Понятие эконометрики. Основные этапы эконометрического исследования

ЛЕКЦИЯ №1. ВВЕДЕНИЕ В ЭКОНОМЕТРИКУ

 

ПЛАН

Понятие эконометрики. Основные этапы эконометрического исследования

Классы эконометрических моделей

Типы данных. Виды переменных

Виды зависимостей

Ковариация и корреляция

 

Понятие эконометрики. Основные этапы эконометрического исследования

 

В настоящее время курс эконометрики занимает важное место в программах подготовки экономистов. Эффективное изучение этого курса сопряжено с решением эконометрических задач и требует как основательной математической подготовки, так и должного уровня компьютерной грамотности.

Эконометрика как наука зародилась на стыке экономической теории, математической экономики и статистики. Термин «эконометрика» был введен в 1926 г. норвежским ученым Рагнаром Фришем и формально означает «измерения в экономике».

К настоящему времени эконометрика выделилась в самостоятельную научную дисциплину, объединяющую совокупность теоретических результатов, приемов, методов и моделей, позволяющих на базе экономической теории, экономической статистики и математико-статистического инструментария придавать конкретное количественное выражение общим качественным закономерностям.

Предметом исследования эконометрики являются экономические явления. Однако в отличие от экономической теории, эконометрика делает упор на количественные, а не на качественные аспекты этих явлений. Например, экономическая теория утверждает, что повышение цены товара приводит к уменьшению спроса на него, т.е. устанавливается связь (обратно пропорциональная зависимость) между ценой товара и спросом на него. Но количественных оценок данной связи эта теория не дает, т.е. не объясняет, как быстро и по какому закону происходит уменьшение спроса, на сколько изменится спрос на данный товар в результате изменения его цены на определенную величину. Эконометрика отвечает на эти вопросы.

Изучение экономических явлений, взаимосвязей между ними в эконометрике осуществляется через математические модели. В этом ее сходство с математической экономикой. Но последняя строит модели без использования реальных числовых данных. Эконометрика же для построения и изучения моделей использует результаты наблюдений – эмпирические данные.

Инструментом эконометрики является аппарат математической статистики. И вот почему. Большинство экономических показателей имеет характер случайных величин, точные значения которых определить или предсказать невозможно. Например, сложно предвидеть расход или потребление некоторого индивидуума; объемы экспорта или импорта страны в течение года, и т.д. Связи между экономическими показателями не имеют строгого функционального характера, а допускают наличие каких-либо случайных отклонений. Этим и объясняется использование в эконометрике методов математической статистики.

К основным этапам эконометрического исследования можно отнести следующие: построение эконометрических моделей, т.е. представление экономических связей в математической форме (этап спецификации); оценка параметров построенной модели (этап параметризации); проверка качества найденных параметров модели и самой модели в целом (этап верификации); использование построенных моделей, например для прогнозирования и предсказаний, и, в конечном счете, проведения экономической политики. На рис.1 приведена схема, демонстрирующая суть и этапы эконометрического моделирования.

 

Рис.1. Этапы эконометрического моделирования

 

Рассмотрим последовательность этапов эконометрического исследования на простом примере. Проведем анализ зависимости спроса Q на некоторый товар от его цены P. Экономическая теория утверждает: с ростом цены P спрос Q уменьшается. На этапе спецификации может быть предложено несколько моделей, отражающих падение спроса Q с ростом цены P:

, или , или , где , и т.д.

 

Этап спецификации заканчивается выбором формы зависимости. С помощью статистических методов отбирается та модель, которая в наибольшей степени соответствует реальным эмпирическим данным.

Далее оцениваются параметры (коэффициенты α и β) выбранной модели. Их оценки находят на базе имеющихся статистических (эмпирических) данных. Для этого используют методы регрессионного анализа (этап параметризации).

После этого проверяют качество найденных оценок, а также соответствие модели в целом эмпирическим данным и теоретическим предпосылкам (этап верификации). Данный анализ осуществляется с помощью методов проверки статистических гипотез. Если модель удовлетворяет всем необходимым требованиям качества, то она может быть использована для прогнозирования, например, по модели можно с определенной надежностью предсказать средний спрос Q на товар по выбранной цене P.

Если же построенная модель не удовлетворяет требованиям качества, то необходимо вновь вернуться к этапу спецификации.