Алгоритм эконометрических исследований на основе одиночных временных рядов

Назвать факторы, являющиеся предметом эконометрики, и на что направлена эта научная дисциплина.

Предметом эконометрики являются факторы формирующие развитие эконометрических явлений и процессов. Эконометрика направлена на разработку предложения нормативов прогнозов и гипотез. Эконометрические исследования помогают лучше понять хозяйствующие явления и процессы, что в свою очередь позволяет более достоверно разработать предложения и давать прогнозы. Существует влияние факторов, которые зависят непосредственно от принятия управленческих решений данным объектом хозяйствования и влиянием факторов, которые от менеджмента на данном хозяйствующем объекте не зависят. Основной предмет исследования эконометрики – это массовые экономические явления и процессы.

 

№2.Охарактеризуйте важную задачу эконометрики.

Это систематический, эффективный, непрерывный процесс принятия управленческих решений, которые бы давали возможность достигать намеченных целей или курса действий. 1.Построение эконометрических моделей, т.е. представление экономических моделей в математической форме, удобной для проведения эмпирического анализа. 2. Оценка параметров построенной модели, делающих выбранную модель адекватной реальным данным. 3. Проверка качества найденных параметров модели и самой модели в целом. 4. Использование построенных моделей для объяснения поведения исследуемых экономических показателей, прогнозирования и предсказания, а также для осмысленного проведения экономической политики.

Понятие временных рядов(динамических).

Эти совокупность числовых данных характеризующих динамику социально экономических явлений. При анализе временного ряда учитывается взаимосвязь измерений со временем. Каждый уровень временного ряда формируется под воздействием большого числа факторов, которые условно можно подразделить на три группы: - факторы, формирующие тенденцию ряда; - факторы, формирующие циклические колебания ряда; - случайные факторы.

 

Виды временных рядов их характеристика.

Различают интервальные и моментные ряды: 1-е характеризует состояние явлений, сформировавшихся за определенный промежуток времени. 2-е в строго установленные моменты времени. Например: совокупные показатели характеризуют выпуск продукции среднегодовую стоимость основных производственных фондов численность промышленно производственного персонала – интервальные ряды. Моментные ряды это данные о стоимости остатка оборудованных средств готовой продукции на складе и не завершенном производстве.

Охарактеризовать свойство информации каждого элемента динамического ряда.

Каждый элемент динамического ряда одновременно является результатом прошлого развития явления и несет в себе элементы исходной информации для предвидения характерного развития явления в будущем.В этой связи с помощью исследования динамических рядов появляется возможность выявить закономерности в изменении признаков, установить взаимосвязь между минувшим и настоящим и предвидеть элементы возможного будущего.

 

 

Процесс формирования информации в элементах динамического ряда.

Состояние каждого элемента временного ряда можно представить следующем выражением: y_t = ŷ_t + ɣ. Где: ŷ_t - значение элемента ряда, сформировавшийся под влиянием закономерно действующего во времени факторов; ɣ - система под влиянием случайных факторов. В специальной литературе совокупное значение ŷ_t принято называть трендом, тенденцией или эволюторной составляющей.

 

Алгоритм эконометрических исследований на основе одиночных временных рядов.

Эконометрические исследования на базе временных рядов осуществляются по следующему алгоритму: - устанавливаем аналитическую зависимость признака от фактора времени t: y_t = f(t); - модель записывается в общем виде. Предположим в нашем примере она была представлена полиномом 2й степени: ŷ_t = а₀ + а₁ t + а₂ t²; - с помощью метода наименьших квадратов (МНК) определяется значение параметров выбранной модели: а₀-? а₁-? а₂-?; - оценивается правильность выбора модели по форме с помощью F- критерия и статистическая значимость параметров выбранной модели по t критерию; - определить наиболее вероятный уровень – прогноз анализируемого признака путем подстановки в модель вместо t значения малого n+l.