1.2 Области применения эконометрических моделей. Методологические вопросы построения эконометрических моделей: обзор используемых методов.

Экономико-математическая модель становится эконометрической, и при се построении и оценке используются эконометрические методы, если ставятся задачи:

а) получения с помощью этой модели количественных результатов на основе статистических данных;

б) ко­личественной проверки гипотез, выдвигаемых экономической теори­ей.

Эконометрические модели применяются для изучения социаль­но-экономических процессов и на макро- и на микроуровнях. Ис­пользование эконометрических методов является необходимым этапом создания количественной модели экономического объекта, независимо от того, для каких целей или в рамках какой дисципли­ны — исследования операций или, скажем, финансовой математики, модель строится (в результате, возникло даже такое понятие, как фи­нансовая эконометрика).

В эконометрике рассматриваются в основном параметрические мо­дели, т. е. структура модели (функциональные зависимости между эко­номическими переменными) задается с точностью до параметров. Оп­ределение вида функциональных зависимостей называется специфика­цией модели. Спецификация модели является ключевым этапом построения любой эконометрической модели.

Здесь возникает проблема выбора структуры модели (специфика­ции). В зависимости от уровня знаний об объекте условно можно выде­лить два наиболее общих класса моделей:

1) поведенческие (behavioural models);

2) феноменологические (phenomenological models).

Поведенческие модели строятся только на основе наблюдений за по­ведением объекта (данных «вход-выход») и приближенно описывают (аппроксимируют) наблюдаемое поведение без какой-либо априорной информации о внутренней структуре объекта (внутренних взаимосвя­зях между переменными). Структура и количество параметров устанав­ливаются в процессе построения модели. Параметры таких моделей могут не иметь какого-либо экономического смысла. Одна из основных задач эконометрики — разработка методов построе­ния поведенческих моделей.

Феноменологические модели (модели, основанные на знаниях) — это записанные в виде математических соотношений экономические зако­ны, выпеченные па основе экономической теории. Такие модели могут включать уравнения (дифференциальные или разностные), описываю­щие динамику процесса, статические балансовые соотношения (усло­вия равновесия) и т. п., которые следуют из положений экономической теории. Как правило, структура уравнений подобных моделей соответ­ствует гипотезам экономической теории, а количество параметров за­ранее определено и ясен их экономический смысл.

Задача эконометрики при построении феноменологических моделей — подгонка модели (ее параметров) к установленному набору реальных данных, которые получены в результате наблюдения за изучаемым объектом.

Таким образом, построение эконометрической модели позволяет оценить степень достоверности гипотез, выдвигаемых экономической теорией, проверить их на практике. Это, в свою очередь, помогает вы­работать и обосновать рекомендации для проведения экономической политики, спрогнозировать последствия принятия тех или иных эко­номических решений.

Этапы эконометрического моделирования.

1. Постановочный этап, на котором опре­деляются конечные цели и задачи исследования, а также число включенных в модель факторных и результативных экономических переменных.

Цели эконометрического исследования:

1) анализ изучаемого экономического процес­са (явления, объекта);

2) прогноз экономических показателей, харак­теризующих изучаемый процесс (явление, объект);

3) моделирование поведения процесса при раз­личных значениях факторных переменных;

4) формирование управленческих решений.

Количество переменных, включенных в эконометрическую модель, не должно быть слишком большим и должно быть теоретически обоснован­ным. В модели должна отсутствовать функцио­нальная или тесная корреляционная связь между факторными переменными, что может привести к явлению мультиколлинеарности.

2. Априорный этап, на котором осуществ­ляется теоретический анализ сущности изучаемого процесса, а также формализуется априор­ная информация.

3. Этап параметризации, на котором проис­ходит выбор общего вида модели, а также опреде­ляется состав и формы формирующих ее связей.

Задачи, решаемые на этапе параметризации:

1) задача выбора наиболее подходящего вида функциональной зависимости результативной переменной от факторных переменных.

При возникновении ситуации выбора между линейной и нелинейной формами зависимости предпочтение всегда отдается линейной форме как более простой;

2) задача спецификации модели:

а) аппроксимация математической формой обнаруженных связей и соотношений меж­ду параметрами модели;

б) определение зависимых и независимых переменных;

в) выражение исходных предпосылок и огра­ничений модели.

4. Информационный этап, на котором со­бирается требуемая статистическая информация и осуществляется анализ качества собран­ных данных.

5. Этап идентификации модели, на кото­ром реализуется статистический анализ мо­дели и происходит оценивание ее параметров.

6. Этап оценки качества модели, на ко­тором проверяются достоверность и адекватность модели. Созданная модель должна быть адекватна реальному экономическому процес­су. При неудовлетворительном качестве моде­ли возвращаются ко второму этапу моделиро­вания.

7. Этап интерпретации результатов мо­делирования.

В эконометрике применяется два основных типа выборочных данных:

1) пространственные;

2) временные.

Пространственные данные — это совокуп­ность экономической информации, характери­зующей разные объекты и полученной за определенный период или момент времени.

Пространственные данные являются выбороч­ной совокупностью из некоторой генеральной совокупности (например, совокупность различной информации по какому-либо предприятию—размер основных фондов, численность работников).

Временные данные — это совокупность экономической информации, характеризующей определенный объект, но за различные периоды времени. Отдельный временной ряд можно считать выборкой из бесконечного ряда значений показателей во времени (например, данные о динамике фондовых индексов).

Существуют определенные отличия временного ряда или ряда динамики от пространственной выборки:

1) элементы ряда динамики естественным образом упорядочены во времени в отличие от пространственных данных;

2) элементы ряда динамики не являются статистически независимыми в отличие от элементов случайной пространственной выборки, т.е. они подвержены зависимости между прошлыми и настоящими наблюдениями временного ряда (автокорреляции);

3) элементы ряда динамики не являются оди­наково распределенными величинами.

Набор переменных — это совокупность экономической информации, характеризующей

изучаемый процесс или объект. В эконометрической модели используются:

1) результативные (зависимые) перемен­ные, которые в эконометрике называются объясняемыми переменными;

2) факторные (независимые) перемен­ные, которые в эконометрике называются объясняющими переменными.

Среди экономических переменных, вклю­ченных в эконометрическую модель, выделяют:

1) экзогенные (независимые) перемен­ные (х), значения которых задаются извне. В определенной степени данные переменные являются управляемыми;

2) эндогенные (зависимые или взаимоза­висимые) переменные (у), значения кото­рых определяются внутри модели;

3) лаговые (экзогенные или эндогенные) переменные, которые относятся к предыду­щим моментам времени и находятся в урав­нении с переменными, относящимися к текуще­му моменту времени. Например, х_t-1 — лаговая экзогенная переменная, у_t-1 — лаговая эндо­генная переменная;

4) предопределенные (объясняющие) пе­ременные, к которым относятся лаговые (х_t-1), текущие (х) экзогенные переменные и лаго­вые эндогенные переменные (у_t-1).

Основная цель эконометрического модели­рования — это характеристика значений одной или нескольких текущих эндогенных переменных в зависимости от значений предопределенных (объясняющих) переменных.