1. Определение эконометрики. Предмет и метод эконометрики.

Эконометрика – дословно в переводе с англ. означает измерение в экономике; раздел в экономике, занимающийся разработкой и применением статистических методов для измерения взаимосвязей между экономическими переменными; (Айвазян) эконометрика объединяет совокупность методов и направлений, позволяющих на основе экономической теории, статистики, математико – статистического инструментария придавать количественное выражение качественным зависимостям.

Многие понятия эконометрики имеют два определения: математическое и эконометрическое.

Экономическая составляющая является первичной, т.к. именно экономика определяет постановку задачи и исходные предпосылки. Результаты первоначально имеют математическую форму и представляют интерес лишь в том случае, если удается их экономическая интерпретация.

В эконометрике ограничено использование экспериментального метода, поэтому широкое распространение получило эконометрическое моделирование. На основе экономической теории модель сначала формируется, затем с использованием эмпирических данных оцениваются неизвестные параметры модели, дается прогноз развития явления, оценивается точность прогноза и вырабатывается рекомендации по экономической политике.

2.Классификация моделей и типы данных.

Можно выделить три основных класса моделей, используемых для анализа:

1. Регрессионные модели с одним уравнением

Y = f(x, β) + ξ(u)

Y = α+βx+u

Y = αx^βu

2. Системы одновременных уравнений. Эти модели состоят из эконометрических уравнений и тождеств. Каждое регрессионное уравнение может включать и объясняемые переменные из др уравнений системы, т.о. мы имеем набор объясняемых переменных, связанных через уравнение системы.

Q_t^d - функция совокупного спроса

Q_t^s - функция совокупного предложения

P_t, P_t-1 – цены

Y_t – совокупный доход

Q_t^d = α₀ + α₁p_t + α₂y_t + u₁

Q_t^s = β₀ + β₁ p_t + β₂ P_t-1 + u₂

Q_t^d = Q_t^s

3. Модели временных или динамических рядов

- модели тренда

T(t) = α + βt + u

- модели сезонности

S(t) = f(t) + u

- тернд – сезонные модели:

аддитивная – y_t = T(t) + S(t) +u_t

мультипликативная - y_t = T(t) S(t)+ u_t

Типы данных:

1. Пространственная выборка – набор показателей экономических переменных, получаемые в один и тот же момент времени, но по разным объектам.

2. Временные ряды – ряд значений экономических показателей, расположенных в хронологической последовательности.

3. Панельные данные – совмещенные данные временного ряда и пространственной выборки.

3.Этапы построения эконометрической модели:

1. Постановочный. На нем формируется цель исследования и формируется набор учтенных в модели экономических переменных.

В качестве целей выступают:

-анализ исследуемого объекта

- прогноз экономических показателей исследуемого объекта

- имитация развития объекта при различных значениях экзогенных (внешних) переменных

- выработка управленческих решений

2. Априорный. Проводится анализ сущности объекта, а также формирование и формализация априорной информации.

3. Параметризация. Осуществление моделирования.

Задачи:

- Основная задача 1 : осуществляется выбор вида функции f(x_β)

- Основная задача 2:исследуется возможность использования линейной функции(как наиболее простой)

- осуществление спецификации модели, т.е. выражение в математической форме, выявленных связей и соотношений (функциональная спецификация)

- установление состава экзогенных (независимые, объясняющие) и эндогенных (внутренние, зависимые) переменных

- формирование исходных предпосылок и ограничений модели

(Проблема спецификации модели:

• выражение в математической форме обнаруженных связей и соотношений;

• установление состава экзогенных и эндогенных переменных;

• формулировка исходных предпосылок и ограничений модели. )

4.Информационный. Осуществляется сбор необходимой статистической информации, т.е. наблюденных значений экономических показателей.

5.Идентификация. Осуществляется оценка параметров модели и статистический анализ модели.

6.Верификация. Проводится проверка истинности и адекватности модели, выясняется удачность решения проблем спецификации и идентификации, определяется точность модели и делается обобщающий вывод о соответствии модели реальному эк процессу.