- •Тема 1 Методы и модели регрессионного анализа 7
- •Тема 2. Системы эконометрических уравнений 50
- •Тема 3. Анализ временных рядов 60
- •Предисловие
- •Введение. Эконометрическая модель и проблемы эконометрического моделирования
- •Общие понятия
- •Экономическая модель
- •Эконометрическая модель
- •Элементы эконометрической модели и их свойства
- •Задачи эконометрики
- •Эконометрика и её место в ряду математических и экономических дисциплин
- •Тема 1 Методы и модели регрессионного анализа
- •1.1 Основные понятия регрессионного анализа
- •1.1.1 Спецификация модели
- •1.2 Парная регрессия и корреляция
- •1.2.1 Линейная модель парной регрессии и корреляции
- •Оценка тесноты связи
- •Оценка качества подбора уравнения
- •Проверка статистической значимости эконометрической модели
- •Оценка значимости параметров эконометрической модели
- •1.2.2 Нелинейные модели парной регрессии и корреляции Виды нелинейных уравнений регрессии
- •Линеаризация нелинейных моделей регрессии
- •Оценка тесноты связи нелинейной регрессии
- •Оценка качества нелинейных уравнений регрессии
- •1.3 Множественная регрессия и корреляция
- •Отбор факторов, включаемых в модель множественной регрессии
- •1.3.1 Линейное уравнение множественной регрессии
- •Оценка параметров линейных уравнений регрессии
- •1.3.2 Линейное уравнение множественной регрессии с стандартизированном масштабе
- •1.3.2 Частные уравнения регрессии
- •1.3.3 Свойства оценок параметров эконометрической модели, получаемых при помощи мнк
- •1.3.4 Предпосылки мнк, методы их проверки
- •Обобщенный метод наименьших квадратов (омнк)
- •1.3.5 Проверка существенности факторов и показатели качества регрессии
- •Оценка тесноты связи
- •Проверка статистической значимости эконометрической модели
- •Оценка значимости параметров эконометрической модели
- •1.3.6 Фиктивные переменные во множественной регрессии
- •1.4 Резюме по теме.
- •Вопросы для повторения
- •Тема 2. Системы эконометрических уравнений
- •2.1. Классификация систем эконометрических уравнений
- •2.2 Структурная и приведенная формы модели
- •2.3 Проблема идентификации систем одновременных уравнений
- •2.4. Методы оценки параметров структурной формы модели (систем одновременных уравнений): косвенный метод наименьших квадратов (кмнк) и двухшаговый метод наименьших квадратов (дмнк)
- •2.5. Модель спроса и предложения
- •2.5.1 Структурная и приведённая форма системы
- •2.6. Вопросы для повторения
- •2.7. Резюме по теме
- •Тема 3. Анализ временных рядов
- •3.1. Структура временного ряда
- •3.2. Автокорреляция уровней временного ряда
- •Проверка гипотезы о наличии тренда во временном ряде
- •3.2. Моделирование тенденции временного ряда
- •3.3. Моделирование сезонных колебаний
- •3.3.1 Аддитивная и мультипликативная модели временных рядов
- •3.4. Автокорреляция в остатках. Критерий Дарбина-Уотсона
- •3.5 Модели стационарных и нестационарных временных рядов и их идентификация
- •3.6 Эргодичность
- •3.7 Особые случаи
- •3.8 Нестационарные временные ряды
- •3.9 Метод разностей и интегрируемость
- •3.10 Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования временных рядов
- •3.10.1 Понятие адаптивной модели
- •3.10.2 Экспоненциальное сглаживание
- •3.10.3 Модели линейного роста
- •3.10.4 Стохастический процесс Тейла и Вейджа
- •3.10.5 Сезонные модели
- •Аддитивная модель сезонных явлений
- •3.10.6 Модели авторегрессии — скользящего среднего (метод Бокса —Дженкинса)
- •3.10.7 Авторегрессионная модель.
- •3.10.8 Модель скользящего среднего.
- •3.11 Специфика изучения взаимосвязей по временным рядам. Исключение сезонных колебаний. Исключение тенденции.
- •3.11.1. Метод отклонений от тренда
- •3.11.2. Метод последовательных разностей
- •3.12 Резюме по теме.
- •3.13 Вопросы для повторения
Экономическая модель
Основным элементом экономического исследования является анализ и построение взаимосвязей экономических переменных. Математическое выражение таких взаимосвязей называется экономической моделью.
Пример.
,
I– располагаемый доход семьи;
C– потребление.
Построение экономических моделей осложнено следующими факторами
часто эти взаимосвязи не являются строгими, функциональными зависимостями;
очень трудно выявлять все факторы, влияющие на данный зависимый экономический показатель;
воздействие многих факторов является случайным;
экономисты обладают ограниченным набором данных статистических наблюдений, которые к тому же содержат различного рода ошибки.
Если удаётся преодолеть эти трудности, тогда можно построить экономическую модель, выражающую функциональную зависимость некоторой зависимой величины от формирующих её значение факторов. Особенность функциональной зависимости состоит в том, что по значению независимой величины (переменной) можно однозначно, абсолютно точно вычислить, предсказать значение зависимой величины.
Эконометрическая модель
Рассмотрим набор реальных статистических данных (Ck,Ik) и изобразим эти данные точками в координатах (C,I).
Таким образом, зависимость между величинами Ck,Ikне функциональная, а стохастическая, случайная. Но эта случайность не такова, что абсолютно невозможно предсказать или объяснить по величинеIkвеличинуCk, поскольку видна достаточно устойчивая тенденция роста (в среднем). Другими словами, взаимосвязь между величинамиCk,Ikтакова: точное значениеCkне вычисляется по значениюIk, однако с ростомIkзначениеCkв среднем увеличивается. Такой характер зависимости выражается следующим образом:
(1)
В общем случае, характер зависимости нелинейный:
(2)
Соотношение (2) называется эконометрической моделью. Таким образом, эконометрическая модель – это выражение статистической зависимости между переменными. Эконометрическая модель строится на основе экономической теории и статистических данных.
Элементы эконометрической модели и их свойства
Вид функции называется спецификацией модели. Модель (1) является частным видом эконометрической модели, в которой спецификация линейная. Функцияописывает общий ход экономического процесса, экономическую тенденцию развития, изменения зависимого показателя при изменении независимого.
Величина x– называется независимой или объясняющей переменной;
Величина yназывается зависимой или объясняемой переменной. Значение величиныykсостоит из двух частей:
величина (xk,0,1,…n) – это часть зависимого показателя, обусловленная или объяснённая экономическими причинами или просто объясняемая часть;k– необъяснённая часть, поскольку невозможно описать все случайные факторы.
k– величина, выражающая вклад случайных мелких, незначительных факторов, которые отклоняют реальные статистические данные от значений зависимого показателя, обусловленного экономической тенденцией, однако не изменяют эту экономическую тенденцию.
Основные свойства величин k:
1) эти величины случайные, в противном случае зависимость (2) функциональная;
2) kпринимают положительные и отрицательные значения, так как случайные факторы увеличивают или уменьшают величины, обусловленные экономической тенденцией;
3) Абсолютные величины |k| не должны быть очень большими по сравнению со значениями, вычисляемыми по спецификации. Другими словами, необъяснённая часть показателяyдолжна быть мала по сравнению с объяснённой. Если же отклонения значительны, тогда спецификациянеточно описывает экономическую тенденцию, её необходимо уточнять и в число объясняющих факторов вводить факторы, вклад которых приводит к большим значениямk.
0,1,…,k– параметры спецификации. Для разных видов функцииколичество этих параметров, их смысл и названия разные. Например, для линейной спецификации
этих параметров два;
параметр
0– свободный член,
1– угловой коэффициент.