- •1. Предмет и задачи курса.
- •1.1 Определение эконометрики. Взаимосвязь с другими науками. Эконометрика и экономическая теория. Эконометрика и статистика. Эконометрика и экономико-математические методы.
- •Чем собственно занимается эконометрист?
- •1.2 Области применения эконометрических моделей. Методологические вопросы построения эконометрических моделей: обзор используемых методов.
- •2. Спецификация переменных в уравнениях регрессии.
- •2.1. Эконометрические модели: общая характеристика, различия статистического и эконометрического подхода к моделированию.
- •2. Регрессионные модели с одним уравнением.
- •3. Системы одновременных уравнений.
- •2.2.Спецификация переменных в уравнение регрессии. Ошибки спецификации.
- •3. Парная и множественная регрессия.
- •3.1.Понятие о функциональной, статистической и корреляционных связях. Основные задачи корреляционно-регрессионного анализа.
- •3.2. Уравнение регрессии, его смысл и назначение. Выбор типа математической функции при построении уравнения регрессии.
- •3.3 Линейная модель парной регрессии. Метод наименьших квадратов (мнк). Свойство оценок мнк.
- •Статистические свойства оценок метода наименьших квадратов.
- •Дополнительное предположение о нормальном распределении ошибок
- •Свойств выборочных вариаций (дисперсий) и ковариаций.
- •Свойства остатков
- •Несмещенность мнк-оценок
- •Состоятельность оценок
- •Эффективность (оптимальность) оценок
- •Несмещённость.
- •Эффективность.
- •Противоречия между несмещённостью и минимальной дисперсией.
- •Влияние увеличения размера выборки на точность оценок.
- •Состоятельность.
- •3.4.Ковариация. Коэффициент ковариации. Показатели качества регрессии: линейный коэффициент регрессии, коэффициент детерминации.
- •3.5.Стандартная ошибка уравнения регрессии. Оценка статистической значимости показателей корреляции, параметров уравнения регрессии. Дисперсионный анализ. Критерии Фишера и Стьюдента.
- •Интервалы прогноза по линейному уравнению регрессии.
- •3.6. Понятие о множественной регрессии. Классическая линейная модель множественной регрессии (клммр). Определение параметров уравнения множественной регрессии методом наименьших квадратов.
- •Классическая модель множественной линейной регрессии.
- •Предпосылки классической многомерной линейной регрессионной модели.
- •Выбор формы уравнения регрессии.
- •Частные уравнения регрессии
- •Множественная корреляция
- •Частная корреляция
- •3.8. Оценка качества модели множественной регрессии: f-критерий Фишера, t-критерий Стьюдента. Мультиколлинеарность. Методы устранения мультиколлинеарности.
- •Глава 4. Предпосылки метода наименьших квадратов
- •4.1. Исследование остатков величин регрессии.
- •4.2. Проблема гетероскедастичности. Её экономические причины и методы выявления.
- •4.3. Линейные регрессионные модели с гетероскедастичными и автокоррелированными остатками.
1. Предмет и задачи курса.
Эконометрия – это искусство предвидения экономических нормативов, прогнозов и гипотез.
Деятельность в любой области экономики (управлении, финансово-кредитной сфере, маркетинге, учете и аудите) требует от специалистов применения современных методов работы, знания достижений мировой экономической мысли, понимание научного языка.
Большинство новых методов основано на эконометрических моделях, концепциях, приёмах. Без глубоких знаний эконометрики научиться их использовать невозможно. Чтение современной литературы также предполагает хорошую эконометрическую подготовку.
Специфической особенностью деятельности экономиста является работа в условиях недостатка информации и неполноты исходных данных. Анализ такой информации требует знания специальных методов, которые составляют один из аспектов эконометрики. Центральной проблемой эконометрики является построение экономической модели и определение возможностей её использования для описания, анализа и прогнозирования реальных экономических процессов.
Известный экономист Цви Гриллихес (1929–1999г.) писал: «эконометрика является одновременно нашим телескопом и нашим микроскопом для изучения окружающего экономического мира». В этом случае можно говорить о микро- и макро-эконометрике.
Свидетельством всемирного признания эконометрики является присуждение пяти Нобелевских премий по экономике за разработку в этой области:
1969г. Р. Фришу и Я. Тинбергену за разработку математических методов анализа экономических процессов;
1980г. Л. Клейну за создание эконометрических моделей и их применение к анализу экономических колебаний и экономической политики;
1989г. Т. Хаавельмо за пояснение вероятностных основ эконометрики;
2000г. Дж. Хекману за развитие теории и методов анализа селективных выборок и Д. Макфаддену за развитие теории и методов анализа моделей дискретных выборок.
2003г. Р.Энгел и К.Грэнджер за анализ экономических временных рядов (ARCH) с общими трендами.
Процесс перехода экономического ВО в России на мировые стандарты характеризуется введением в учебные планы курсов микро- и макроэкономики, а также эконометрики.
1.1 Определение эконометрики. Взаимосвязь с другими науками. Эконометрика и экономическая теория. Эконометрика и статистика. Эконометрика и экономико-математические методы.
Термин «эконометрика» имеет в своей основе два слова: «экономика» и «метрика» (от гр. мetron – «метод расчёта определения расстояния между двумя точками в пространстве»). В общем случае эконометрику можно определить как науку об экономических измерениях.
Эконометрика – это наука, которая на основе статистических данных количественно характеризует взаимозависимые экономические явления и процессы.
Предмет исследования эконометрики - это массовые экономические процессы и явления Предметы исследования эконометрики и статистики очень схожи, тем более что большинство эконометрических методов изучения социально-экономических закономерностей позаимствованы из статистики. Однако специально для эконометрики были разработаны некоторые дополнения методов, которые не применяются в статистике.
Цель эконометрики — это количественная характеристика экономических закономерностей, выявляемых экономической теорией в общих чертах.
Эконометрика как наука является следствием междисциплинарного подхода к изучению экономики. На современном этапе своего развития эконометрика представляет собой сочетание трех наук:
1) экономической теории;
2) математики;
3) математической и экономической статистики.
Помимо вышеназванных дисциплин, одним из основных факторов развития эконометрики является развитие компьютерных технологий и специализированных пакетов прикладных программ. Следовательно, эконометрика с помощью статистических и математических методов анализирует экономические закономерности, доказанные экономической теорией.
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 в 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.
Решение перечисленных задач эконометрики осуществляется с использованием математических моделей, построенных на основе эмпирических данных.