Предмет , цели , задачи эконометрики

Основные понятия эконометрики

Эконометрика – экономика(наука об эконом. Системах) и метрика (наука об измерениях). Она возникла в результате взаимодействия эконом. теории, экономики, статистики. В последствии к ним присоединилась вычислительная техника, как расчетным инструмент решения экономических задач. Основные результаты экономическое теории носит качественный характер, а экономика вносит в них количественные практическое содержание. Эконометрика выражает экономические законы в виде математических соотношений, а эконометрика осуществляет опытную проверку этих законов. Статистика дает информацию об исследуемом процессе в виде исходных статистических данных и показателей, а эконометрика проводит анализ количественных взаимосвязей между этими показателями. Базовое понятие эконометрики(имеет 2 определения) 1) экономическое 2) математическое. При этом экономическом составляющим является первичным, так как экономика определяет постановку задачи и исходные предпосылки, а результат формирования на математическом языке представляет интерес лишь в том случае, если удается его экономическая интерпретация. Эконометрика – самостоятельная научная дисциплина, объединяющая совокупность теоретических результатов, приемов, методов, моделей, предназначенных для того, чтобы на базе экономическое теории статистики и эконометрических измерений предавать конкретные количественные выражения, качественным закономерностям обусловленным экономическое теорией.

Предмет, цели, задачи эконометрики

Предметом эконометрики : факторы формирующие развитие экономических явлений и процессов основы эконометрических моделей является статистические данные, которые могут быть представлены в виде временных и пространственных рядов данных. Временной ряд – ряд значений статистического показателя, упорядоченного по времени. В зависимости от длительности охватываемого периода они бывают: кратко( до 1 года) средне( 1-3 года) долго( выше 5 лет). Наиболее приемлемы ед.измерения месяцы, кварталы, годы. Пространственные ряды – совокупность значения одного признака в разных эконометрических группах. Основные задачи эконометрики: 1) построение эконометрических моделей, т.е представление моделей в математической форме 2) оценка построенной модели позволяющая характеризовать адекватность моделей реальными данными 3) проверка качества полученных параметров моделей и самой модели.4) использование построенных моделей для объяснения поведения исследуемых эконометрических показателей, осмысления эконометрических решений.

Сфера применения эконометрики

Эконометрика используется как для макро так и для микро уровня. Макро экономических анализ - предполагает построение модели на уровне региона( страны) Эконометрическая модель служит для определения и прогнозирования основных пропорций в экономике и как инструмент принятия экономических решений. Большинство прогнозов используется экстраполяцию прошлых тенденций в отношениях как общенациональных, так и частичных показателях. Проблемы решенные сегодня эконометрикой: 1) анализ спроса и предложения 2) предложения и анализ модели экономического роста. 3) модели эффективности инвестиций 4) модели финансовых потоков регионов и отдельных предприятий.

Основные этапы эконометрического моделирования

Эконометрическое моделирование – процесс построения эконометрических моделей. Этапы:

1) постановочный. Формируют цель исследования, набор участвующих моделей в переменной

2) априорный. Анализ сущности изучаемого объекта, формирования и формализация известной за ранее информации.

3) информационный. Осуществляется сбор необходимой информации.

4) спецификация модели. В математической форме выражают обнаруженные связи и соотношения, установленный состав переменных, формируют исходные предпосылки и ограниченные модели

5) параметризация. Оценивают параметры выбранной зависимостью. Осуществляется на основе имеющихся статистических данных.

6) идентификация. Осуществляет статистических анализ модели и оценка ее параметров.

7) верификация. Сопоставление реальных и модельных данных. Проверка адекватности модели.

Основные положения регрессивного анализа

В природе сущ-ет множество взаимосвязей, т.е. одни факторы влияют на другие. 1.называет. независимыми (факторными) признаками, 2-зависимыми (результативными ).

Если увеличение факторного признака(х) вызывает увеличение рез-го на одинаково-сопоставимую то такая наз-ся функциональным.

Если влияние факторов на результат не сопоставимы, т.е. изменение факторного на 1 вызывает изменение результата на величину, то такие взаимосвязи называют корреляц-ми. Для их изучения необходимо обеспеч. мас-ые наблюдения.

Парная регрессия- это уравнение связи с одной независимой переменной. y=f(x), где y-независимая переменная(резул.признак), x-независимая переменная.

Уравнение множественной регрессии

Y=f(x1, x2, …x)

Парная регрессия устанавливает зависимость одной случайной переменной от другой.

Y=f(x)+Е, где Е-случайная величина, харак-ая отклонения фактического значения результативного признака (у)от его рассчитанного значения найденного по уравнению по уравнению парной регрессии.

Линейная модель Y=a0+a1x+Е, где а0 и а1-коэффициенты регрессии, а0-показывает влияние на рез-ый признак, неучтённых в моделе факторов, Е-указывает величину изменения зависимой переменной у при изменении х на 1.

Нелинейная.

1.регрессии, нелинейные относительно отключённых в анализ объя-их переменных, но линейные по оцениваемым параметрам.

1.полином 2 степени

2.полином 3 степени

3.гипербола

2.регрессии, нелинейные по оцениваемым параметрам:

· Показательна

· Экспоненциальная

· Степенная

Модели с качественными переменными

В большинстве случаев рассматриваются регрессионные модели, в которых факторы имеют количественное значение, однако на практике возникает необходимость исследовать влияние качественных признаков.

Все качественные признаки делят на 2 группы:

· Альтернативные

· Нарастающие

Нарастающие изменяются от какой-то величины и возрастают. Они формируются под влиянием нескольких элементов, взаимодействующих между собой. Взаимосвязь чаще всего нелинейная, поэтому вывести формулу оценки нарастающего качественного признака сложно.

Качественные альтернативные признаки характер-ся тем, что они присутствуют или нет.

Чтобы ввести качественные переменные в регрессионную модель им должны быть присвоены цифровые метки, т.е. качест. Переменные преобразованы в количественные. Такие сконструированные переменные наз-ся фиктивными (структурными). В качественных фиктивных переменных обычно используют бинарные переменные, которые принимают 2 значения: присутствует (1), отсутствует (0)

Сущность идеи симплексного метода.

Симплексный метод является универсальным, т.к. позволяет решать задачи, условия которых выражены в различных единицах измерения и заданы в виде уравнений и неравенств.

Этапы симплексного метода:

Основные понятия эконометрики

Предмет, цели, задачи эконометрики

12 3 Следующая ⇒