🗊Презентация Эконометрика

Э К О Н О М Е Т Р И К А

Структура дисциплины Лекции –16 ч. Практические занятия на ПЭВМ - 16 ч. ОТЧЕТНОСТЬ Лабораторная работа на ПЭВМ - 3 Контрольная работа - 3 Зачет

Рекомендуемая литература

Эконометрика: Учебник / Под ред. И.И. Елисеевой – М.: Финансы и статистика, 2001.

Рекомендуемая литература Многомерный статистический анализ в экономических задачах: компьютерное моделирование в SPSS; учебное пособие/Под ред. Орловой И.В. М:Вузовский учебник, 2009 - 320 с Кремер Н.Ш., Путко Б.А. Эконометрика. — М.: Юнити-Дана, 2003-2004. — 311 с

Тема 1. Введение. Эконометрика и эконометрическое моделирование 1.Основные понятия и особенности эконометрического метода. 2.Типы экономических данных, используемых в эконометрических исследованиях: пространственные данные и временные ряды. 3.Специфика экономических данных. 4.Классификация эконометрических моделей. 5. Методы, используемые в эконометрике

Деятельность экономиста (в системе управления, финансово-кредитной сфере, маркетинге, учете, аудите) связана с применением последних достижений экономической науки, математико-статистических методов, информационных технологий и пониманием научного языка. Деятельность экономиста (в системе управления, финансово-кредитной сфере, маркетинге, учете, аудите) связана с применением последних достижений экономической науки, математико-статистических методов, информационных технологий и пониманием научного языка. Эконометрика – это наука, которая дает количественное выражение взаимосвязей экономических явлений и процессов

Эконометрика базируется на трех дисциплинах: Экономической теории; Экономической статистике; Теории вероятностей и математической статистике

При моделировании используют два типа данных: Пространственные (cross-sectional data); Временные (time-series data). Пространственные данные – набор сведений по разным объектам, взятым за один и тот же период или момент времени. Временные данные – набор сведений, характеризующих один и тот же объект, но за разные периоды времени.

Всякий экономический объект характеризуется совокупностью признаков. В эконометрической модели выделяют: Результативный признак (объясняемый) – зависит от других признаков (аналог зависимой пере-менной y в математике) Факторный признак (объясняющий) – определяет значение признака-результата (аналог независимой переменной x )

Типы переменных в эконометрической модели Результирующая (зависимая, эндогенная) переменная Y Она характеризует результат или эффективность функционирования экономической системы. Значения ее формируются в процессе и внутри функционирования этой системы под воздействием ряда других переменных и факторов, часть из которых поддается регистрации, управлению и планированию. По своей природе результирующая переменная всегда случайна (стохастична). Объясняющие (экзогенные, независимые) переменные X Это — переменные, которые поддаются регистрации и описывают условия функционирования реальной экономической системы. Они в значительной мере определяют значения результирующих переменных. Еще их называют факторными признаками. В регрессионном анализе это аргументы результирующей функции Y. По своей природе они могут быть как случайными, так и неслучайными.

ПРИМЕР Задача прогнозирования объема продаж одного из продуктов фирмы Объем продаж – это результирующая, зависимая переменная Y(тыс. руб.) В качестве независимых, объясняющих переменных в задаче были выбраны следующие факторы: время - X1 (мес.), затраты на рекламу X 2 (тыс. руб.), цена товара X3 (руб.), средняя цена товара у конкурентов X4 (руб.), индекс потребительских расходов X5 (%).

Специфика экономических данных Экономические процессы развиваются во времени, поэтому большое место в эконометрике занимают вопросы анализа и прогнозирования временных рядов. При этом следует отметить, что временные ряды качественно отличаются от простых статистических выборок. Эти особенности состоят в следующем: последовательные по времени уровни временных рядов являются взаимозависимыми, особенно это относится к близко расположенным наблюдениям; в зависимости от момента наблюдения уровни во временных рядах обладают разной информативностью: информационная ценность наблюдений убывает по мере их удаления от текущего момента времени; с увеличением количества уровней временного ряда точность статистических характеристик не будет увеличиваться пропорционально числу наблюдений, а при появлении новых закономерностей развития она может даже уменьшаться.

ЭКОНОМЕТРИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ Основные классы моделей, которые применяются для анализа и прогнозирования экономических систем модели временных рядов; регрессионные модели с одним уравнением; системы одновременных уравнений.

Модели временных рядов – модели, в которых результативный признак Y является функцией времени или переменных относящихся к другим моментам времени

Типы моделей временных рядов: Модели зависимости результативного признака от времени модели кривых роста (трендовые модели) ; адаптивные модели ; С помощью таких моделей можно решать задачи прогнозирования объема продаж, спроса на продукцию, краткосрочного прогноза процентных ставок и др

Модели зависимости результативного признака от переменных относящихся к другим моментам времени Модели зависимости результативного признака от переменных относящихся к другим моментам времени Модели с распределенным лагом – в них результативный признак зависит от предыдущих значений факторных переменных; Модели модели авторегрессии и скользящего среднего – результативный признак зависит от предыдущих значений результативных переменных;

Продажа кваса в РФ (млн.дкл.)

Регрессионные модели с одним уравнением –модели, в которых результативный признак Y является функцией факторных признаков X (независимых переменных)

Примеры задач, решаемых с помощью регрессионных моделей Исследование зависимости заработной платы (Y) от возраста (X1), уровня образования (X2), пола (X3), стажа работы (X4) Прогноз и планирование выпускаемой продукции по факторам производства (производственная функция Кобба – Дугласа означает, что объем выпуска продукции (Y), является функцией количества капитала ( K ) и количества (L) труда) Прогноз объемов потребления продукции или услуг определенного вида (кривая Энгеля , где Y -удельная величина спроса, Х - среднедушевой доход).

Системы одновременных уравнений модели с системой взаимосвязанных регрессионных уравнений. Пример системы одновременных уравнений : Модель спроса и предложения состоит из трех уравнений: Уравнение предложения → Q t s = a0 + a1 ·P t + a2 ·P t -1 ; Уравнение спроса → Q t d = b0 + b1 ·P t + b2 ·I t ; Тождество равновесия → Q t s = Q t d, где Q ts - предложение товара в момент времени t, Q td - спрос на товар в момент времени t, P t - цена товара в момент времени t, P t -1 - цена товара в предыдущий момент времени (t-1), I t - доход потребителей в момент времени t .

Названия переменных в эконометрических моделях Экзогенные (независимые, управляемые) - значения задаются извне, автономно (обозначаются - x). x t - текущая экзогенная переменная Эндогенные (зависимые) – значения определяются внутри модели или взаимозависимые (обозначаются - y) y t - текущая эндогенная переменная; Лаговые – экзогенные xt-1, xt-2 или лаговые эндогенные yt-1, yt-2 переменные за предыдущие моменты времени. Предопределенные (объясняющие) – текущие и лаговые экзогенные переменные (x t , xt-1, xt-2 ) и лаговые эндогенные (yt-1 , yt-2 ).

Переменные, входящие в эконометрическую модель Таким образом, эконометрическая модель представляет собой зависимость текущих эндогенных переменных y t от предопределенных переменных (xt , xt-1 , xt-2 , yt-1 , yt-2 ).

Методы используемые в эконометрике: Методы регрессионного анализа; Методы анализа временных рядов; Системы одновременных уравнений; Методы многомерного статистического анализа (МСА):