Наблюдение, сводка и группировка статистических данных.

Лекция 1. Предмет, задачи и способы эконометрики.

задачи и Цели изучения темы

изучить предмет, задачи и способы эконометрики.

1. Главные понятия эконометрики.

  1. Измерения в экономике.
  2. Наблюдение, группировка и сводка статистических данных.

Главные понятия эконометрики.

Слово «эконометрика» является комбинацией двух слов: «метрика» и «экономика».

Сам термин подчеркивает содержание и специфику эконометрики как науки: количественное выражение тех соотношений и связей, каковые раскрыты и обоснованы экономической теорией.

Эконометрика – наука, исследующая зависимости и количественные закономерности в экономике при помощи способов математической статистики. База этих способов – корреляционно – регрессионный анализ.

Эконометрика дает возможность приобрести количественное выражение связей экономических процессов и явлений на базе экономической теории, экономической статистики, математико – статистического инструментария. Статистический подход к эконометрическим измерениям есть главным.

Зарождение эконометрики есть следствием междисциплинарного подхода к изучению экономики. Эта наука появилась в следствии объединения и взаимодействия трех компонент: экономической теории, статистических и математических способов. Потом к ним присоединилась вычислительная техника как расчетный инструмент ответа эконометрических задач.

развитие и Становление эконометрического способа происходили на базе хороших статистических способов – на множественной регрессии и методах парной, парной, личной и множественной корреляции, выделения тренда и других компонент временного последовательности.

Первые работы по эконометрике показались в конце XIX столетий – начала XX столетий. Так в 1897г. была напечатана работа одного из основателей математической школы в экономической теории В. Парето, посвященная статистическому изучению доходов населения в различных государствах. В начале XXв. вышли пара работ британского статистика Гукера, в которых он применил корреляционно-регрессионные способы, созданные Пирсоном и его школой, для изучения связи экономических показателей.

Эконометрическая модель базируется на теоретическом предположении о круге взаимосвязанных переменных, характере связи между ними и наличии нужных статистических данных.

Главные разделы эконометрики: корреляционный анализ, регрессионный анализ, анализ временных последовательностей, совокупности одновременных уравнений, динамические эконометрические модели.

Множество предопределенных переменных формируется их всех экзогенных переменных (каковые смогут быть «привязаны» к прошлым, текущему либо будущим моментам времени) и так называемых лаговых эндогенных переменных, т.е. таких эндогенных переменных, значения которых входят в прошлые (по отношению к текущему) моменты времени, а, следовательно, являются уже известными, заданными.

Экзогенные переменные – это переменные, каковые входят в эконометрическую модель, но рассматриваются как определенные независимо от моделируемого явления. Экзогенные переменные заданны как бы «извне», самостоятельно.

Эндогенные переменные — это переменные, каковые определяются лишь явлением, для которого строится модель. Значения этих переменных формируются в ходе и в функционирования разбираемой экономической совокупности. В эконометрической модели они являются предметом объяснения, их время от времени именуют зависимыми (растолковываемыми) переменными.

Предопределенные переменные – это переменные, выступающие в совокупности в роли факторов (доводов).

Эконометрическая модель помогает для объяснения поведения эндогенных переменных в зависимости от значений экзогенных и лаговых эндогенных переменных.

Выделим 6 этапов построения эконометрической модели:

1. На постановочном этапе формулируются конечные цели моделирования, определяется комплект участвующих в модели показателей и факторов, т.е. устанавливается, какие конкретно из переменных рассматриваются как эндогенные, а какие конкретно – как экзогенные и лаговые эндогенные.

2. На априорном этапе осуществляется предварительный анализ экономической сущности изучаемого явления, формализация и формирование априорной информации, например, относящейся к генезису и природе исходных статистических данных и случайных остаточных составляющих.

3. Моделирование (параметризация) – это выбор неспециализированного вида модели, а также формы и состава входящих в нее связей. В случае если соответствующая совокупность уравнений разрешена довольно эндогенных переменных, то эконометрическая модель в общем случае записывается в виде Y=f(X), и неприятность содержится в определении способов применения множеств результатов наблюдений для уточнения коэффициентов функции f(X). Совокупность уравнений не обязательно должна быть разрешена аналитически. Модель может воображать собой множество операции, каковые разрешают перейти от экзогенных к эндогенным переменным.

4. Информационный этап содержится в сборе нужной предварительном анализе и статистической информации данных. На этом этапе регистрируются значения участвующих в модели показателей и факторов на разных временных либо пространственных промежутках функционирования изучаемого явления.

5. Идентификация модели посвящении статистическому статистической оценке и анализу модели малоизвестных параметров модели. В зависимости от выбираемого численного метода и критерия оценки получаются различные результаты. Из-за надёжности результатов и простоты реализации громаднейшее распространение взял способ мельчайших квадратов (МНК)

6. Верификация модели предполагает сопоставление настоящих и модельных данных, диагностику адекватности модели, оценку точности модельных данных. В случае если модель адекватна и имеет приемлемую точность, то на ее базе строится прогноз – точечный и интервальный.

Последние три этапа сопровождаются трудоемкой процедурой калибровки модели. Она содержится в переборе солидного числа разных вариантов соответствия значений отдельных переменных известным ограничениям и связана с многократными «вычислительными прогонами» модели в целях получения совместной, непротиворечивой и идентифицируемой модели.

В случае если математическую модель экономического явления либо процесса сформулировать в общем виде без исполнения последних этапов, то её нельзя считать эконометрической.

Сущность фактически эконометрической модели содержится в том, что она обрисовывает функционировании как раз конкретной экономической совокупности, а не совокупности по большому счету.

  1. Измерения в экономике

В эконометрических изучениях употребляются разные типы данных.

Эти – сведения о состоянии любого объекта, среди них и экономического, представленные в формализованном виде и предназначенные для обработки (либо уже обработанные).

Эти не обязательно должны быть числовыми. Они смогут иметь разный вид, что может сказываться на выборе способов экономико – матанализа.

Существуют следующие виды данных:

1. Кросс секционные (перекрестные) эти воображают (обрисовывают) обстановку в группе переменных в любой момент времени. К примеру, перечни стоимостей акции, ставок либо обменных направлений, публикуемые в деловых разделах газет, являются кроссом секционные эти, по причине того, что относятся к стоимостям либо ставкам нескольких переменных сейчас времени. Эти, которые связаны с ценой каждой из составляющих индекса акций в конкретный момент времени, кроме этого являются кросс секционными.

2. Пространственные эти характеризуют обстановку по конкретной переменной (либо комплекту переменных), относящейся к пространственно поделённым сходным объектам в одинаковый момент времени (эти по направлениям приобретения либо продажи наличной валюты в конкретный сутки по различным пунктам обмена валют города; комплект сведений (количество производства, количество работников, доход и др.) по различным компаниям в одинаковый момент времени.

3. Временные последовательности отражают трансформации (динамику) каких-либо переменных на промежутке времени. К примеру, информацию о цене акции, обменном курсе валюты за ежедневно (семь дней, месяц) в течение последовательности лет будут ежедневным (еженедельным, ежемесячным) временным рядом.

Измерение понимается по-различному.

1. В широком смысле измерение предполагает выделение некоего свойства, по которому производится сравнение объектов в определенном отношении. Показателями измерения именуют получение, упорядочение и сравнение информации.

Первый, низший, уровень измерения предполагает сравнение объектов по наличию либо по отсутствию исследуемого свойства. На этом уровне измерения применяют термины «номинация», «классификация», «нумерация».

2. Измерение исходит из числового выражения результата и трактуется как операция, из-за которой получается численное значение величины, причем числа должны соответствовать замечаемым особенностям, фактам, качествам, законам науки и т.д.

Второй уровень предполагает сравнение объектов по интенсивности проявляемых особенностей. На этом уровне употребляются термины «шкалирование», «упорядочение».

3. В узком смысле измерение связано с необходимым наличием единицы измерения (эталона).

Третий, верховный, уровень измерения предполагает сравнение объектов с эталоном. На этом уровне употребляются термины «измерение», «квантификация».

Все понятия измерения смогут быль объединены на базе определения шкалы измерения.

Выделим 4 типа шкал. Тип шкалы определяется допустимым преобразованием.

Допустимое преобразование – это преобразование, при котором сохраняются неизменными отношения между элементами совокупности.

Для определения любой шкалы измерения нужно дать наименование объекта, отождествить объект с некоторым свойством либо группой особенностей.

1. Шкала наименований (номинальная шкала).

Измерением в номинальной шкале можно считать любую классификацию, по которой класс приобретает числовое наименование (номер отдела, профессии и т.д.).

Числа на данной шкале играют роль ярлыков, к ним применимы простые правила математики.

Номинальная шкала владеет лишь особенностями транзитивности и симметричности.

Симметричность свидетельствует, что отношения, существующие между градациями x1 и x2 имеют место и между x2 и x1.

Транзитивность выражается в следующем: в случае если x1= x2 и x2= x3, то x1= x3.

2. Порядковая (ординальная, ранговая) шкала.

Тут порядок элементов по уровню проявления некоего свойства значителен, а количественное выражение различия несущественно. Шкала порядка допускает операции «равенство-неравенство», «больше-меньше».

Порядковые эти появляются, к примеру, при определении предпочтений клиента, рейтинга того либо иного кандидата, экспертиз качества, при оценке силы почва трясений, измерении потенциала людской развития и т.д. Широкое распространение взяли так именуемые балльные шкалы.

3. Интервальная шкала.

Использование интервальных шкал позволяет не только упорядочить объекты по количеству свойства, но и сравнить между собой разности количеств.

Имеется возможность не только указать категорию, к которой относится объект по этому показателю, установить его место в ранжированном последовательности, но и обрисовать его отличие от вторых объектов, вычислив разность между соответствующими позициями на шкале.

Примерами интервальных шкал могут служить измерения большинства экономических параметров (прибыль, производительность труда, себестоимость, рентабельность, ликвидность и т.д.).

Формально интервальная шкала определяется как шкала вида y=ax+b, где a и b – числа, для которых выяснены умножения и операции сложения (a0, b?0). Параметр a именуется масштабом, а параметр b — началом отсчета.

4. Шкала взаимоотношений (пропорциональная шкала).

В случае если на шкале возможно указать безотносительный нуль, то возьмём шкалу взаимоотношений. При измерении на таковой шкале возможно, к примеру, сделать вывод, что x4 в два раза больше x1, в случае если x4=6k, а x1=3k

Наблюдение, группировка и сводка статистических данных.

Объект наблюдения – явление либо совокупность явлений, данные о которых собирают в ходе наблюдения. В зависимости от цели наблюдения объектами наблюдения смогут стать разные территории, отдельные города либо поселения, отрасли, конкретные промышленные объекты и т.д.

Единицей наблюдения именуют тот источник, откуда должна быть взята первичная статистическая информация.

Единицей совокупности именуется первичный неделимый элемент изучаемой совокупности, показатели которого нужно зарегистрировать в ходе наблюдения.

Единица измерения показывает в каких размерах учитываются изучаемые явления.

Программа наблюдения – список вопросов, ответы на каковые приобретают в ходе наблюдения.

Для решения вопросов организационного характера составляется замысел статистического наблюдения, определяющий цель, вид, форму, метод наблюдения, сроки и место его проведения.

Статистические сведения должны быть достаточно полными и сопоставимыми. Под сопоставимостью статистических сведений подразумевается единообразие их единиц измерения, стоимостных оценок, границ административных территорий, временных черт и т.д.

Статистическое наблюдение возможно совершено или на базе существующей отчетности, или методом организации особого наблюдения.

Отчетность – намерено утвержденная форма, содержащая статистические показатели, каковые отражают деятельность подотчетного предприятия, учреждения либо организации. Отчетность представляется соответствующим органам в срок.

Современный подход к формированию статистической отчетности обусловил переход к интегрированным, унифицированным формам, каковые заполняют организации и предприятия. Унифицированные формы ориентированы на учет всех видов деятельности, содержат новые показатели, отражающие становление рыночных взаимоотношений в стране.

Показатели отчетности документально обоснованы и составляются согласно данным первичного учета (своевременного, бухгалтерского).

Намерено организованные статистические наблюдения осуществляются в виде переписей, специальных обследований и единовременного учёта.

В зависимости от охвата единиц совокупности статистическое наблюдение возможно целым и несплошным.

Целое наблюдение предполагает обследование всех единиц изучаемого явления. Примером для того чтобы наблюдения есть перепись населения, цель которой взять определенную данные о каждом человеке.

Целое наблюдение самый точно и надежно, но его возможно осуществить только по ограниченному количеству показателей. Помимо этого, взять сведения целым методом, в большинстве случаев, дорого, сложно, продолжительно по времени либо фактически нереально.

Несплошное наблюдение предполагает обследование лишь части совокупности, которая дает довольно качественные и точные эти (контроль качества реализуемых продуктов, социологические опросы).

Различают следующие виды несплошного наблюдения:

1) выборочное;

2) анкетное;

3) способ ведения дневников;

4) бизнес – обследование

5) наблюдение главного массива

6) монографическое.

1. Выборочное наблюдение предполагает случайный отбор единиц изучаемой совокупности. Результаты анализа собранного материала рассматриваются как характерные явлению в целом. Выборочный способ по сравнению со целым имеет следующие преимущества: значительно снижается объем работ по сбору данных и уменьшается время на их обработку. В случае если выборочное наблюдение верно организовано, то неточности выборки могут быть меньше, чем при целой регистрации. Согласно данным выборочного наблюдения с достаточной точностью определяются вероятные расхождения между показателями целого и выборочного наблюдений.

2. Анкетирование дает возможность приобрести дополнительную своевременную данные, которая отсутствует в официальной отчетности. Посредством анкет изучаются социально – трудовые процессы на фирмах разных форм собственности, неприятности, которые связаны с применением рабочего времени, своевременной выплатой заработной платы, выявляется отношение людей к происходящим в обществе процессам. Данный метод наблюдения возможно достаточно надежным и представительным.

3. Способ ведения дневников употребляется для анализа явлений, каковые по прошествии времени тяжело вернуть по памяти. К ним относятся потребление, просмотр телевидения, прослушивание радио и т.д. Преимущество этого способа пребывает в том, что показатели исследуемого явления отмечаются в малейшие сроки (в тот же сутки либо час, в который оно случилось), что разрешает характеризовать фиксируемое событие достаточно совершенно верно.

Вопросы для повторения

  1. Раскройте содержание определения «эконометрика»
  2. Раскройте содержание определения «эконометрическое моделирование»
  3. Раскройте содержание определения «верификация моделей»
  4. Приведите классификацию эконометрических моделей

Резюме по теме

В материалах лекции изложено содержание термина «эконометрики» как науки, которая исследует зависимости и количественные закономерности в экономике при помощи способов математической статистики. База этих способов – корреляционно – регрессионный анализ. Статистический подход к эконометрическим измерениям есть главным.

группировки и Статистическая сводка. Последовательность распределения


Также читать:

Понравилась статья? Поделиться с друзьями: