Классификация видов эконометрических видов и типов данных

2) элементы динамического ряда не являются одинаково распределенными величинами.

Совокупность экономической информации, которая характеризует изучаемый процесс или объект, представляет собой набор признаков. Данные признаки связаны между собой и в эконометрической модели могут выступать в одной из двух ролей;

3) в роли результативного или  зависимого признака, который в эконометрическом моделировании называется объясняемой переменной;

4) в роли факторного или независимого  признака, который называется объясняющей переменной.

Экономические переменные, участвующие в любой эконометрической модели, делятся на четыре вида:

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

2) эндогенные (зависимые) — переменные, значения которых

определяются внутри модели, или взаимозависимые (y);

3) лаговые — экзогенные или эндогенные переменные в эконометрической модели, относящиеся к предыдущим моментам времени и находящиеся в уравнении с переменными, относящимися к текущему моменту времени.

Например,

xi − 1 —лаговая экзогенная переменная, yi − 1 — лаговая эндогенная

переменная;

4) предопределенные (объясняющие переменные) — лаговые (xi−1)

и текущие (x) экзогенные переменные, а также лаговые эндогенные переменные (yi − 1).

Любая эконометрическая модель предназначена для объяснения значений одной или нескольких текущих эндогенных переменных в зависимости от значений предопределенных переменных.

 

3.Последовательность разработки эконометрических моделей.

       Процесс построения и использования эконометрических моделей включает в себя следующие основные этапы.

         1. Определение  цели исследования.

         2. Построение  системы показателей и логический  отбор факторов, наиболее влияющих  на каждый показатель.

         3. Выбор  формы связи изучаемых показателей  между собой и с отобранными  факторами.

         4. Сбор исходных данных, их преобразование и анализ.

         5. Построение  эконометрической модели и определение  ее параметров.

         6. Проверка  качества построенной модели, в  первую очередь ее адекватности  изучаемому экономическому процессу.

        7. Использование модели для экономического анализа и прогнозирования.

    При практической реализации  указанных этапов особенно важным  является построение системы  показателей исследуемого экономического  процесса и определение перечня  факторов, влияющих на каждый показатель. Укажем основные требования, предъявляемые к включаемым в эконометрическую модель факторам.

             1. Каждый из факторов должен  быть обоснован теоретически.

             2. В перечень целесообразно включать  только важнейшие факторы, оказывающие существенное воздействие на изучаемые показатели, при этом рекомендуется, чтобы количество включаемых в модель факторов не превышало одной трети от числа наблюдений в выборке (длины временного ряда).

             3. Факторы не должны быть линейно зависим, поскольку эта зависимость означает, что они характеризуют аналогичные свойства изучаемого явления. Например, заработная плата работников зависит, наряду с другими факторами, от роста производительности труда и от объема выпускаемой продукции. Однако эти факторы могут быть тесно взаимосвязаны  и, следовательно, в модель целесообразно включать только один из этих факторов. Включение в модель линейно взаимозависимых факторов приводит к возникновению явления мультиколлинеарности, которое отрицательно сказывается на качестве модели.

             4. Влияющие на экономический процесс  факторы могут быть количественными  и качественными. В модель рекомендуется  включать только такие факторы, которые могут быть численно  измерены.

             5. В одну модель нельзя включать совокупный фактор и образующие его частные факторы. Одновременное включение таких факторов приводит к неоправданно увеличенному их влиянию на зависимый показатель, к искажению реальной действительности.

    При отборе влияющих  факторов используются статистические методы отбора. Так, существенного сокращения числа влияющих факторов можно достичь с помощью пошаговых процедур отбора переменных. Ни одна из этих процедур не гарантирует получения оптимального набора переменных. Однако при практическом применении они позволяют получать достаточно хорошие наборы существенно влияющих факторов, кроме того, их можно сочетать с другими подходами к решению данной проблемы, например, с экспертными оценками значимости факторов.

    Среди пошаговых процедур отбора факторов наиболее часто используются процедуры пошагового включения и исключения факторов. Обе эти процедуры хорошо формализованы и потому успешно реализованы в различных машинных программах статистического анализа.

    Метод исключения предполагает построение уравнения, включающего всю совокупность переменных, с последующим последовательным (пошаговым) сокращением числа переменных в модели до тех пор, пока не выполнится некоторое, наперед заданное условие.

    Суть метода включения  — в последовательном включении переменных в модель до тех пор, пока регрессионная модель не будет отвечать заранее установленному критерию качества. Последовательность включения определяется с помощью частных коэффициентов корреляции: переменные, имеющие относительно исследуемого показателя большее значение частного коэффициента корреляции, первыми включаются в регрессионное уравнение.

    Одной из предпосылок  применения методов регрессионного  анализа для построения эконометрических  моделей является отсутствие  среди независимых переменных (факторов) линейно связанных. Если данная предпосылка не выполняется, то возникает, как уже сказано выше, явление мультиколлинеарности, что приводит к искажению смысла коэффициентов регрессии и затруднению выявления наиболее существенно влияющих факторов.

    Основные причины, вызывающие  мультиколлинеарность, – независимые  переменные, либо характеризующие  одно и то же свойство изучаемого  явления, либо являющиеся составными  частями одного и того же  признака.

    В настоящее время  существует ряд методов, позволяющих оценить наличие мультиколлинеарности в совокупности независимых переменных, измерить ее степень, выявить взаимно коррелированные переменные и устранить или ослабить ее негативное влияние на регрессионную модель. Наиболее распространенным методом выявления мультиколлинеарности является метод корреляции. На практике считают, что две переменные коллинеарны (линейно зависимы), если парный коэффициент корреляции между ними по абсолютной величине превышает 0,8. Устраняют мультиколлинеарность чаще всего путем исключения из модели одного из коррелированных факторов.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

ЗАКЛЮЧЕНИЕ.

 

Эконометрика - быстроразвивающаяся отрасль науки, цель которой состоит в том, чтобы придать количественные меры экономическим отношениям. Эконометрика - совокупность методов анализа связей между различными экономическими показателями (факторами) на основании реальных статистических данных с использованием аппарата теории вероятностей и математической статистики.

Объектом изучения эконометрики, как самостоятельного раздела математической экономики, являются экономико-математические модели, которые строятся с учетом случайных факторов. Такие модели называются эконометрическими моделями. Исследование эконометрических моделей проводится на основе статистических данных об изучаемом объекте и с помощью методов математической статистики.

Основными задачами эконометрики являются: получение наилучших оценок параметров экономико-математических моделей, конструируемых в прикладных целях; проверка теоретико-экономических положений и выводов на фактическом (эмпирическом) материале; создание универсальных и специальных методов для обнаружения статистических закономерностей в экономике.

Методологическая особенность эконометрики заключается в применении достаточно общих гипотез о статистических свойствах экономических параметров и ошибок при их измерении. Полученные при этом результаты могут оказаться нетождественными тому содержанию, которое вкладывается в реальный объект. Поэтому важная задача эконометрики - создание как более универсальных, так и специальных методов для обнаружения наиболее устойчивых характеристик в поведении реальных экономических показателей. Эконометрика разрабатывает методы подгонки формальной модели с целью наилучшего имитирования ею поведения моделируемого объекта на основе гипотезы о том, что отклонения модельных значений параметров реально наблюдаемых случайны и вероятностные характеристики их известны.

Список использованной литературы.

 

1.Елисеева, И.И. Практикум по эконометрике : учеб.пособие / под ред. И.И.Елисеевой. - 2-е изд., перераб. и доп. -М.: Финансы и статистика, 2008. - 344с.

2.Бывшев В.А. Эконометрика: учеб. пособие / В.А. Бывшев. – М.: Финансы и статистика, 2008. – 480с.

3.Шанченко, Н. И. Лекции по эконометрике : учебное пособие / Ульяновск : УлГТУ, 2008. – 139 с.

4.Эконометрика: А. И. Новиков — Москва, Инфра-М, 2010 г.- 144с.