Этапы эконометрического исследования.
1. Постановка проблемы.
2. Получение данных и анализ их качества.
Данные должны быть получены по однородной совокупности и не смешивать явления.
3. Спецификация модели. Спецификация – выбор показателей и конкретной модели (конкретных показателей которые будут исследованы, выбор определенной модели решения.) Она тесно связана с постановкой проблемы.
4. Оценка параметров модели. Некоторые параметры являются константами.
y = a+bx; a и b - параметры, y и x –переменные.
Данные обладают свойствами как, ошибки наблюдения и ошибки выборочного наблюдения.
Все данные являются выборочными полученные на 2-ом этапе, поэтому параметры модели рассчитанные по этим данным являются не точными значениями этих (истинных) параметров, а их оценкой. Кроме самих параметров на этом этапе оцениваются их качество.
5. Интерпретация и использование результатов исследования (прогнозирование)
Виды эконометрических моделей.
Эконометрические модели можно классифицировать по:
Видам связей между показателями.
А) Стахастические – эти связи имеют элемент случайности. Частный случай стахастических связей - это корреляционные связи.
Корреляционная связь – это связь при котором конкретным значением фактора соответствует определенные средние значения результата, т.е. функциональные зависимости. Например: средняя стоимость проезда зависит от расстояния, значение результата, которое было рассчитано по модели отражающую корреляционную связь, путем подстановки в нее значения факторов, называется выровненным или теоретическим значением результата и обозначается 
.
Отклонение фактического значения результата от выравненного, определяется случайными факторами. Не может быть точно рассчитано заранее до проведения наблюдения, называемое отклонение – есть случайный остаток или случайное отклонение (ошибка) и обозначается 
y = a + bx +
Функция которая отражает зависимость выравненных значений результатов от значений фактора называется функцией регрессии, или эта функция отражает корреляционную связь между показателями.
= a + bx
y = a + bx + Ԑ
Модель включает в себя регрессию и может включать тождество
Б) Функциональные – это связи где значение одних показателей однозначно определяет значение других показателей. Те показатели которые оказывают влияние называются независимыми переменными – факторы(х)
Показатели на которые оказывается влияние называются зависимые переменные – результатами(у)
Частный случай функции связи:
y = x + z, z – тоже фактор. y-доход, x- расход, z- накопление.
Такое выражение называется тождеством, в нем все параметры известны.
2. По количеству уравнений входящих в эконометрическую модель. Модель может состоять из одного уравнения – регрессии, или нескольких уравнений – система эконометрических уравнений.
3.По форме функции использованной в регрессии. Соответственно различают линейные и нелинейные регрессии.
4.По количеству факторов входящих в уравнение регрессии. С одним фактором – парная регрессия (результат и фактор), если 2 и более – множественная.
По типу данных.
А) простейшая модель(классическая нормальная линейная модель)
Б) более сложная – модель с фиктивными переменными (хотя бы один из факторов является неколичественной переменной)
В) Логит и пробит модели – это модели в которых результат является неколичественной переменной и может принимать два значения либо количественное с переменной значением 0;1,
Г) Модели с цензурированными данными и тобит модели – это модели у которых на значение результата наложены ограничения не ниже, не выше.
Д) модели временного ряда
=a + bt + 
- модель Тренда
t- номер момента времени
y- показатель который меняется во времени, итд
