Видам связей между показателями

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