Основные задачи эконометрики. Эконометрические модели. Примеры.
эконометрика – наука, которая дает количественное выражение взаимосвязей экономических явлений и процессов.
Зарождение эконометрики является следствием междисциплинарного подхода к изучению
экономики. Эконометрика представляет собой комбинацию трех областей знания:
Экономической теории, Статистики, Математики
Большинство эконометрических методов и приемов заимствовано из математической
статистики. Однако методы математической статистики универсальны и не учитывают
специфики экономических данных, которая заключается в следующем:
1) данные не являются результатом контролируемого эксперимента;
2) невозможность проводить многократные эксперименты (из-за изменения внешних условий);
3) экономические данные часто содержат ошибки измерения. В эконометрике разрабатываются
специальные методы анализа, позволяющие, если не устранить, то, по крайней мере, снизить
влияние этих ошибок на полученные результаты.
Эти особенности рождают ряд специфических проблем, решение которых не входит в
математическую статистику. Основные задачи эконометрики:
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 наиболее
адекватной реальным данным.
3. Проверка качества найденных параметров модели и самой модели в целом.
4. Использование построенных моделей для объяснения поведения экономических показателей,
прогнозирования и предсказания, осмысленного проведения экономической политики. Таким образом, стандартная схема анализа зависимостей состоит в осуществлении ряда последовательных процедур:
1. Подбор начальной модели (этап спецификации). Он осуществляется на основе экономической
теории, предыдущих знаний об объекте исследования, исследователя и его интуиции.
2. Оценка параметров модели на основе имеющихся статистических данных (этап
параметризации).
3. Осуществление проверки качества модели (этап верификации).
4. При наличии хотя бы одного неудовлетворительного ответа по какому-либо критерию
модель совершенствуется с целью устранения выявленного недостатка.
5. При положительных ответах по всем критериям модель считается качественной. Она
используется для анализа и прогноза объясняемой переменной.
|
|
ЭКОНОМЕТРИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ
Многообразие и сложность экономических процессов предопределяет многообразие моделей, используемых для эконометрического анализа. Правильный выбор вида экономической модели является отправной точкой для качественного ее анализа. Безусловно, на практике неизвестно, какая модель является верной, и зачастую подбирают такую модель, которая наиболее точно соответствует реальным данным. При этом необходимо учитывать, что идеальной модели не существует.
Признаки «хорошей» модели:
1. Скупость (простота). Модель должна быть максимально простой. Данное свойство определяется тем фактом, что модель не отражает действительность идеально, а является ее упрощением. Поэтому из двух моделей, приблизительно одинаково отражающих реальность, предпочтение отдается модели, содержащей меньшее число объясняющих переменных.
|
|
2. Единственность. Для любого набора статистических данных определяемые коэффициенты должны вычисляться однозначно.
3. Максимальное соответствие. Уравнение тем лучше, чем большую часть разброса зависимой переменной оно может объяснить.
4. Согласованность с теорией. Никакое уравнение не может быть признано качественным, если оно не соответствует известным теоретическим предпосылкам. Другими словами, модель обязательно должна опираться на теоретический фундамент, так как в противном случае результат использования регрессионного уравнения может быть весьма плачевным.
5. Прогнозные качества. Модель может быть признана качественной, если полученные на ее основе прогнозы подтверждаются реальностью.
Классификация переменных.
Экономические переменные, участвующие в любой эконометриической модели, делятся на четыре вида:
1) экзогенные (независимые) — переменные, значения которых задаются извне. В определенной степени данные переменные являются управляемыми (x);
2) эндогенные (зависимые) — переменные, значения которых определяются внутри модели, или взаимозависимые (y);
3) лаговые — экзогенные или эндогенные переменные в эконометрической модели, относящиеся к предыдущим моментам времени и находящиеся в уравнении с переменными, относящимися к текущему моменту времени;
4) предопределенные (объясняющие переменные)-лаговые (xi−1)и текущие (x) экзогенные переменные, а также лаговые эндогеннные переменные (yi − 1).
Любая эконометрическая модель предназначена для объяснения значений одной или нескольких текущих эндогенных переменных в зависимости от значений предопределенных переменных.
|
|
Спецификация модели- один из этапов построения экономико-математической модели, на котором на основании предварительного анализа рассматриваемого экономического объекта или процесса в математической форме выражаются обнаруженные связи и соотношения, а значит, параметры и переменные, которые на данном этапе представляются существенными для цели исследования. То есть выбор формулы связи переменных. Например в случае регрессионного анализа выбирается формула регрессии, подходящая для обнаруженных сочетаний независимых и зависимых переменных — линейная, квадратичная.
Идентифицируемость уравнения - однозначное выражение структурных коэффициентов через коэффициенты приведенной модели. С позиции идентифицируемости, модели можно разделить на 3 вида:
1. идентифицируемые- если все структурные коэффициенты определяются однозначно по коэффициентам приведённой формы модели, то есть число параметров одной модели равно числу параметров другой, D+1=H;
2. неидентифицируемые- если число приведённых коэффициентов меньше числа структурных коэффициентов. Структурная модель в полном виде эндогенных и экзогенных переменных, всегда неидентифицируема, D + 1 < H;
3. сверхидентифицируемые-если число приведённых коэффициентов больше числа структурных коэффициентов, D + 1 > H, где H – число эндогенных переменных в уравнении системы,
D – число предопределенных переменных, отсутствующих в уравнении, но присутствующих в системе.
Традиционная модель спроса и предложения должна объяснять соотношение между ценой и объемом выпуска, характерные для некоторого определенного рынка. Она содержит 3 уравнения: уравнение спроса, уравнение предложения и уравнение реакции рынка. В эти уравнения, помимо интересующих нас объема выпуска и цены, будут входить и другие переменные, так, например, в уравнение спроса войдет потребительский доход, а в уравнение предложения – цена. Объяснение, достигнутое с помощью такой модели, обусловлено значениями некоторых “внешних” по отношению к модели переменных, и в том смысле модель является неполной или условной. Более претенциозные модели содержат гораздо больше уравнений и с их помощью пытаются определить поведение существенно большого числа переменных, однако и они остаются условными, поскольку содержат переменные, не определяемые и не объясняемые моделью.
Модель спроса и предложения, которая должна объяснять соотношения между ценой и объемом выпуска, характерные для некоторого определенного рынка. Она содержит три уравнения:
- уравнение спроса-потребительский доход;
- уравнение предложения-цена.
Спрос на рабочую силу определяется потребностями работодателей в найме определенного количества работников необходимой квалификации для производства товаров и услуг. Он находится в обратной зависимости от ставки реальной заработной платы, которая определяется как отношение номинальной зарплаты к уровню цен.
Предложение труда определяется численностью населения, долей в нем трудоспособного населения, средним числом часов, отработанных рабочим за год, качеством труда и квалификацией рабочих. Оно зависит от величины заработной платы.