🗊Презентация Место и роль эконометрики в экономической науке и практике

ЭКОНОМЕТРИКА Преподаватель: Ванзатова Елена Очировна к.э.н., доцент Кафедра «Экономика» ИЭУ

План: 1. Место и роль эконометрики в экономической науке и практике. 2. Виды эконометрических моделей. 3. Этапы эконометрического моделирования. 4. Классификация видов эконометрических переменных и типов данных.

Известные учёные

Известные учёные

1. Место и роль эконометрики в экономической науке и практике.

Наряду с таким широким пониманием эконометрики, существует и весьма узкая трактовка эконометрики как совокупность методов анализа связей между различными экономическими показателями (факторами) на основании реальных статистических данных с использованием аппарата теории вероятностей и математической статистики. Наряду с таким широким пониманием эконометрики, существует и весьма узкая трактовка эконометрики как совокупность методов анализа связей между различными экономическими показателями (факторами) на основании реальных статистических данных с использованием аппарата теории вероятностей и математической статистики. Эконометрика - это наука, которая на основе статистических данных количественно характеризует взаимозависимые экономические явления и процессы.

Цели и задачи эконометрики

Задачи, решаемые с помощью эконометрики, классифицируются по трем признакам: 1) по конечным прикладным целям: а) задачи прогноза социально-экономических показателей, характеризующих состояние и развитие изучаемой системы; б) задачи моделирования возможных вариантов социально-экономического развития системы для определения параметров, которые оказывают наиболее сильное влияние на состояние системы в целом;

2) по уровню иерархии: а) задачи макроуровня (страна а целом); б) задачи мезоуровня (уровень отраслей, регионов); в) задачи микроуровня (уровень фирмы, семьи, предприятия);

3) по области решения проблем изучаемой экономической системы: а) задачи изучения рынка; б) задачи изучения инвестиционной, социальной, финансовой политики; в) задачи изучения ценообразования; г) задачи изучения распределительных отношений; д) задачи изучения спроса и потребления; е) задачи изучения отдельно выделенного комплекса проблем,

2. Виды эконометрических моделей. 3 основных класса эконометрических моделей: Модели временных рядов Регрессионные модели с одним уравнением Системы одновременных уравнений

Модели временных рядов Модели временных рядов, в которых результативная переменная зависит от времени: модель тренда (зависимость результативной переменной от трендовой компоненты); модель сезонности (зависимость результативной переменной от сезонной компоненты); модель тренда и сезонности.

Модели временных рядов, в которых результативная переменная зависит от переменных, датированных другими моментами времени: Модели временных рядов, в которых результативная переменная зависит от переменных, датированных другими моментами времени: объясняющие вариацию результативной переменной в зависимости от предыдущих значений факторных переменных - модели с распределенным лагом; объясняющие вариацию результативной переменной в зависимости от предыдущих значений результативных переменных - модели авторегрессии; объясняющие вариацию результативной переменной в зависимости oт будущих значений факторных или результативных переменных - модели ожидания.

Регрессионные модели с одним уравнением, в которых результативная переменная у может быть представлена в виде функции факторных переменных. По количеству факторных переменных регрессионные модели делятся на парные (с одной переменной) и множественные регрессии. По виду функции регрессионные модели делятся на линейные и нелинейные регрессии.

Системы одновременных уравнений, которые описываются системами взаимозависимых регрессионных уравнений Системы состоят из тождеств и регрессионных уравнений, каждое из которых может включать в себя как факторные переменные, так и результативные переменные из других уравнений системы. Отличие тождеств от регрессионных уравнений заключается в том, что их вид и значения параметров известны.

Регрессионные уравнения, входящие в состав системы, называются поведенческими уравнениями. Значения параметров этих уравнений являются неизвестными и подлежат оцениванию. Регрессионные уравнения, входящие в состав системы, называются поведенческими уравнениями. Значения параметров этих уравнений являются неизвестными и подлежат оцениванию. Пример: модель спроса и предложения, состоящая из трех уравнений: (уравнения предложения, уравнения спроса, тождества равновесия).

Распространённые эконометрические модели: 1) модели потребительского и сберегательного потребления; 2) модели взаимосвязи риска и доходности ценных бумаг; 3) модели предложения труда; 4) макроэкономические модели (модель роста); 5) модели инвестиций.

Этапы эконометрического моделирования

1. Постановочный этап

3. Этап параметризации Происходит выбор общего вида модели, а также определяется состав и формы формирующих ее связей. Задачи, решаемые на этапе параметризации: задача выбора наиболее подходящего вида функциональной зависимости результативной переменной от факторных переменных. задача спецификации модели. Спецификация модели – подробное описание поведения объекта на математическом языке.

6. Этап оценки качества модели, на котором проверяются достоверность и адекватность модели. Созданная модель должна быть адекватна реальному экономическому процессу. При неудовлетворительном качестве модели возвращаются ко второму этапу моделирования. 7. Этап интерпретации результатов моделирования.

4. Классификация видов эконометрических переменных и типов данных В эконометрике применяется два основных типа выборочных данных: 1) пространственные; 2) временные.

Пространственные данные - это совокупность экономической информации, характеризующей разные объекты и полученной за определенный период или момент времени. Пространственные данные являются выборочной совокупностью из некоторой генеральной совокупности (например, совокупность различной информации по какому-либо предприятию - размер основных фондов, численность работников).

Временные данные - это совокупность экономической информации, характеризующей определенный объект, но за различные периоды времени. Отдельный временной ряд можно считать выборкой из бесконечного ряда значений показателей во времени (например, данные о динамике фондовых индексов).

Отличия временного ряда или ряда динамики от пространственной выборки: Отличия временного ряда или ряда динамики от пространственной выборки: 1) элементы ряда динамики естественным образом упорядочены во времени в отличие от пространственных данных; 2) элементы ряда динамики не являются статистически независимыми в отличие от элементов случайной пространственной выборки, т.е. они подвержены зависимости между прошлыми и настоящими наблюдениями временного ряда (автокорреляции); 3) элементы ряда динамики не являются одинаково распределенными величинами

В эконометрической модели используются: 1) результативные (зависимые) переменные, которые в эконометрике называются объясняемыми переменными, 2) факторные (независимые) переменные, которые в эконометрике называются объясняющими переменными.

Среди экономических переменных, включенных в эконометрическую модель, выделяют: 1) экзогенные (независимые) переменные, значения которых задаются извне. 2) эндогенные (зависимые или взаимозависимые) переменные (у), значения которых определяются внутри модели; 3) лаговые (экзогенные или эндогенные) переменные, которые относятся к предыдущим моментам времени и находятся в уравнении с переменными, относящимися к текущему моменту времени. Например: х -лаговая экзогенная переменная, у - лаговая эндогенная переменная; 4) предопределенные (объясняющие) переменные, к которым относятся лаговые (xt-1,), текущие (х) экзогенные переменные и лаговые эндогенные переменные (уt-1).

Основная цель эконометрического моделирования - это характеристика значений одной или нескольких текущих эндогенных переменных в зависимости от значений предопределенных (объясняющих) переменных.