Придавать конкретное количественное выражение общим (качественным) закономерностям, обусловленным экономической теорией.

конометрика

Сообщение эконометрики с другими дисциплинами. В чем состоит специфика синтеза экономической теории и эконометрики? Эконометрика, исходя из объективно существующих экономических законов, каковые выяснены в экономической теории как следует, на понятийном уровне, формирует подходы к их формализации, количественному выражению связей между экономическими показателями.

Экономическая статистика дает эконометрике способы формирования нужных экономических показателей, методы их отбора, измерения и др.

Математико-статистический инструментарий, развиваемый в эконометрике, применяет и развивает такие разделы математической статистики, как модели линейной регрессии, анализ временных последовательностей, построение совокупностей одновременных уравнений.

Как раз приземление экономической теории на базу конкретной экономической статистики и извлечение из этого приземления посредством подходящего математического аппарата в полной мере определенных количественных связей являются главными моментами в понимании сущности эконометрики, разграничении её с математической экономикой, описательной и математической статистикой . Так математическая экономика – это математически сформулированная экономическая теория, которая изучает связи между экономическими переменными на неспециализированном (неколичественном) уровне. Она делается эконометрикой, в то время, когда символически представленные в этих связях коэффициенты заменяются конкретными численными оценками, взятыми из конкретных экономических данных.

3. Этапы построения эконометрической модели. Основная цель эконометрики – это модельное описание конкретных количественных связей, существующих между разбираемыми показателями в изучаемом социально-экономическом явлении.

Среди прикладных целей возможно выделить три:

— прогноз экономических и социально-экономических показателей (переменных), характеризующих развитие и состояние разбираемой совокупности;

— имитация разных вероятных сценариев развития экономики разбираемой совокупности, в то время, когда статистически распознанные связи между чертями производства, потребления, социальной и экономической политики и т.п. употребляются для прослеживания того, как планируемые (вероятные) трансформации тех либо иных поддающихся управлению параметров производства либо распределения скажутся на значениях интересующих нас “выходных” черт;

— состояния механизма и анализ формирования разбираемого социально-экономического явления. Как трудится механизм формирования доходов домохозяйств, реально ли существует дискриминация в зарплате мужчин и женщин и как она громадна? Знание настоящих количественных соотношений в изучаемом явлении окажет помощь глубже осознать следствия решений, проводимых экономических реформ, своевременно их откорректировать.

По уровню иерархии разбираемой экономической совокупности выделяются макроуровень (т.е. страны в целом), мезоуровень (регионы, отрасли, корпорации), микроуровень (семьи, предприятия, компании).

Профиль эконометрического изучения определяет неприятности, на которых оно сконцентрировано: инвестиционная, денежная, социальная политика, распределительные отношения, ценообразование и т.д. Чем конкретнее выяснен профиль изучения, тем, в большинстве случаев, адекватнее выбранный эффективнее результат и метод.

Одна из фундаментальных концепций экономики пребывает в связи между экономическими явлениями и характеризующими их показателями (переменными). Спрос на некий товар на рынке есть функцией цены; потребительские затраты семьи – функция её доходов и др, себестоимость продукции зависит от производительности труда. Во всех этих примерах одна из переменных (факторов) играет роль растолковываемой (результирующей), а вторая – растолковывающей (факторной).

Процесс эконометрического моделирования возможно разбить на шесть главных этапов.

1. Постановочный. На данном этапе формулируется цель изучения, определяется комплект участвующих в модели экономических переменных. Целями эконометрического изучения смогут быть:

  • анализ исследуемого экономического объекта;
  • прогноз его экономических показателей;
  • анализ вероятного развития процесса при разных значениях свободных переменных и т.д.

2. Априорный. Представляет собой предмодельный анализ экономической сущности изучаемого явления, формирование и формализацию априорной информации, например, относящейся к генезису и природе исходных статистических данных и случайных остаточных составляющих.

3. Параметризация. Осуществляется фактически моделирование, т.е. выбор неспециализированного вида модели, а также формы и состава входящих в неё связей.

4. Информационный. Осуществляется сбор нужной статистических данных, т.е. регистрация значений участвующих в модели показателей и факторов.

5. Идентификация модели. Осуществляется статистический анализ модели и прежде всего статистическое оценивание малоизвестных параметров модели.

6. Верификация модели. Проводится проверка адекватности модели; узнается, как удачно урегулированы вопросы спецификации, идентифицируемости и идентификации модели; осуществляется сопоставление настоящих и модельных данных, оценка точности модельных данных.

Последние три этапа (4-й, 5-й, 6-й) сопровождаются очень трудоемкой процедурой калибровки модели, которая содержится в переборе солидного числа вариантов вычислений с целью получения совместной, непротиворечивой и идентифицируемой модели.

Фактически математическая модель изучаемого явления возможно сформулирована на неспециализированном уровне, без настройки на конкретные статистику, т.е. она может иметь суть и без 4-го и 5-го этапов. Но при таких условиях она не есть эконометрической. Сущность эконометрической модели пребывает в том, что она, будучи представленной в виде комплекта математических соотношений, обрисовывает функционирование конкретной экономической совокупности, а не совокупности по большому счету. Исходя из этого она «настраивается» на работу с конкретными статистическими данными и, следовательно, предусматривает реализацию 4-го и 5-го этапов моделирования.

4. Статистическая база эконометрических моделей. Одним из наиболее значимых этапов построения эконометрических моделей есть сбор, классификация и агрегирование статистических данных.

Главной базой для эконометрических изучений помогают эти официальной статистики, или эти бухучёта, каковые являются отправной точкой любого эконометрического изучения.

При моделировании экономических процессов применяют три вида данных:

1) пространственные (структурные) эти, воображающие собой комплект показателей экономических переменных взятых в конкретный момент времени (пространственный срез). К ним относят информацию об количестве производства, количестве работников, доходе различных компаний в одинаковый момент времени;

2) временные эти, характеризующие одинаковый объект изучения в разные моменты времени (временной срез), к примеру, ежеквартальные информацию об инфляции, средней зарплате и т.д.;

3) панельные (пространственно-временные) эти, занимающие промежуточное положение и отражающие наблюдения по громадному количеству объектов, показателей в разные моменты времени. К ним относят: денежные показатели работы нескольких больших паевых инвестиционных фондов за пара месяцев; суммы уплаченных налогов нефтяными компаниями за последние пара лет и т.п.

Собранную информацию смогут быть представлены в виде таблиц, диаграмм и графиков.

5. Главные типы эконометрических моделей.В зависимости от имеющихся данных и целей моделирования в эконометрике различают следующие три класса моделей.

Регрессионные модели с одним уравнением. Регрессией принято именовать зависимость среднего значения какой-либо величины (y) от некоей второй величины либо от нескольких размеров (xi).

В таких моделях зависимая (растолковываемая) переменная представляется в виде функции , где — свободные (растолковывающие) переменные, а — параметры. В зависимости от количества факторов, включенных в уравнение регрессии, принято различать несложную (парную) и множественную регрессии.

Несложная (парная) регрессия является моделью , где среднее значение зависимой (растолковываемой) переменной у рассматривается как функция одной свободной (растолковывающей) переменной х. В неявном виде парная регрессия – это модель вида:

.

В явном виде:

,

где a и b – оценки коэффициентов регрессии.

Множественная регрессия является моделью , где среднее значение зависимой (растолковываемой) переменной у рассматривается как функция нескольких свободных (растолковывающих) переменных х1, х2, … хn. В неявном виде парная регрессия – это модель вида:

.

В явном виде:

,

где a и b1, b2, bn – оценки коэффициентов регрессии.

Примером таковой модели может служить зависимость заработной платы работника от его возраста, образования, квалификации, стажа, отрасли и т.д.

Довольно формы зависимости различают:

  • линейную регрессию;
  • нелинейную регрессию, предполагающую существование нелинейных соотношений между факторами, выражающихся соответствующей нелинейной функцией. Обычно нелинейные по внешнему виду модели смогут быть приведены к линейному виду, что разрешает их относить к классу линейных.

К примеру, возможно изучить зарплату, как функцию социально-демографических, квалификационных черт работника.

Модели временных последовательностей.К этому классу относятся модели:

тренда: ,

где — временной тренд заданного параметрического вида (к примеру, линейный — случайная (стохастическая) компонента;

сезонности: ,

где — периодическая (сезонная) компонента, — случайная (стохастическая) компонента.

Возможно совмещать в моделях временных сезонности компоненты и рядов тренда.

Примером моделей временных последовательностей могут служить прогнозы ставок, спроса на сезонные товары и др.

Совокупности одновременных уравнений.Эти модели описываются совокупностями уравнений. Совокупности смогут складываться из регрессионных уравнений и тождеств, каждое из которых, не считая растолковывающих переменных, может включать в себя растолковываемые переменные из вторых уравнений совокупности. Для тождеств характерно то, что их значения и вид параметров известны.

Пример эконометрической модели.Примером модели, основанной на совокупности одновременных уравнений, может служить предложения и модель спроса.

Пускай — спрос на товар в момент времени t. — предложение товара в момент времени t. — цена на товар в момент времени t. Yt – доход в момент t.

Составим совокупность уравнений “спрос – предложение”:

(предложение),

(спрос),

(равновесие).

Цена товара Pt и спрос на товар определяются из уравнений модели, другими словами являются эндогенными переменными. Предопределенными переменными в данной модели являются доход Yt и значение цены товара в прошлый момент времени .

Лекция 2.2 | Этапы развития экономической науки | Виктория Базжина | Лекториум


Также читать:

Понравилась статья? Поделиться с друзьями: