Процес економетричного моделювання

Економетрія і економічне моделювання

Економетрія, в широкому розумінні, є сукупністю різного роду економічних досліджень, що здійснюються з використанням математичних методів.

Економетрія, у вузькому розумінні – це використання статистичних методів в економічних дослідженнях, а саме, побудова математико-статистичних моделей економічних процесів, оцінка параметрів моделей.

ЕКОНОМЕТРІЯ самостійна наукова дисципліна, яка об’єднує сукупність теоретичних результатів, засобів, прийомів, методів і моделей, призначених для того, щоб на базі економічної теорії, економічної статистики та математико-статистичного інструментарію надавати конкретних кількісних значень загальним (якісним) закономірностям, обгрунтованим економічною теорією.

Основні задачі економетрії

— 1. Дослідження розвитку економічних процесів і прогнозування їх динаміки.

— 2. Правильний вибір факторів при побудові математико-статистичних моделей.

— 3. Вибір та побудова математико-статистичної моделі, здійснення ряду модельних експериментів, аналіз одержаних результатів і перенесення їх на реальну економічну систему (процес) як основу для прийняття належних управлінських рішень.

Об’єктом економетрії

є економічні системи та простори різного рівня складності: від окремого підприємства чи фірми до економіки галузей, регіонів, держави й світу загалом.

Предмет економетрії –

це методи побудови та дослідження математико-статистичних моделей економіки, проведення кількісних досліджень економічних явищ, пояснення та прогнозування розвитку економічних процесів.

Метою економетричного дослідження

є аналіз реальних економічних систем і процесів, що в них відбуваються, за допомогою економетричних методів і моделей, їх застосування при прийнятті науково обгрунтованих управлінських рішень.

Основне завдання економетрії – оцінити параметри моделей з урахуванням особливостей вхідної економічної інформації, перевірити відповідність моделей досліджуваному явищу і спрогнозувати розвиток економічних процесів.

Процес економетричного моделювання

— 1. Вибір конкретної форми аналітичної залежності між економічними показниками (специфікація моделі) на підставі відповідної економічної теорії.

— 2. Збирання та підготовка статистичної інформації.

— 3. Оцінювання параметрів моделей.

— 4. Перевірка адекватності моделі та достовірності її параметрів.

— 5. Застосування моделі для прогнозування розвитку економічних процесів з метою подальшого керування ними.

Економетрична модель – це особистий клас економіко-математичних моделей, у яких вирішуються наступні задачі:

1. Вибір виду математичної залежності, що описує поведінку економічного об’єкту на основі системи спостережень.

2. Оцінка параметрів даної моделі різними методами.

3. Перевірка статистичної значущості моделі.

Економетричні моделі включають достатньо широкий клас різноманітних економіко-математичних моделей. Приведемо одну із класифікацій економетричних моделей.

За засобом математичного уявлення економетричні моделі можна умовно розділити на прості та складні. Прості економетричні моделі зображені одним рівнянням, однією залежністю, складні – декільками рівняннями, залежностями:

У =ах ^в + ε; у₁ = а₁₁х₁ + а₁₂х₂ + ε_1,

у₂ = а₂₁х₁ + а₂₂х₂ + ε_2.

За кількістю факторів, що включаються в модель, прості економетричні моделі можна розділити на однофакторні та багатофакторні. Однофакторні моделі містять одну незалежну змінну, багатофакторні моделі – ряд незалежних змінних.

Однофакторні і багатофакторні моделі можуть бути зображені лінійними та нелінійними функціями.

Приклад нелінійної функції. Виробнича функція Кобба-Дугласа:

— У = АК^αL^β + ε,

де У – об’єм виробництва, К – витрати капіталу, L – витрати праці.

Складні економетричні моделі можуть бути зображені трьома видами систем одночасних рівнянь у залежності від форми включення у праву частину ендогенних змінних. Зазвичай виділяють три типи систем:

системи, що розв’язані відносно ендогенних змінних;

рекурсивні системи;

системи, що не розв’язані відносно ендогенних змінних.

Особливістю систем одночасних рівнянь є те, що кожне з рівнянь системи, окрім «своїх» пояснюючих змінних, може включати пояснюючі змінні із інших рівнянь. Класичним прикладом такої системи являється модель попиту Q^d та пропозиції Q^l, відколи попит на товар визначається його ціною Р та доходом споживача І, пропозиція товару - його ціною Р, і досягається рівновага між попитом та пропозицією:

Q^d = β₁ + β₂Р + β₃І + ε₁;

Q^l=β₄ + β₅І +ε₂; (1)

Q^d = Q^l

У цьому випадку спостерігаєме значення Р – це ціна рівноваги, яка формується одночасно із попитом та пропозицією. Таким чином, Q^d, Q^l,Р – пояснювальні змінні, І – пояснююча змінна.Перші три змінні формують свої значення відповідно рівнянням (1), тобто усередині моделі. Такі змінні звуться ендогенними. Між тим змінна І вважається у рівняннях (1) заданою зовні, її значення формуються поза моделлю. Такі змінні звуться екзогенними. У залежності від наявності (відмінності) у моделі фактору часу розрізняють динамічні та статичні моделі. Динамічні моделі: трендові моделі; моделі улагоджування нових рядів; моделі декомпозиції часового ряду і авторегресійні моделі та моделі сковзаючої середньої, лагові та регресійні динамічні моделі.

Поиск по сайту: