЕДОВАНИЯ

Эконометрика как наука

Эконометрика — быстроразвивающаяся отрасль науки, целью которой является количественное измерение экономических отношений. Свидетельством всемирного признания эконометрики является присуждение Нобелевской премии Р. Фришу и Я. Тинбергу (1969 г.), Л. Клейну (1980 г.), Т. Хаавельмо (1989 г.), Дж. Хекману и Д. Макфаддену (2000 г.).
По мнению директора ЦЭМИ РАН академика В.Л. Макарова, современное экономическое образование держится на трех китах: макро-, микроэкономике и эконометрике. В условиях рыночной экономики возрастает роль эконометрических методов и теряет свою актуальность построение оптимизационных моделей отраслей и предприятий. Без знания эконометрических методов невозможны исследование и теоретическое обобщение эмпирических зависимостей переменных, а также построение надежного прогноза в банковском деле, финансах и бизнесе.
Слово «эконометрика» представляет собой комбинацию двух слов — «экономика» и «метрика». Сам термин был введен, по одним источникам, в 1926 году норвежским ученым Р. Фришем и подчеркивает специфику, содержание эконометрики как науки: количественное выражение связей и соотношений, раскрытых и обоснованных экономической теорией. По другим данным, термин «эконометрика» введен бухгалтером П. Цьемпой в 1910 году (Австро-Венгрия), причем у Цьемпы — «эконометрия».
Один из первых сторонников выделения этой новой дисциплины И. Шумпетер полагал, что в соответствии со своим назначением эта наука должна называться «эконометрика». Советский ученый А.Л. Вайнштейн считал, что название науки основывается на греческом слове «метрия» (геометрия, планиметрия и т. д.), соответственно по аналогии — эконометрия. Однако в мировой науке общепринятым стал термин «эконометрика».
Зарождение эконометрики является следствием междисциплинарного подхода к изучению экономики. Эта наука возникла в результате взаимодействия и объединения в особый «сплав» трех дисциплин: экономической теории, математической экономики и статистики (экономической и математической). Впоследствии к ним присоединилось развитие вычислительной техники как особое условие дисциплины «эконометрика».
В журнале «Эконометрика», основанном в 1933 году Р. Фришем, он дал следующее определение науке: «Эконометрика — это не то же самое, что экономическая статистика. Она не идентична и тому, что мы называем экономической теорией, хотя значительная часть этой теории носит количественный характер. Эконометрика не является синонимом приложений математики к экономике. Как показывает опыт, каждая из трех отправных точек — статистика, экономическая теория и математика — необходимое, но недостаточное условие для понимания количественных отношений в современной экономической жизни. Это — единство всех трех составляющих. И это единство образует эконометрику».
Таким образом, эконометрика — это наука, которая дает количественное выражение взаимосвязей экономических явлений и процессов. Нельзя утверждать, что достигнуто однозначное определение эконометрики. Кроме того, есть мнение, что единое общепринятое определение эконометрики в настоящее время отсутствует.
Так, С. Фишер отмечал, что эконометрика — это раздел экономики, занимающийся разработкой и применением статистических методов для измерения взаимосвязей между экономическими переменными.
Э.Маленво придерживался широкого понимания, интерпретируя эконометрику как «любое приложение математики и статистических методов к изучению экономических явлений».
О. Ланге писал, что эконометрика занимается определением наблюдаемых в экономической жизни конкретных количественных закономерностей, применяя для этой цели статистические методы.
С.А. Айвазян полагает, что эконометрика объединяет совокупность методов и моделей, позволяющих на базе экономической теории, экономической статистики и математического инструментария придавать количественные выражения качественным зависимостям.
Основные результаты экономической теории носят качественный характер, а эконометрика вносит в них эмпирическое содержание. Математическая экономика выражает экономические законы в виде математических соотношений, а эконометрика осуществляет опытную проверку этих законов. Экономическая статистика дает информационное обеспечение исследуемого процесса в виде исходных статистических данных и экономических показателей, а эконометрика, используя традиционные математико-статистические и специально разработанные методы, проводит анализ количественных взаимосвязей между этими показателями.
Базовые понятия эконометрики имеют два определения — «экономическое» и «математическое». Подобная двойственность имеет место и в формулировках результатов от экономических работ, в которых почти не используется математический аппарат, до математических трудов, использующих аппарат современной математики.
Экономическая составляющая эконометрики является первичной. Именно экономика определяет постановку задачи и исходные предпосылки, а результат, формируемый на математическом языке, представляет интерес лишь в том случае, если удается его экономическая интерпретация.
Широкому внедрению экономических методов способствует развитие электронных вычислительных машин. Компьютерные эконометрические пакеты сделали более доступными и наглядными эти методы, так как наиболее трудоемкую работу по расчету различных статистик, параметров, характеристик, по построению таблиц и графиков в основном стал выполнять компьютер, а эконометристу осталась творческая работа: постановка задачи, выбор соответствующей модели и метода ее решения, интерпретация результатов.

Предмет эконометрики

Рыночная экономика требует улучшения использования статистической и экономической информации, характеризующей результаты хозяйственной деятельности. Создание информационной базы невозможно без учета действия различных факторов, формирующих финансовые результаты. Одновременно целесообразно выделить влияние факторов, которые зависят непосредственно от принятия управленческих решений данным субъектом хозяйствования, и влияние факторов, не зависящих от менеджмента (изменение цен, тарифов, налогов, инфляции и т. д.).
Элиминирование (устранение) влияния таких факторов в эконометрических моделях и характеристика их влияния путем соответствующих вычислений позволяют более правильно прогнозировать результаты исследуемых явлений в будущем периоде.
Эконометрические расчеты позволяют лучше понять хозяйственные процессы и явления, что помогает достоверно формулировать результаты и делать прогнозы. Более эффективное функционирование хозяйственной системы требует умелой и реальной экономической политики, а эффективная политика требует понимания различных взаимосвязей между факторами и результатами. При принятии управленческих решений необходимо знать систему этих взаимосвязей и соответствующим образом влиять на них.
Предметом исследования эконометрики можно назвать (так же как и для экономической теории) экономические явления. Но в отличие от экономической теории эконометрика акцентирует внимание на количественных, а не на качественных аспектах этих явлений. Например, экономическая теория утверждает, что спрос на товар с ростом его цены убывает, но при этом не отвечает на вопрос — как быстро, согласно какому условию и т. д. Эконометрика отвечает на эти вопросы применительно к каждому конкретному случаю.
Таким образом, предметом эконометрики являются факторы, формирующие развитие экономических явлений и процессов, а эконометрика — это искусство предвидения, разработки экономических прогнозов и гипотез.
Предпосылки, на которых основываются оценки факторов развития экономики, связаны с риском. Для уменьшения ошибок эконометристы должны решить, как включить в эконометрические расчеты все без исключения факторы и выбрать наиболее эффективные методы их оценки, обеспечивающие их достоверность.

Цели и задачи эконометрики

Устойчивое экономическое развитие (государства, отрасли или объекта хозяйствования) зависит от надежности и обоснованности управленческих решений. Обоснование процесса принятия решений является наиболее важной задачей эконометрики. Ход принятия управленческих решений должен учитывать их многовариантность, наличие неопределенности, оценку влияния факторов на отдельно взятый вариант и т. д. Выбор наилучшего варианта производится путем эконометрических расчетов. Для каждого из вариантов предпочтение отдается обеспечивающему наивысшую эффективность управленческих решений.
Эконометрика обеспечивает непрерывный процесс принятия управленческих решений, дающих возможность достигать намеченных целей. В этом контексте задачей являются выявление возможной цели менеджмента и определение ее фактического достижения при различных вариантах осуществления экономического процесса. Следовательно, задачей является оценка направленных действий на достижение и повышение экономической эффективности.
Кроме того, задача эконометрики — прогнозирование путей развития макро- и микроэкономических факторов. Прогнозная информация должна давать возможность принятия решений в зависимости от экономической конъюнктуры. Такие решения разрабатываются на основе статистических данных, обработанных и обобщенных эконометрическими методами.
Таким образом, ключевая задача эконометрики — наполнение эмпирическим содержанием априорных экономических рассуждений (количественная характеристика известных качественных экономических явлений).
Подобная трактовка задачи отвечает ключевой цели эконометрики — эмпирическому обобщению экономических законов.
С практической точки зрения к основным задачам эконометрики можно отнести:
• построение эконометрических моделей — представление эконометрических моделей в математической форме, удобной для проведения эмпирического анализа. Данную проблему называют проблемой спецификации, которую можно решить несколькими способами;

оценку параметров построенной модели, позволяющую характеризовать адекватность модели реальными данными. Указанная задача решается на этапе параметризации;

проверку качества полученных параметров модели в целом. Данная задача реализуется на этапе верификации модели;

• использование построенных моделей для объяснения поведения исследуемых экономических показателей, прогнозирования, осмысления экономических решений.

Критерии и принципы эконометрики

Успешное выполнение поставленных задач эконометрики зависит от следующих критериев и принципов эконометрических расчетов (рис. 1.1).
Выявление цели позволяет менеджменту выбрать возможные варианты действий. Выбор способов достижения (альтернатив) поставленной цели может быть осуществлен по ранжированию их пользы. Последовательное взвешивание затрат по отношению к их эффективности делает процесс выдвижения альтернатив наиболее важным критерием эконометрических расчетов, требующим формулирования исходных предпосылок, определения сферы и элементов эконометрических расчетов, сбора информации и разработки эконометрических гипотез, их оценки.
Ресурсы, необходимые для осуществления производственного процесса, имеют стоимостную оценку, а их истинная мера выражается возможностями реализации альтернативных действий. Эконометрические расчеты позволяют выявить последствия и результаты каждой из альтернатив, дать характеристику как уровню затрат и их эффективности, так и степени достижения целей.
Эконометрические расчеты нужно проводить постоянно, систематически проверяя их критерии от постановки проблемы, отбора цели, составления альтернативных действий, сбора данных, выбора метода их оценки и построения эконометрических прогнозов и моделей, взвешивания затрат по отношению к результатам, дополнительной проверки предпосылок, исходных данных, перепроверки целей, выявления новых альтернатив до построения улучшенных моделей.
Принцип правильной формулировки проблемы требует определения, насколько широко она поставлена, выяснения целей ее достижения и поиска методов и способов оценки альтернативных действий.
Принцип систематической направленности требует определения наиболее важных взаимосвязей между факторами и результатами, привлечения к выяснению проблем соответствующих специалистов (технологов, инженеров, социологов и т. д.).
Принцип учета неопределенности и его применение в эконометрических исследованиях необходимы для выявления неопределенных ситуаций и оценки их влияния на конечную эффективность. Наиболее сложным аспектом этого принципа является прогнозирование изменения управленческих решений относительно затрат и эффективности в зависимости от изменения экономических предпосылок и факторов развития экономики.

Основные этапы эконометрического моделирования

Реализация поставленных задач дисциплины требует разделения процедуры построения эконометрической модели на несколько взаимосвязанных этапов. Остановимся подробнее на каждом из них.
1-й этап постановочный — формируются цель исследования, набор участвующих в модели экономических переменных. В качестве цели эконометрического моделирования обычно рассматриваются анализ изучаемого экономического процесса (объекта), прогноз его экономических показателей, предложение о возможном развитии явления при различных значениях экзогенных (независимых) переменных, выработка управленческих решений. При выборе переменных необходимо теоретически обосновать каждую (рекомендуется, чтобы их число было как минимум в пять раз меньше числа наблюдений). Объясняющие переменные не должны быть связаны функциональной или тесной корреляционной зависимостью, так как это сопряжено с невозможностью оценки параметров модели (явление мультиколлинеарности). Для отбора переменных может использоваться процедура пошагового отбора переменных, а для оценки влияния качественных признаков (пол, образование) — фиктивные переменные. Определяющим при включении в модель тех или иных переменных является экономический анализ исследуемого объекта.
2-й этап априорный — проводятся анализ сущности изучаемого объекта, формирование и формализация априорной (известной заранее, до начала моделирования) информации.
3-й этап информационный — осуществляется сбор необходимой статистической информации, значений экономических переменных. Здесь используются данные наблюдения, полученные в условиях активного (с участием исследователя) и пассивного (без участия эконометриста) эксперимента.
4-й этап спецификация модели — в математической форме выражаются обнаруженные связи и соотношения, устанавливается состав экзогенных и эндогенных (соответственно внутренних, результативных) переменных; формируются исходные предпосылки и ограничения модели. От того, насколько точно выполнена задача спецификации, зависит успех эконометрического моделирования.
5-й этап параметризация — оцениваются параметры (коэффициенты) выбранной зависимости. Эта оценка осуществляется на основе имеющихся статистических данных (обычно для получения количественных оценок используются методы регрессионного анализа).
6-й этап идентификация — осуществляются статистический анализ модели и оценка ее параметров. При этом не следует путать проблему идентификации модели с ее идентифицируемостью (возможностью получения определенных параметров модели, заданной системой одновременных уравнений).
7-й этап верификация — проводится проверка адекватности модели, выясняется, насколько удачно решены проблемы спецификации, идентификации, идентифицируемости модели, какова точность прогнозных расчетов по данной модели, насколько соответствует построенная модель реальному экономическому явлению. На этом этапе может совершенствоваться форма модели, уточняться состав переменных.
Выделенные этапы построения модели носят условный характер. Состав используемых процедур, приемов и методов, их очередность зависят от типа разрабатываемой эконометрической модели, особенностей исследуемых процессов. На наш взгляд, центральное место в эконометрическом исследовании занимает этап оценки параметров модели. По его результатам конкретизируется уравнение, полученные оценки параметров которого играют ведущую роль при проверке качества модели, обосновании направлений ее дальнейшей модификации.
Если модель удовлетворяет всем требованиям качества, то она может быть использована для прогнозирования или объяснения внутренних механизмов исследуемых процессов. Такая модель позволяет с высокой долей надежности предсказать среднее значение исследуемого экономического показателя на основе прогнозируемых или фиксируемых значений факторов, предвидеть вероятности отклонения конкретных значений изучаемой величины от предсказываемого по модели. Модель поможет определить, на какие факторы, в каком направлении и объеме следует воздействовать, чтобы значение исследуемого показателя лежало в определенных числовых границах.
Предлагаемая схема демонстрирует суть и последовательность эконометрических исследований (рис. 1.2).
Данная схема отражает циклическую природу эконометрического исследования: от экономической теории к моделированию; от моделирования к совершенствованию теории и более глубокому пониманию сути происходящих процессов; от понимания сути к осуществлению продуманной и целенаправленной экономической политики.

Общее представление о стохастических и детерминированных процессах

Изучение механизма рыночных связей, взаимодействие спроса и предложения, влияние объема и состава предложения на объем и структуру товарооборота, формирование товарных запасов, издержек обращения, прибыли и других качественных
показателей имеют первостепенное значение для прогнозирования конъюнктуры рынка. В целях научно обоснованного прогнозирования и рационального управления механизмом рыночных отношений важно выявленным связям придать математическую определенность. Без количественной оценки закономерности связи невозможно доводить результаты экономических разработок до такого уровня, чтобы они могли использоваться для практических целей.
В решении этих задач важная роль принадлежит эконометрике, в частности эконометрическим моделям, которые представляют собой совокупность уравнений, описывающих связи между некоторыми экономическими показателями. Соотношения между переменными могут носить стохастический и детерминированный характер.
Стохастика происходит от греческого слова stochastikos и означает «умеющий угадывать, проницательный», прогнозирование стохастических (случайных) процессов определяется как предсказание значения случайного процесса в некоторый будущий момент времени по наблюденным значениям этого процесса в прошлом и настоящем с некоторой степенью вероятности и описывается регрессионными уравнениями.
Термин детерминированное в переводе с латыни означает «предсказуемое». Детерминированные соотношения выражаются тождествами и не содержат случайных величин. Примером детерминированной связи может быть соотношение между валовым национальным доходом и валовыми доходами отдельных отраслей.
Для получения долгосрочных и качественных прогнозов возникает необходимость синтеза комбинированных детерминированно-стохастических моделей. Оценка объекта прогнозирования в связи с этим должна базироваться на сочетании аспектов детерминированности и неопределенности, где под детерминизмом будет пониматься философская концепция, признающая объективную закономерность и причинную обусловленность всех явлений природы и общества.
Детерминированные модели предполагают жесткие функциональные связи между переменными величинами модели.
При функциональной связи изменение результативного признака у всецело обусловлено действием факторного признака x:
Y= f(x).(1.1)
(Примером функциональной связи является зависимость длины окружности l от радиуса г: l = 2 nr.)
Стохастические модели допускают наличие случайных воздействий на исследуемые показатели. Такой вид зависимости называется корреляционной. При корреляционной связи изменение результативного признака y обусловлено влиянием факторного признака x не всецело, а лишь частично, так как возможно влияние прочих факторов Д:
Наблюдаемое значение
Объясненная
зависимой
переменой
часть, зависящая от значений объясняющих переменных
Случайная составляющая
f(x)
где А — случайная величина, называемая возмущением, или ошибкой.
Сформулировать задачу моделирования самым общим образом можно так: на основании экспериментальных данных определить объясненную часть и, рассматривая случайную составляющую как случайную величину, получить оценки параметров ее распределения.
Если в стохастической системе удается строить прогнозы, то это только означает, что нащупана детерминированная структура, суть или стержень системы или процесса, и эта суть прогнозируется (экстраполируется «назад» или «вперед») в море случайностей (временных, пространственных или структурных). Таким образом, прогнозирование базируется на неявном детерминизме существа объекта или процесса, «прорывающегося» сквозь случайно проявляющиеся и измеряемые параметры.

Методы прогнозирования: интуитивный, формализованный

Под интуитивными методами прогнозирования понимают методы экспертных оценок с научно обоснованной организацией проведения всех этапов экспертизы и применением количественных методов при оценке суждений экспертов и при формальной групповой обработке результатов.
К формализованным методам прогнозирования, относятся методы экстраполяции и методы математического моделирования.
Интуитивные методы базируются на интуитивно-логическом мышлении человека в сочетании с количественными методами оценки и обработки полученных результатов. Различают: а) методы индивидуальных экспертных оценок: метод интервью, аналитический метод, метод написания сценария; б) методы коллективных экспертных оценок: метод «комиссий», метод «Дельфи», метод «коллективной генерации идей»; в) методы морфологического анализа.
Формализованные методы базируются на математической теории, которая обеспечивает повышение достоверности и точности прогнозов, значительно сокращает сроки их выполнения, позволяет автоматизировать обработку информации и оценку результатов. Различают: а) методы экстраполяции; б) методы математического моделирования.
При проведении эконометрических исследований используются формализованные методы прогнозирования (в частности методы экстраполяции и математического моделирования). Под экстраполяцией понимается метод научного исследования, заключающийся в распространении выводов, полученных из наблюдений над одной частью явления, на другую его часть. Или в более узком смысле — это нахождение по ряду данных временного ряда других его значений, находящихся вне этого ряда.
Экстраполяция заключается в изучении сложившихся в прошлом и настоящем устойчивых тенденций экономического развития и перенесении их на будущее. В прогнозировании экстраполяция (экстраполирование) реализуется при работе с временными рядами и представляет собой нахождение значений функции за пределами ее области определения с использованием информации о поведении данной функции в некоторых точках, принадлежащих области ее определения. Формальная экстраполяция базируется на продолжении и сохранении в будущем прошлых и настоящих тенденций развития экономического объекта.
Различают перспективную и ретроспективную экстраполяцию. Перспективная экстраполяция предполагает продолжение уровней ряда динамики (временных рядов) на будущее на основе выявленной закономерности изменений уровней в изучаемом отрезке времени. Ретроспективная экстраполяция характеризуется продолжением уровней ряда динамики (временных рядов) в прошлое.
Понятие экстраполяции неразрывно связано с интерполяцией (интерполирование), применяющейся, как правило, на этапе предварительной обработки данных при отсутствии информации для отдельных интервалов времени. Методы интерполяции позволяют определить промежуточные значения функции внутри области ее определения (либо интерполяция — нахождение таблично заданной функции внутри заданного интервала, где она не задана).
Для повышения точности экстраполяции используются различные приемы. Например, экстраполируемая часть общей кривой развития (тренд) корректируется с учетом реального опыта функционирования отраслей — аналогов исследований или объектов, отражающих в своем развитии прогнозируемый объект.
Метод экстраполяции применяется при стабильности экономической системы, устойчивости явлений, когда динамика процессов, показателей в перспективе определяется тенденциями их изменения в прошедшем периоде. Прогноз становится проекцией прошлого в будущем. В экстраполяции требуется анализировать временные ряды; обрабатывать ретроспективный ряд, применяя сглаживание и выравнивание; искать коэффициенты, минимизирующие отклонения; использовать методы скользящего и экспоненциального сглаживания.
В эконометрическом исследовании особое внимание уделяется тренду («тенденции развития»). При разработке модели тренд оказывается основой прогнозируемого временного ряда, на который накладываются другие составляющие. Тренд — это длительная тенденция изменения стохастического процесса, определяющая общее направление развития, основную тенденцию изменения экономических показателей, их временных рядов, характеристика основной закономерности движения во времени, в некоторой мере свободной от случайных воздействий.
Модели тренда могут различаться по виду. Их выбор в каждом конкретном случае осуществляется в соответствии с рядом статистических критериев. Наибольшее распространение в практических исследованиях получили следующие функции: линейная, квадратическая, степенная (частные случаи степенного полинома), показательная, экспоненциальная, логистическая (частные случаи экспоненциального многочлена).
Контрольные вопросы

Эконометрика как наука.

Предмет эконометрики.

Цели эконометрики.

Задачи эконометрики.

Критерии и принципы эконометрики.

Этапы эконометрического моделирования.

Общее представление о детерминированных и стохастических процессах.

Общее понятие эконометрических моделей, их типы.

Модели временных рядов.

Регрессия модели с одним уравнением.

ТЕСТОВЫЕ ЗАДАНИЯ
ДЛЯ САМОСТОЯТЕЛЬНОЙ ПРОВЕРКИ ЗНАНИЙ
1. Эконометрика — это:
а) наука, которая дает количественное выражение взаимосвязей в экономике;
б) учение о системе показателей, дающих представление об экономике;
в)различного рода цифровые данные.

Предметом эконометрики является:

а) сбор цифровых данных;
б) определение наблюдаемых в экономике количественных закономерностей;
в)изучение экономических законов.

Эконометрическая модель описывает:

а) состав переменных;
б) функциональные связи между переменными;
в)набор цифровых данных;
г)стохастические связи между переменными.

Переменные, определяемые из уравнений модели, называются:

а) независимые;
б) зависимые;
в)предопределенные.

Переменные, задаваемые «извне», в определенной степени управляемые (планируемые), называются:

а) предопределенные;
б) эндогенные;
в)экзогенные.

Пространственные данные фиксируются:

а) по одному объекту за период времени;
б) в один и тот же момент времени по нескольким объектам;
в)по нескольким объектам за период времени.

Идентификация модели — это:

а) статистическое оценивание неизвестных параметров модели;
б) сбор необходимой статистической информации;
в)статистическая оценка параметров и модели в целом;
г)проверка точности модельных данных.

Нулевой называется гипотеза:

а) которая отклоняется;
б) подвергающаяся проверке;
в)которая содержит одно конкретное предположение.

Альтернативной называется гипотеза:

а)необходимая для проверки нулевой гипотезы;
б)которая отклоняется;
в)которая содержит несколько конкретных предположений.

Уровнем значимости называется:

а)совокупность значений критерия проверки, при которых нулевую гипотезу не отклоняют;
б)совокупность значений критерия проверки, при которых нулевую гипотезу отклоняют;
в)вероятность отвергнуть правильную нулевую гипотезу.

Задача спецификации модели не включает определение:

а)вида зависимости;
б)набора экзогенных и эндогенных переменных;
в)значений параметров модели;
г)состава системы уравнений и их структуру.

К проблеме построения эконометрической модели не относится:

а)отбор существенных факторов, включаемых в уравнение регрессии;
б)разработка программного обеспечения для реализации эконометрических методов;
в)выбор метода оценки параметров модели;
г)определение спецификации модели.

Проверка адекватности эконометрической модели эмпирическим данным проводится на этапе:

а)линеаризации;
б)параметризации;
в)спецификации;
г)верификации.

Экономическая статистика используется эконометрикой в качестве:

а)информационного обеспечения необходимыми исходными данными;
б)экономического обоснования полученных результатов эконометрического моделирования;
в)прикладной дисциплины для обеспечения проведения автоматизированных эконометрических расчетов;
г)математического инструментария.
15.Эконометрические модели являются:
а)структурными;
б)оптимизационными;
в)стохастическими;
г)нормативными.
ПРАКТИКУМ
Задача 1.1. По данным таблицы 1.1 предположите наличие связи между признаками и определите ее форму, используя графический метод.
Таблица 1.1 Данные о стоимости основных производственных фондов и продукции сельского хозяйства в разрезе районов Ставропольского края, млн руб.
Окончание табл. 1.1
Решение
а) Инструменты графического анализа SPSSStatistics 20.
Для реализации графического метода определения зависимости между исследуемыми переменными с помощью средств графического отображения программного продукта SPSSStatistics 20 первоначально необходимо создать таблицу исходных данных, в которой укажем два ряда значений переменных x и y. Затем в меню «Графика» найдем инструмент «Конструктор диаграмм». В появившемся диалоговом окне необходимо выполнить следующие операции:
• в качестве типа диаграммы выбрать «Простая диаграмма рассеяния»;
• соотнести переменные x и y соответственно осям абсцисс и ординат (рис. 1.3), нажать «ОК».
В результате получим диаграмму рассеивания фактических значений исследуемых переменных, которая называется полем корреляции (рис. 1.4).
б) Инструменты графического анализа Statistica 6.0.
Для построения диаграммы в Statistica 6.0 необходимо создать таблицу исходных данных со значениями переменных x и y. Далее в меню «Графика» откроем инструмент «Диаграммы рассеяния» (рис. 1.5).
Выполним необходимые настройки:
• во вкладке «Переменные» соотнесем переменные x и y соответственно осям абсцисс и ординат;
• в поле «Подгонка» выключим линейную подгонку;
• нажмем «ОК».
В результате получим поле корреляции, аналогичное полю корреляции, построенному в SPSSStatistics 20 (рис. 1.6).
Таким образом, по расположению точек можно предположить наличие прямолинейной корреляционной связи. Однако для проверки данного предположения целесообразно было бы провести более углубленный анализ исследуемой связи, например при помощи эмпирической регрессии.
Задача 1.2. Имеются данные об урожайности зерновых культур (Y) в регионе и обеспеченности сельскохозяйственных организаций (СХО) зерноуборочными комбайнами (X). Необходимо определить вид корреляционной зависимости между рассматриваемыми признаками на основании эмпирической регрессии.
Таблица 1.2 Данные об урожайности зерновых культур (Y) в регионе и обеспеченности сельхозтоваропроизводителей (СХО) зерноуборочными комбайнами (X) в 2012 г.
Возможна доставка книги в , а также в любой другой город страны Почтой России, СДЭК, ОЗОН-доставкой или транспортной компанией.
{{searchData}}
whatsup