Сущность эконометрики

Вводная лекция

Эконометрика как научная дисциплина получила свое развитие с середины 20 века. Экономические законы, процессы и явления все в большей степени описывают языком математики, и экономику все чаще называют одной из наиболее математизированных наук.

В условиях рыночной экономики невозможно без знания эконометрических методов исследовать и теоретически обобщить эмпирические зависимости экономических переменных, построить прогнозы в банковском деле, финансах или бизнесе.

Единое общепринятое определение эконометрики в настоящее время отсутствует. Сам термин "эконометрика" был введен в 1926 г. норвежским ученым Фришем и в дословном переводе означает "эконометрические измерения". В узкой трактовке эконометрика – это набор математико-статистических методов, используемых в приложениях математики в экономике.

Эконометрика – это наука, изучающая количественные закономерности и взаимозависимости в экономике методами математической статистики.

Эконометрика – это раздел экономики, занимающийся разработкой и применением статистических методов для измерений взаимосвязей между экономическими переменными.

Цель эконометрики – эмпирический вывод экономических законов.

Задачи – построение экономических моделей и оценивание их параметров, проверка гипотез о свойствах экономических показателей и формах их связи.

Эконометрический анализ служит основой для экономического анализа и прогнозирования, создавая возможность для принятия обоснованных экономических решений.

Благодаря своему предмету исследования: экономические процессы и явления, эконометрика объединяет в себе экономическую теорию, экономическую статистику и математико-статистический инструментарий. С помощью эконометрики происходит проверка экономических законов, которые выражены в виде математических соотношений.

Рассмотрим ситуацию. Предположим, что нам необходимо продать автомобиль. Для этого нужно дать объявление, в котором указывается цена продажи. Как определить эту цену? Предварительно продавец изучит рынок, т.е. проанализирует данные о предложении продажи подобных автомобилей. Что значит подобных автомобилей? То есть тех, которые обладают примерно такими же характеристиками или факторами: год выпуска, пробег, мощность двигателя. На основании этого будет сформировано представление о ситуации на рынке и назначена цена.

В данном случае цена зависит от нескольких факторов: год выпуска, пробег, мощность двигателя. Цена будет выступать как зависимая от факторов переменная (объясняемая переменная), а факторы – как объясняющие переменные.

Формируя общее мнение о состоянии рынка, мы обращаемся к интересующему нас объекту и получаем ожидаемое значение зависимой переменной при заданных значениях объясняющих переменных. Указанная конкретная цена – наблюдаемое значение зависимой переменной зависит также и от случайных явлений – таких, например, как сроки продажи автомобиля, потребность в конкретной денежной сумме.

Конечно, продавец-одиночка вряд ли будет строить какую-либо математическую модель, а вот менеджер крупного автосалона, специализирующийся на реализации подержанных автомобилей, скорее всего, захочет иметь представление об ожидаемой цене и о возможном поведении случайной составляющей. Поэтому следующий шаг это и есть собственно эконометрическое моделирование.

Общим моментом для любой эконометрической модели является разбиение зависимой переменной на две части – объясненную и случайную. Сформулируем задачу моделирования неформальным образом: на основании экспериментальных данных определить объясненную часть и, рассматривая случайную составляющую как случайную величину, получить оценки параметров ее распределения.

Таким образом, эконометрическая модель имеет вид:

,

где у – наблюдаемое значение зависимой переменной;

f(x) – объясненная часть, зависящая от значений объясняющих переменных,

- случайная составляющая.

Посмотрим теперь на цели моделирования. Предположим получено следующее выражение для объясненной части переменной у – цены автомобиля:

,

где - ожидаемая цена автомобиля (в усл. ден. ед.),

х₁ – срок эксплуатации автомобиля (в годах);

х₂ – пробег (в тыс. км).

Каково практическое применение полученного результата?

Во-первых, можно понять, как именно формируется рассматриваемая экономическая переменная – цена на автомобиль.

Во-вторых, выражение дает возможность выявить влияние каждой из объясняющих переменных на цену автомобиля. Так при х₁= 0, х₂ = 0 цена нового автомобиля будет составлять 18000 усл. д. ед., при этом только за счет увеличения срока эксплуатации на 1 год цена автомобиля уменьшится в среднем на 1000 есл. д. ед, а только за счет увеличения пробега на 1 тыс. км – на 0,5 усл. д. ед.

В-третьих, с помощью полученного выражения можно прогнозировать цену на автомобиль, если известны его основные параметры. Менеджеру не составит большого труда определить ожидаемую цену вновь поступившего для продажи автомобиля, даже если его год выпуска и пробег не встречались ранее в данном салоне.

Типы данных

При моделировании экономических процессов оперируют следующими типами данных: пространственными и временными.

Пространственные данные – это данные по какому-либо экономическому показателю, полученные от разных однотипных объектов (фирм, регионов и т.п.), но относящиеся к одному и тому же моменту времени (пространственный срез). Например, данные об объеме производства, количестве работников, доходе разных фирм в один и тот же момент времени.

Временные данные – это данные, характеризующие один и тот же объект в различные моменты времени (временной срез). Например, ежеквартальные данные об инфляции, средней заработной плате, данные о национальном доходе за последние годы.

Классы моделей

Главным инструментом эконометрики служит эконометрическая модель. Эконометрические модели могут представлять собой модель временного ряда, систему одновременных уравнений, а также регрессионную модель с одним уравнением.

Поиск по сайту: