Последовательность разработки эконометрических моделей

использования и Процесс построения эконометрических моделей включает в себя следующие главные этапы:

1) определение цели изучения;

2) логический системы отбор и построение показателей факторов, самый воздействующих на любой показатель;

3) выбор формы связи изучаемых показателей между собой и отобранными факторами;

4) сбор данных, их анализ и преобразование;

5) построение эконометрической модели и определение ее параметров;

6) проверка качества выстроенной модели, прежде всего ее адекватности изучаемому экономическому процессу;

7) применение модели для прогнозирования и экономического анализа.

При практической реализации указанных этапов особенно серьёзным есть построение совокупности показателей исследуемого экономического процесса и определение списка факторов, воздействующих на любой показатель.

Укажем главные требования, предъявляемые к включаемым в эконометрическую модель факторам:

  • любой из факторов должен быть обоснован теоретически;
  • в список целесообразно включать лишь наиболее значимые факторы, оказывающие значительное действие на изучаемые показатели, наряду с этим рекомендуется, дабы количество включаемых в модель факторов не превышало одной трети от числа наблюдений в выборке (длины временного последовательности);
  • факторы не должны быть линейно зависимы, потому, что эта зависимость свидетельствует, что они характеризуют подобные особенности изучаемого явления. К примеру, зарплата работников зависит, наряду с другими факторами, от роста производительности труда и от количества производимой продукции. Но эти факторы смогут быть тесно взаимосвязаны, коррелированны[1] и, следовательно, в модель целесообразно включать лишь один из этих факторов. Включение в модель линейно взаимозависимых факторов ведет к происхождению явления мультиколлинеарности[2], которое отрицательно отражается на качестве модели;
  • воздействующие на экономический процесс факторы смогут быть количественные и качественные. В модель рекомендуется включать лишь такие факторы, каковые смогут быть численно измерены;
  • в одну модель нельзя включать образующие и совокупный фактор его частные факторы. Одновременное включение таких факторов ведет к неоправданно увеличенному их влиянию на зависимый показатель, к искажению настоящей действительности.

При отборе воздействующих факторов употребляются статистические способы отбора. Так, значительного сокращения числа воздействующих факторов возможно достигнуть посредством пошаговых процедур отбора переменных. Ни одна из этих процедур не гарантирует получения оптимального комплекта переменных. Но при практическом применении они разрешают приобретать достаточно хорошие комплекты значительно воздействующих факторов, помимо этого, их возможно сочетать с другими подходами к ответу данной неприятности, к примеру, с экспертными оценками значимости факторов. Среди пошаговых процедур отбора факторов чаще всего употребляются процедуры исключения факторов и пошагового включения. Обе эти процедуры прекрасно формализованы и потому удачно реализованы в разных машинных программах статистического анализа. Отлично вписываются в изучения способы группового учета доводов.

Способ исключения предполагает построение уравнения, включающего всю совокупность переменных, с последующим последовательным (пошаговым) сокращением числа переменных в модели до тех пор, пока не выполнится некое наперед заданное условие. Сущность способа включения — в последовательном включении переменных в модель , пока регрессионная модель не будет отвечать заблаговременно установленному критерию качества. Последовательность включения определяется посредством частных коэффициентов корреляции: переменные, имеющие довольно исследуемого показателя большее значение частного коэффициента корреляции, первыми включаются в регрессионное уравнение.

Выше отмечено, что одной из предпосылок применения способов регрессионного анализа для построения эконометрических моделей есть отсутствие среди свободных переменных (факторов) линейно связанных. В случае если эта предпосылка не выполняется, то появляется, как уже сообщено выше, явление мультиколлинеарности, что ведет к искажению смысла коэффициентов регрессии и затруднению обнаружения самый значительно воздействующих факторов.

Главные обстоятельства, вызывающие мультиколлинеарность, – свободные переменные, или характеризующие одно да и то же свойство изучаемого явления, или являющиеся составными частями одного и того же показателя.На данный момент существует последовательность способов, разрешающих оценить наличие мультиколлинеарности в совокупности независимых переменных, измерить ее степень, распознать взаимно коррелированные переменные и устранить либо ослабить ее негативное влияние на регрессионную модель. Самый распространенным способом обнаружения мультиколлинеарности есть способ корреляции. На практике уверены в том, что две переменные коллинеарны (линейно зависимы), в случае если парный коэффициент корреляции между ними по безотносительной величине превышает 0,8. Но все зависит еще и от обьема выборки. Ликвидируют мультиколлинеарность значительно чаще методом исключения из модели одного из коррелированных факторов. Более детально об этом будет поведано во второй главе.

ВЫВОДЫ

Эконометрика — это новое направление в развитии математических способов в экономическом анализе. В базу этого анализа положены математические способы корреляционно – регрессионного анализа и способы анализа временных последовательностей

2.Сейчас еще нет хороших и убедительных примеров применения способов эконометрического анализа в реальности. Это обусловлено, по крайней мере, двумя обстоятельствами: в первую очередь отсутствием экспертов, могущих верно применить эти способы и сделать обоснованный слабая предсказуемость и эконометрический анализ экономических процессов на данный момент в Российской Федерации. Помимо этого в годы СССР сложилось непонятная автору точка зрения, что экономика наука публичная и любое использование математики рассматривалось неизменно как забавная игрушка и не более.

3.Наивно думать, что эконометрические модели трудятся в условиях недостаточной информации. Для этого существуют совсем другие способы. Возможно с уверенностью прогнозировать и тем более планировать, лишь те экономические процессы, каковые имеют определенную повторяющуюся регулярность во времени и имеется хватает статистики (не меньше 4-х долгих периодов, в которых повторялись эти регулярности). Лишь в этом случае использование способов эконометрического анализа оправдано и целесообразно.

Раздел 2.

Эконометрический анализ
на базе моделей линейной регрессии

Видео 22. Жизненный цикл ПО. Этапы разработки ПО. Хорошая модель разработки ПО


Также читать:

Понравилась статья? Поделиться с друзьями: