Оценка параметров множественной регрессии
Содержание
Введение ………………………………………………………………………………
1 История эконометрики ………………………………………………………………………..4
1.1 Эконометрика: первая работа………………………………………………………………
1.2 Предпосылки возникновения эконометрики…………………………………………..
1.3 История развития…………………………………………………………
2 Эконометрика сегодня ……………………………………………….………………….….…
2.1 Непараметрическая эконометрика…………………………………….………
3 Специфика экономических измерений……………………………………….……….…
4 Эконометрические методы …………………………………………………………….……..9
4.1 Регрессионный анализ……………………………………………….……………
4.2 Анализ временных рядов……………………………………………………….…….
4.3 Панельный анализ…………………………………………….………………
Заключение……………………………………………………
Список использованной литературы…………………………………….……….…
Введение
Эконометрика — наука, изучающая количественные и качественные экономические взаимосвязи с помощью математических и статистических методов и моделей. Современное определение предмета эконометрики было выработано в уставе Эконометрического общества, которое главными целями назвало использование статистики и математики для развития экономической теории. Теоретическая эконометрика рассматривает статистические свойства оценок и испытаний, в то время как прикладная эконометрика занимается применением эконометрических методов для оценки экономических теорий. Эконометрика даёт инструментарий для экономических измерений, а также методологию оценки параметров моделей микро- и макроэкономики. Кроме того, эконометрика активно используется для прогнозирования экономических процессов как в масштабах экономики в целом, так и на уровне отдельных предприятий. При этом эконометрика является частью экономической теории, наряду с макро- и микроэкономикой.
Термин «эконометрика» состоит из двух частей: «эконо» — от «экономика» и «метрика» — от «измерение». Эконометрика входит в обширное семейство дисциплин, посвящённых измерениям и применению статистических методов в различных областях науки и практики. К этому семейству относятся, в частности, биометрия, технометрика, наукометрия, психометрия, хемометрия, квалиметрия. Особняком стоит социометрия — этот термин закрепился за статистическими методами анализа взаимоотношений в малых группах, то есть за небольшой частью такой дисциплины, как статистический анализ в социологии.
1 История эконометрики
1.1 Эконометрика: первая работа
Многие ученые признают первой работой, которую можно бы быть названа эконометрической, книгу американского экономиста Г. Мура (1869-1958) «Законы заработной платы: эссе по статистической экономике» (1911 год). Г. Муром был проведен анализ рынка труда, статистическая проверка теории производительности Дж. Кларка, были описаны основы стратегии объединения пролетариата и т. д. В это время для США решение этих вопросов было очень важным. Мур подошел к анализу этих проблем с позиций «высшей» статистики, используя все достижения теории корреляции, регрессии, анализа динамических (временных) рядов. Он хотел доказать, что сложные математические расчеты, наполненные фактическими данными, могли стать основой для разработки социальной стратегии.
К концу 19 века относится первое применение итальянским ученым Р. Бенини (1862—1956) модели множественной регрессии для оценки функции спроса. Существенным вкладом в становление эконометрики как науки явились работы по цикличности экономики. Французский физик К. Жюгляр (1819—1905), ставший экономистом, первым стал исследовать экономические временные ряды с целью выделения бизнес-циклов. Он получил цикличность инвестиций (продолжительность цикла - 7—11 лет). После Жюляра С. Китчин, С. Кузнец, Н. Кондратьев, по отдельности, выявили цикличность обновления оборотных средств (3-5 лет), цикличность в строительстве (15—20 лет), долгосрочные волны («большие циклы») Кондратьева, продолжительностью 45-60 лет.
1.2 Предпосылки возникновения эконометрики
Первые попытки количественных исследований в экономике относятся к XVII в. Они были связаны с представителями нового направления в экономической теории — политической арифметики. У. Петти, Ч. Давенант, Г. Кинг использовали конкретные экономические данные в своих исследованиях, в первую очередь, при расчете национального дохода. Это направление пробудило поиск экономических законов, по аналогии с физическими, астрономическими и другими естественно-научными законами. При этом существование неопределённости в экономике ещё не осознавалось.
Важным этапом возникновения эконометрики явилось развитие статистической теории в трудах Ф. Гальтона, К. Пирсона, Ф. Эджворта. Эти учёные предопределили первые применения парной корреляции. Так, Дж.Э. Юл определял связь между уровнем бедности и формами помощи бедным. Г. Хукер же измерял связь между уровнем брачности и благосостоянием, в котором использовалось несколько индикаторов благосостояния, также он исследовал временные ряды экономических переменных.
С 1830-х годов наиболее развитые страны стали испытывать необъяснимые с точки зрения экономической науки того времени потрясения — упадок деловой активности, возникновение массовой безработицы. Быстрое промышленное развитие и урбанизация выявила огромный пласт нерешенных социальных проблем. Уже в конце XIX в. неоклассическая теория стала восприниматься как слишком удаленная от действительности. Теория могла стать убедительной в том случае, если она бы смогла объяснить изменения, происходящие в экономике. Для её практического применения требовались количественные выражения базовых экономических терминов.
В 1911 г. выходит книга американского экономиста Г. Мура «Законы заработной платы: эссе по статистической экономике». Эту работу историк статистики Елисеева И. И. называет первым трудом по эконометрике. В своем исследовании Г. Мур провёл анализ рынка труда, статистически проверил теорию производительности Дж. Кларка и изложил основы стратегии объединения пролетариата. Г. Мур показал, что с помощью сложных математических построений, основанных на фактических данных, можно разработать основу для социальной политики. В это же время итальянский экономист Р. Бенини впервые использовал множественную регрессию при оценке функции спроса.
Значительный вклад в становление эконометрики внесли исследования цикличности экономики. Первым цикличность экономики обнаружил К. Жугляр. Он выявил 7-11-летние циклы инвестиций. Сразу после него С. Китчин выявил 3-5-летнюю периодичность обновления оборотных средств, С. Кузнец, лауреат Нобелевской премии по экономике за 1971 год, обнаружил 15-20-летние циклы в строительстве, а Н. Кондратьев выявил свои знаменитые «длинные волны» продолжительностью 45-60 лет.
Важным этапом формирования эконометрики явилось построение экономических барометров. Построение экономических барометров основано на идее того, что существуют показатели, которые изменяются раньше других и поэтому могут служить сигналами изменений последних. Первым и самым известным стал Гарвардский барометр, который был создан в 1903 году под руководством У. Персонса и У. Митчелла. Он состоял из кривых, характеризующих фондовый, товарный и денежный рынки. Каждая из этих кривых представляла собой среднюю арифметическую из входящих в неё нескольких показателей. Эти ряды предварительно обрабатывались путем исключения тенденции, сезонности и приведения колебаний отдельных кривых к сравнимому масштабу колеблемости. Успех использования гарвардского барометра вызвал появление многих аналогичных барометров в других странах. Однако, приблизительно с 1925 г. он потерял свою чувствительность. Его крах объясняется появлением мощного регулирующего фактора в экономике США. В этих условиях основным методом макроэкономического анализа становится метод построения межотраслевого баланса В. В. Леонтьева. В это же время начали строиться экономические модели, использующие методы гармонического анализа. Эти методы были перенесены в экономику из астрономии, метеорологии и физики.
1.3 История развития
К 1930-м годам сложились все предпосылки для выделения эконометрики в отдельную науку. Стало ясно, что для более глубокого понимания экономических процессов стоит использовать в той или иной степени статистику и математику. Возникла необходимость появления новой науки со своим предметом и методом, объединяющей все исследования в этом направлении. 29 декабря 1930 г. по инициативе И. Фишера, Р. Фриша, Я. Тинбергена, Й. Шумпетера, О. Андерсона и других учёных было создано эконометрическое общество. В 1933 г. Р. Фриш основал журнал «Эконометрика», который и сейчас имеет большое значение для развития эконометрики. А уже в 1941 г. появляется первый учебник по новой научной дисциплине, написанный Я. Тинбергеном. В 1969 г. Фриш и Тинберген стали первыми исследователями, получившими Нобелевскую премию по экономике. Как говорится в официальном сообщении нобелевского комитета: «за создание и применение динамических моделей к анализу экономических процессов».
До 1970-х годов эконометрика понималась как эмпирическая оценка моделей, созданных в рамках экономической теории. По мнению эконометристов того времени, статистические данные должны были защитить теорию от догматизма. При этом подавляющее большинство экономических моделей, построенных в этот период, были кейнсианскими. Но, начиная с 1970-х годов, формальные методы стали использоваться при выборе причинности теоретических концепций. При этом эконометрикой стали активно пользоваться и монетаристы.
В 1980 г. вторую эконометрическую Нобелевскую премию по экономике получил американский экономист Лоуренс Клейн за создание экономических моделей и их применение к анализу колебаний экономики и экономической политики. Совместно с А. Голдбергом создал одну из самых известных моделей американской экономики, известной как «модель Клейна–Голдберга». В основу структуры этой модели были положены его собственные разработки. Она состояла из взаимосвязанных одновременных и направленных рядов уравнений, решение которых давало картину производства в стране. Говоря об этой модели, Р.Дж. Болл отмечал: «Как эмпирическое представление об основах кейнсианской системы эта модель стала, возможно, самой знаменитой среди моделей крупных национальных хозяйств до появления других моделей в 60-е гг.». Клейн также организовал широко известный проект «Линк» для интеграции статистических моделей разных стран в единую общую систему с целью улучшения понимания международных экономических связей и прогнозирования в области мировой торговли. В это время активно развивалась не только макро-, но микроэконометрика. Пионерами этого направления выступили Д. Хэкман и Д. Макфадден. Они разработали теорию и методы, которые широко используются в статистическом анализе поведения индивидуумов и домохозяйств как в экономике, так и в других общественных науках. Так, Дж. Хекман решил проблему смещения выборки из-за селективности данных и самоотбора. Для её решения он предложил использовать метод коррекции Хекмана, который благодаря своей эффективности и простоте в использовании стал широко использоваться в эмпирических исследованиях. Основной вклад Д. Макфаддена в науку заключается в развитии методов для анализа дискретного выбора. В 1974 г. он разработал условный логит-анализ, который сразу был признан фундаментальным достижением экономической науки. Также он создал эконометрические методы для оценки производственных технологий и исследования факторов, лежащих в основе спроса фирм на капитал и рабочую силу. Выдающиеся достижения этих учёных были отмечены Нобелевской премией по экономике в 1990 г.
Важным событием для развития эконометрики стало появление компьютеров. Благодаря им мощное развитие получил статистический анализ временных рядов. Г. Бокс и Г. Дженкинс создали ARIMA-модель в 1970 г., а К. Симс и некоторые другие учёные — VAR-модели в начале 1980-х гг. Стимулировало эконометрические исследования и бурное развитие финансовых рынков и производных инструментов. Это привело лауреата Нобелевской премии по экономике за 1981 год Дж. Тобина к разработке моделей с использованием цензурированных данных.
Большое влияние на современную эконометрику оказал и Хаавельмо. Хаавельмо показал, как можно использовать методы математической статистики для того, чтобы получать обоснованные заключения о сложных экономических взаимосвязях исходя из случайной выборки эмпирических наблюдений. Эти методы можно, кроме того, использовать для оценивания соотношений, полученных на основе экономических теорий, и для проверки этих теорий. В 1989 г. ему присудили Нобелевскую премию по экономике «за прояснение вероятностных основ эконометрики и анализ одновременных экономических структур».
Хаавельмо рассматривал экономические ряды как реализацию случайных процессов. Главными проблемами, возникающими при работе с такими данными, являются нестационарность и сильная волатильность. Если переменные нестационарны, то есть риск установить связь там, где её нет. Вариантом решения данной проблемы является переход от уровней ряда к их разностям. Недостатком данного метода является сложность экономической интерпретации полученных результатов. Для решения этой проблемы Клайв Грэнджер ввёл концепцию коинтеграции как стационарной комбинации между нестационарными переменными. Им была предложена модель корректировки отклонений (ЕСМ), для которой он разработал методы оценивания её параметров, обобщения и тестирования. Коинтеграция применяется в случае, если краткосрочная динамика отражает значительные дестабилизирующие факторы, а долгосрочная стремится к экономическому равновесию. Модели, созданные Грэнджером, в 1990 г. были обобщены С. Йохансеном для многомерного случая. В 2003 г. Гренджер совместно с Р. Инглом получили нобелевскую премию. Р. Ингл, в свою очередь, известен как создатель моделей с меняющейся во времени волатильностью (т. н. ARCH-модели). Эти модели получили широкое распространение на финансовых рынках.
2 Эконометрика сегодня
Сегодня эконометрика занимает достойное место в ряду экономических наук. В мире выпускается ряд научных журналов, полностью посвящённых эконометрике, в том числе: Journal of Econometrics (Швеция), Econometric Reviews (США), Econometrica (США), Sankhya. Indian Journal of Statistics. Ser.D. Quantitative Economics (Индия), Publications Econometriques (Франция)[13]. Эконометрику изучают в ведущих мировых университетах, пришло понимание, что без эконометрических методов невозможно проводить современный макро- и микроэкономический анализ.
На русском языке также существуют специализированные журналы. К ним относятся «Прикладная эконометрика» и «Квантиль». Отдельные публикации по эконометрике появляются в журналах «Экономика и математические методы», «Вопросы статистики», «Вопросы экономики» и некоторых других.
Ранее в России по ряду причин эконометрика не была сформирована как самостоятельное направление научной и практической деятельности. Хотя в настоящее время начинают развертываться эконометрические исследования. В связи с этим начинается широкое преподавание этой дисциплины.
2.1 Непараметрическая эконометрика
Одним из основных бурно развивающихся направлений эконометрики является непараметрическая эконометрика. Непараметрическая эконометрика — раздел эконометрики, который не требует спецификации функциональных форм оцениваемых объектов. Вместо этого данные сами формируют модель. Непараметрические методы становятся все более популярными в прикладных исследованиях. Они более пригодны для анализа большого объёма данных при малом количестве переменных. Также эти методы применяют, когда обычные параметрические спецификации не подходят для решения поставленной задачи. Непараметрическая эконометрика ослабляет параметрические предпосылки, что иногда является очень полезным при прикладном исследовании. Основными методами построения гибких моделей являются ядерные методы, сглаживание сплайнами, методы ближайших соседей, нейронные сети и гибкие методы сглаживания с помощью рядов данных.
Также некоторые исследователи к непараметрической эконометрике относят эконометрический анализ нечисловых математических понятий, относящихся к тем или иным классам объектов нечисловой природы, таким, как нечёткие множества, интервалы, распределения вероятностей и т. д. Так, в статистике интервальных данных элементами выборки являются не числа, а интервалы. В статистике интервальных данных изучены практически все задачи классической прикладной математической статистики, в частности, задачи регрессионного анализа, планирования эксперимента, сравнения альтернатив и принятия решений в условиях интервальной неопределенности и т. д. Для данной отрасли науки разработана общая схема исследования, включающая расчет двух основных характеристик — нотны (максимально возможного отклонения статистики, вызванного интервальностью исходных данных) и рационального объёма выборки (превышение которого не даёт существенного повышения точности оценивания и статистических выводов, связанных с проверкой гипотез). Также разработаны подходы к учету интервальной неопределенности в основных постановках регрессионного, дискриминантного и кластерного анализов.
3.Специфика экономических измерений
Специфические особенности экономических данных можно свести к 5 группам:
Измеряться могут только операционально определённые данные. При этом экономические измерения подвержены сильному влиянию теоретических представлений о данных величинах.
Неэкспериментальный характер данных и короткие ряды наблюдений, которые ставят под сомнение адекватность полученных результатов.
Экономические данные, как правило, являются косвенными. При этом первичные измерения зачастую не носят никакого экономического характера.
Изменчивость единиц измерения.
Остро стоит проблема влияния инструмента измерения на сам объект изучения.
4 Эконометрические методы
4.1 Регрессионный анализ
Регрессионный анализ — статистический метод исследования зависимости между зависимой переменной и одной или несколькими независимыми переменными . При этом терминология зависимых и независимых переменных отражает лишь математическую зависимость переменных, а не причинно-следственные отношения. Для адекватного описания сложных внутренне неоднородных экономических процессов, как правило, применяются системы эконометрических уравнений. В более простых случаях можно использовать и простые изолированные уравнения.
4.2 Анализ временных рядов
Анализ временных рядов — совокупность математико-статистических методов анализа, предназначенных для выявления структуры временных рядов и для их прогноза. Выявление структуры временного ряда необходимо для того, чтобы построить математическую модель того явления, которое является источником анализируемого временного ряда. Прогноз будущих значений временного ряда используется при принятии решений. Прогнозирование также интересно тем, что оно рационализирует существование анализа временных рядов отдельно от экономической теории.
Как правило, при прогнозировании исходят из некоторой заданной параметрической модели. При этом используются стандартные методы параметрического оценивания (МНК, ММП, метод моментов). С другой стороны, достаточно разработаны методы непараметрического оценивания для нечетко заданных моделей.
4.3 Панельный анализ
Панельные данные представляют собой прослеженные во времени пространственные микроэкономические выборки, то есть они состоят из наблюдений одних и тех же экономических единиц, которые осуществляются в последовательные периоды времени. Панельные данные насчитывают три измерения: признаки — объекты — время. Их использование даёт ряд существенных преимуществ при оценке параметров регрессионных зависимостей, так как они позволяют проводить как анализ временных рядов, так и анализ пространственных выборок. С помощью подобных данных изучают бедность, безработицу, преступность, а также оценивают результативность государственных программ в области социальной политик.
Заключение
Эконометрического общества, которое главными целями назвало использование статистики и математики для развития экономической теории. Теоретическая эконометрика рассматривает статистические свойства оценок и испытаний, в то время как прикладная эконометрика занимается применением эконометрических методов для оценки экономических теорий. Эконометрика даёт инструментарий для экономических измерений, а также методологию оценки параметров моделей микро- и макроэкономики. Кроме того, эконометрика активно используется для прогнозирования экономических процессов как в масштабах экономики в целом, так и на уровне отдельных предприятий. При этом эконометрика является частью экономической теории, наряду с макро- и микроэкономикой.
Важным этапом возникновения эконометрики явилось развитие статистической теории в трудах Ф. Гальтона, К. Пирсона, Ф. Эджворта. Эти учёные предопределили первые применения парной корреляции. Так, Дж.Э. Юл определял связь между уровнем бедности и формами помощи бедным.
Вместе с развитием эконометрики происходил процесс создания маржиналистской теории, зарождение которой можно отнести к 60-м годами XIX в. (работы Джевонса, Вальраса, Менгера). С 30-х годов 19 века страны с наибольшим уровнем развития капитализма стали испытывать упадок деловой активности и возникновение массовой безработицы. Эти явления не находили объяснения с точки зрения теории. Быстрая индустриализация выявила большой спектр социальных проблем, которые тоже не согласовывались с теорией. Неоклассическая теория стала восприниматься как слишком далекая от реальности. Для ее практического значения потребовались количественные выражения базовых понятий, таких как «предельная полезность» или «эластичность спроса».
Важным событием в формировании эконометрики стало построение экономических барометров, в первую очередь так называемого гарвардского барометра. Большинство экономических барометров, основано на следующем: в динамике разных показатели экономики существуют такие, которые в своих изменениях стоят впереди других, а потому могут служить предвестниками последних.
Список использованной литературы
1.Большая советская энциклопедия. — 3-е издание. — Москва: Сов. энциклопедия, 1978. — Т. 28. Чаган—Экс-ле-Бен. — 640 с.
2.1 2 3 4 5 6 Д. Хэндри. Эконометрика: алхимия или наука? (рус.) // Эковест. — 2003. — № 2. — С. 172-196.
3.Суслов В. И., Ибрагимов Н. М., Талышева Л. П., Цыплаков А.А. Эконометрия. — Новосибирск: СО РАН, 2005. — 744 с. — ISBN 5-7692-0755-8
4.Орлов А.И. Менеджмент. Учебник. — М.: Изумруд, 2003. — 298 с.
5.Орлов А.И. Эконометрика. Учебник. — М.: Экзамен, 2002. — 576 с. — ISBN 5-472-00035
6.1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Эконометрика. Учебник / Под ред. Елисеевой И.И.. — 2-е изд. — М.: Финансы и статистика, 2006. — 576 с. — ISBN 5-279-02786-3
7.Вайнштейн А. Л. Эконометрия и статистика (рус.) // Тинтер Г. Введение в эконометрию. М.: Статистика, 1965. — С. 5-26.
8.Лауреаты Нобелевской премии по экономике (рус). Архивировано из первоисточника 19 августа 2011. Проверено 19 июля 2009.
9.Лауреаты Нобелевской премии по экономике (рус). Архивировано из первоисточника 19 августа 2011. Проверено 19 июля 2009.
10.Лауреаты Нобелевской премии по экономике (рус). Архивировано из первоисточника 19 августа 2011. Проверено 19 июля 2009.
11.Лауреаты Нобелевской премии по экономике (рус). Архивировано из первоисточника 19 августа 2011. Проверено 19 июля 2009.
12.Лауреаты Нобелевской премии по экономике (рус). Архивировано из первоисточника 19 августа 2011. Проверено 19 июля 2009.
13.Орлов А.И. Прикладная статистика. Учебник. — М.: Экзамен, 2006. — 672 с. — ISBN 5-472-01122-1
14.Цыплаков А.А. Методология эконометрического моделирования (рус). 15.Эконометрический анализ процессов высокой инфляции (на примере России)(диссертация на соискание учёной степени кандидата экономических наук). Новосибирск (1998). Архивировано из первоисточника 19 августа 2011. Проверено 19 июля 2009.
16.Дж. Расин. Непараметрическая эконометрика: вводный курс (рус.) // Квантиль. — 2008.
17.Бабешко Л.О. Основы эконометрического моделирования: Учеб. пособие. — 2-е, исправленное. — М.: КомКнига, 2006. — 432 с. — ISBN 978-5-484-00757-8
18.Берндт Э. Практика эконометрики: классика и современность. — М.: Юнити-Дана, 2005. — 848 с. — ISBN 5-238-00859-7
19.Доугерти К. Введение в эконометрику: Пер. с англ.. — М.: ИНФРА-М, 1999. — 402 с. — ISBN 8-86225-458-7
20.Кремер Н.Ш., Путко Б.А. Эконометрика. — М.: Юнити-Дана, 2003-2004. — 311 с.
3
