Эконометрика: история развития, определение, особенности метода, базовые понятия

Развитие эконометрики

Эконометрика – это:

•наука о количественном выражении экономических явлений и их взаимосвязей

или

•совокупность методов анализа связей между различными экономическими показателями (факторами) на основании реальных статистических данных с использованием аппарата теории вероятностей и математической статистики

Предмет эконометрики –

• количественные взаимосвязи между экономическими переменными

или

• построение функциональных зависимостей между переменными, называемых эконометрическими моделями

Причинно­следственная связь – это такая связь между явлениями, при которой изменение одного из них, называемого причиной, ведет к изменению другого, называемого следствием.

Особенности:

1)Х—>Х’—>Х’’—>Y, где

Х­ причина (фактор; экзогенная, независимая, объясняющая, входная переменная)

Y­ следствие (результат; эндогенная, зависимая, объясняемая, выходная переменная)

Х’ и Х’’ ­ промежуточные факторы

2)одновременное воздействие большого количества факторов

Характеристика взаимосвязей в модели:

по направлению изменения связи: 1) прямая

2)обратная

по аналитическому выражению: 1) линейная

2)нелинейная

по характеру проявления: 1) функциональная (детерминированная)

2)стохастическая

Этапы построения эконометрической модели

1. Постановка задачи

2. Априорный анализ

3. Информационно-статистический этап

4. Спецификация модели

5. Идентификация модели:

Идентификация		Идентификация
возможна		не возможна

6. Верификация модели:

Модель		Модель не
адекватна		адекватна

7. Интерпретация полученных результатов

Обобщенная эконометрическая модель:

y = f(α, x) + ε

где y ­ результативный признак;

f(α, x) ­ функционал, выражающий вид и структуру взаимосвязей;

x = (x1, x2,…, xn) ­ вектор значений факторов xi;

α = (α0, α1, α2,…, αn) ­ вектор некоторых произвольных констант, называемых

параметрами модели;

ε ­ ошибка модели, или возмущение.

Основные виды частных эконометрических моделей:

1. Линейная: y a bx

2.	Степенная:	y a xb
3.	Гиперболическая:		y a b
			x
4.	Полиномиальная:		y a bx cx2 dx3
5.	Экспоненциальная:		y ea bx

и другие

Определение вида модели

изменение

результативного признака прямо пропорционально изменению значения фактора

=>

линейная модель

y

изменение

результативного

признака

пропорционально изменению значения фактора =>

степенная модель

или экспоненциальная

модель

y

при увеличении значения факторов значение результата монотонно стремится к конечному пределу

=>

гиперболическая

модель

y

			0	х	0	х
0	х

# Например:

если зависимость спроса у от цены х характеризуется уравнением: yˆx 5000 2x

это означает, что с ростом цены на 1 д. е. спрос в среднем уменьшается на 2 д. е.

# Например:

если зависимость цены у от спроса х

характеризуется уравнением:

у 2500 х3,8

это означает, что с ростом спроса на 1% цена в среднем

увеличивается на 3,8%.

Корреляционно­регрессионный анализ

Корреляционный анализ –

это раздел математической статистики, изучающий тесноту связи (с помощью расчета

коэффициентов корреляции) между переменными без их разделения на факторные и результативные.

Регрессионный анализ – это

раздел математической статистики, изучающий форму зависимости между факторными и результативными переменными.

Построение

уравнения

регрессии