 |
АвтоАвтоматизацияАрхитектураАстрономияАудитБиологияБухгалтерияВоенное делоГенетикаГеографияГеологияГосударствоДомДругоеЖурналистика и СМИИзобретательствоИностранные языкиИнформатикаИскусствоИсторияКомпьютерыКулинарияКультураЛексикологияЛитератураЛогикаМаркетингМатематикаМашиностроениеМедицинаМенеджментМеталлы и СваркаМеханикаМузыкаНаселениеОбразованиеОхрана безопасности жизниОхрана ТрудаПедагогикаПолитикаПравоПриборостроениеПрограммированиеПроизводствоПромышленностьПсихологияРадиоРегилияСвязьСоциологияСпортСтандартизацияСтроительствоТехнологииТорговляТуризмФизикаФизиологияФилософияФинансыХимияХозяйствоЦеннообразованиеЧерчениеЭкологияЭконометрикаЭкономикаЭлектроникаЮриспунденкция
Эконометрические модели
Лекционный комплекс
Краткий конспект лекций по дисциплине «Эконометрика»
Лекции №1.
Тема 1. Классическая парная (линейная) регрессионная модель.
Вопросы:
1.Что такое эконометрика.
2. Что такое эконометрическая модель.
3. Что собой представляет классическая парная регрессионная модель.
2. Как выводятся система нормальных уравнений.
3. Как оцениваются параметры модели методом наименьших квадратов.
Цель лекции:
Описание модели и ее предпосылки. Вывод нормальных уравнений. Оценивание параметров методом наименьших квадратов (МНК).
Эконометрические модели
Эконометрические модели применяются для количественного анализа взаимного влияния показателей, описывающий данный экономический объект и прогнозирования значений одних переменных по известным значениям других переменных.
Эконометрическая модель – система одновременных линейных алгебраических уравнений, часть которых содержит случайные составляющие. Основной задачей эконометрического моделирования является исследование эмпирических данных и определение их количественных закономерностей и зависимостей, оценка параметров распределения.
Эконометрическая модель имеет следующий вид:
,
где - наблюдаемое значение зависимой переменной,
- объясненная часть, зависящая от значений объясняющих переменных, ε - случайная составляющая.
Спецификация модели. Любое эконометрическое исследование начинается со спецификации модели, то есть с формулировки вида модели, исходя из соответствующей теории связи между переменными, явлениями. Прежде всего, из всех возможных факторов, влияющих на результативный признак, необходимо выделить наиболее существенно влияющие факторы, которые и будут приниматься в качестве объясняющих переменных.
Ошибками спецификации являются:
§ не правильный выбор той или иной математической функции для 
;
§ недоучет в уравнении регрессии какого-либо существенного фактора, то есть использование парной регрессии взамен множественной регрессии.
Ошибки выборки: неоднородность данных в исходной статистической совокупности приводит к тому, что уравнение регрессии не имеет практического смысла.
Можно выделить три класса эконометрических моделей:
1 .Регрессионные модели.
В таких моделях результативный признак или зависимая переменная У представляется в виде функции факторных признаков или независимых переменных х1,х2, …, хn:
У 
где 
- параметры регрессионного уравнения.
Регрессионные модели делятся на парные (с одним факторным признаком) и множественные регрессии.
В зависимости от вида функции эконометрические модели делятся на линейные и нелинейные.
2. Модели временных рядов, в которых используемый признак является функцией переменной времени или переменных, относящихся к другим моментам времени.
К таким моделям относятся модели:
ü тренда (зависимости результативного признака от трендовой компоненты);
ü сезонности (зависимости результативного признака от сезонной компоненты);
ü тренда и сезонности.
К моделям временных данных, представляющих собой зависимость результативного признака от переменных, датированных другими моментами времени, относятся модели:
Модели временных данных подразделяются на модели:
стационарные временные ряды – ряды, имеющие постоянное среднее значение и колеблющиеся вокруг него с постоянной дисперсией. В таких рядах распределение показателя – уровня ряда не зависит от времени, т.е. стационарные ряды не содержат трендовый или сезонный компонент.
Нестационарные временные ряды - распределение уровня зависит от времени.
3. Системы одновременных уравнений.
Эти модели, описываются системами взаимосвязанных регрессионных уравнений. Система «объясняет», а также прогнозирует, сколько результативных признаков, сколько поведенческих уравнений входит в систему.
Выделяют следующие основные этапы эконометрического моделирования:
1.Постановочный: определяются конечные цели модели, наборы участвующих факторов и результативных признаков;
2.Априорный: проводится качественный (теоретический) анализ сущности изучаемого явления, формирование и формализация априорной информации, относящейся к природе исходных статистических данных и случайных составляющих;
3.Параметризация: осуществляется выбор общего вида модели, состава и формы, входящих в нее связей;
4.Информационный: сбор необходимой информации, анализ ее качества;
5.Иденцификация модели: оценка параметров модели;
6.Верификация модели: оценка качества модели (т.е. оценка ее достоверности и надежности). Если качество модели не устраивает исследователя, то следует подходить ко второму этапу;
7.Интерпретация полученных данных.
Типы данных и виды переменных в эконометрических исследованиях.
В процессе моделирования социально-экономических процессов, используются два типа выборочных данных.
1. Пространственные данные – это совокупность экономической информации, относящейся к разным объектам исследования в один момент времени. Например, совокупность данных по какому – либо предприятию (численность рабочих, объем производства, размер основных фондов и т.д.).
2. Временные данные - это совокупность экономической информации, характеризующей один объект исследования, но в разные периоды или моменты времени, которые упорядочены по времени. Например, данные о динамике индекса потребительских цен, курсы валют и т.д.
В эконометрической модели результативный признак (у) называют объясняемой переменной, а факторы, от которых они зависят, - объясняющими переменными. При этом, формируя мнение о состоянии экономического рынка, мы обращаемся к интересующему нас объекту и получаем ожидаемое значение зависимой переменной при заданных значениях объясняющих переменных. При этом наблюдаемое значение зависимой переменной зависит также и от случайных явлений.
Экономические переменные, участвующие в экономической модели любого типа делятся на четыре вида:
1.Независимые, э кзогенные, объясняющие переменные, значения, которых задаются извне модели – х.
2.Зависимые, эндогенные объясняемые переменные, значения, которых определяются внутри модели в каждый текущий момент времени 
, или взаимозависимые - 
.
3.Лаговые – переменные, относящиеся к предыдущим моментам времени и находящиеся в уравнении с текущими переменными. Например, 
- текущая эндогенная переменная, 
, 
- лаговые эндогенные переменные.
4.Переопределенны е - переменные, заранее определенные переменные. К ним относятся лаговые и текущие экзогенные переменные 
, а также лаговые эндогенные переменные 
.
Литература: [1,2, 4, 5,6, 8,9, 3, 12, 13].
Лекции №2.
Поиск по сайту: