Предмет, цель и задачи эконометрическая модель, основные этапы построения эконометрический модели

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И  НАУКИ УКРАИНЫ

КИЕВСКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ЭКОНОМИЧЕСКИЙ  УНИВЕРСИТЕТ

                                                     имени ВАДИМА ГЕТЬМАНА

 

 

 

 

РЕФИРАТ

По тему

Предмет, цель и задачи эконометрическая модель, основные этапы                        построения эконометрический модели.

 

 

 

 

 

                                                                                студентка 2-ого курса

                                                                       Группы ИН - 201

                                                                                 Зубаиру гладис манна

                                                                                          Проверил - Скицько В.И

 

 

Киев 2012

 

СОДЕРЖАНИЕ

 

Введение

1. Предмет  эконометрики

2. Цели и  задачи эконометрики

3. Критерии  и принципы эконометрики

4. Классификация  эконометрических моделей

4.1 Регрессионные  модели

4.2 Системы  взаимозависимых моделей

4.3 Рекурсивные  системы

4.4 модели  временных рядов

Список литературы

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Введение

 

Эконометрика  – сравнительно молодая, но быстро развивающаяся научная дисциплина. Постоянно усложняющиеся экономические процессы ведут к необходимости создания и совершенствования методов их изучения и анализа. Современная наука все шире использует математический и статистический аппарат для своих исследований. На практике распространение получили количественный анализ и моделирование.

Сегодня эконометрика получило всемирное признание. Если в период плановой экономики в  нашей стране упор делался на балансовых и оптимизационных методах и  моделях, то с переходом к рыночной системе все возрастает роль эконометрических методов. Только на их основе возможно исследование и теоретическое обобщение  эмпирических зависимостей экономических  переменных и построение качественного прогноза в бизнесе.

Согласно  дословному переводу термин «эконометрика» означает «измерения в экономике». В самом общем виде эконометрика – это наука, изучающая количественные и качественные взаимосвязи и  взаимозависимости в экономике  при помощи математико-статистических методов. Несомненно, что область  исследований этой науки значительно  шире.

Основная  задача эконометрики заключается в  наполнении эмпирическим содержанием  априорных экономических рассуждений. Изучение экономических явление  в эконометрике осуществляется посредством  специальных методов и моделей, позволяющих на базе экономической  теории, социально-экономической статистики и метематико-статистического инструментария придавать количественные выражения качественным зависимостям.

 

 

 

1. Предмет эконометрики

 

Эконометрика, эконометрия — часть экономической  науки, занимающаяся разработкой и  применением математических и, прежде всего экономико-статистических методов  анализа экономических процессов, обработки статистической экономической информации.

Эконометрика  – это наука, изучающая конкретные количественные и качественные взаимосвязи  экономических объектов и процессов  с помощью математических и статистических методов и моделей (энциклопедический  словарь). Эконометрические методы —  это прежде всего методы статистического анализа конкретных экономических данных, естественно, с помощью компьютеров.

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

Термин «эконометрика» объединяет два слова: экономика (наука  об экономических системах) и метрика (наука об измерениях). Со временем потребовалось  оценить точно возникающие связи  между экономическими объектами (трудовыми  ресурсами, уровнем безработицы, заработной платой и т.д.). Так как последние носят, как правило, случайный характер, то без таких понятий, как регрессия, корреляция, эконометрическая модель, временной ряд, не обойтись. Обычно те объекты, которые имеют независимый характер, в экономике называют фактор-признаками.

Термин «эконометрика» был впервые введен в австровенгрии в 1910 бухгалтером, который считал, что если к данным бух.учета применить методы алгебры и геометрии, то будет получено новое более глубокое представление о результатах хозяйственной деятельности.

Зарождение  эконометрики является следствием междисциплинарного подхода к изучению экономики. Эта  наука возникает в результате взаимодействия 3-ех компонент:

1) экономической  теории

2) статистики

3) математических  методов

Все из 3-ех компонент  – необходимое, но недостаточное  условие для понимания количественных соотношений в современной эконометрической науке.

Эконометрика  – это наука о применении статистических и математических методов в экономическом  анализе для проверки правильности экономических теоретических моделей  и способов решения экономических  проблем.

Основная  задача эконометрики – проверка экономических теорий на фактическом (эмпирическом) материале при помощи методов математической статистики. По сути, работая с этими моделями, мы предполагаем, что вся информация о сути экономического явления содержится в эмпирическом материале, вполне естественно допуская при этом определенные ошибки. Эконометрический анализ позволяет предвидеть только те экономические процессы, которые сохраняют основные тенденции развития, либо повторялись несколько раз в прошлом. Нельзя ожидать от него чего-то большего.

Цель  эконометрического анализа – разработка эконометрических моделей, позволяющих прогнозировать тенденции развития экономических и бизнес процессов для получения наиболее эффективных и обоснованных решений. Эконометрические модели позволяют выявить особенности функционирования экономического объекта и на основе этого предсказывать будущее его поведение при изменении каких-либо параметров. Предсказание будущих изменений, например, повышение обменного курса, ухудшение экономической конъюнктуры, падение прибыли может опираться и на интуицию. Однако при этом могут быть упущены, неправильно определены или неверно оценены важные взаимосвязи экономических показателей, влияющие на рассматриваемую ситуацию. В модели все взаимосвязи переменных могут быть оценены количественно, что позволяет получить более качественный и надежный прогноз. Для любого экономического субъекта возможность прогнозирования ситуации означает, прежде всего, получение лучших результатов, избежание потерь или минимизации рисков.

Кто проводит эконометрический анализ? Ответ на этот вопрос также неоднозначен. На западе это делает специалист в области  эконометрического анализа –  аналитик или эконометрист. В россии, в соответствие с новыми государственными стандартами это должен делать экономист и менеджер по любой специализации. В россии аналитиков не готовят, ими становятся только те, кто владеет эконометрическими методами анализа.

 

2. Цели и задачи эконометрики

Устойчивое  экономическое развитие зависит  от надежности и обоснованности управленческих решений. Обоснование процесса принятия решений является наиболее важной задачей  эконометрики. Ход принятий управленческих решений должен учитывать их многовариантность, наличие неопределенности, оценку влияния факторов на отдельный вариант и др. Выбор наилучшего варианта производится путем эконометрических расчетов. Для каждого из вариантов предпочтение отдается обеспечивающему высшую эффективность управленческих решений. Эконометрика обеспечивает непрерывный процесс принятия управленческих решений, дающих возможность достигать намеченной цели. В этом контексте задачей является выявление возможной цели менеджмента и определение её фактического достижения при различных вариантах осуществления экономического процесса.

Следовательно, задачей является оценка направленных действий на достижение и повышение  экономической эффективности. Кроме  того, задачей эконометрики является прогнозирование путей развития макро- и микроэкономических факторов. Прогнозная информация должна давать возможность  принятия решений в  зависимости от экономической конъюнктуры.   Такие решения разрабатываются  на основе статистических данных, обработанных и обобщенных эконометрическими  методами.

К основным задачам эконометрики можно отнести:

- построение  эконометрических моделей – представление  эконометрических моделей в математической  форме, удобной для проведения  эмпирического анализа. Это называют  проблемой спецификации, которую  можно решить несколькими способами;

-оценку параметров  построенной модели, позволяющую  характеризовать адекватность модели  реальными данными. Указанная  задача решается на этапе параметризации;

- проверку  качества полученных параметров  модели в целом. Эта задача  реализуется на этапе верификации  модели;

- использование  построенных моделей для объяснения  проведения исследуемых экономических  показателей, прогнозирования, осмысления  экономических решений;

3. Критерии и принципы эконометрики

Успешное  выполнение поставленных задач эконометрики зависит от следующих принципов  и критериев эконометрических расчетов. Выявление цели позволяет менеджменту  выбрать возможные варианты действий. Выбор способов достижения (альтернатив) поставленной цели может быть осуществлен  по степени важности от их пользы. Последовательное взвешивание затрат по отношению  к их эффективности делает процесс  выдвижения этих альтернатив наиболее важным критерием эконометрических расчетов, сбора информации и разработки эконометрических  гипотез, их оценки.

Ресурсы, необходимые  для осуществления производственного  процесса, имеют стоимостную оценку, а их истинная мера выражается возможностями  реализации альтернативных действий. Эконометрические расчеты нужно  проводить постоянно, систематически проверяя их критерии, отбора цели, составление  альтернативных действий, сбора данных,  выбора метода их оценки и построения эконометрических прогнозов и моделей, взвешивания затрат по отношению  к результатам, дополнительной проверки предпосылок, исходных данных, выявление  новых альтернатив до построения улучшенных моделей.

Принцип правильной формулировки проблемы требует определения, насколько широко она поставлена, выяснения целей её достижения и  поиска методов и способов оценки альтернативных действий. Принцип систематической  направленности требует определения  наиболее важных взаимосвязей между  факторами и результатами, привлечения  соответствующих специалистов. Принцип  учета неопределенности и его  применение в эконометрических исследованиях  необходимы для выявления неопределенных ситуаций и оценки их влияния на конечную эффективность. Наиболее сложным  аспектом этого принципа является прогнозирование  изменения управленческих решений  относительно затрат эффективности  в зависимости от изменения  экономических  предпосылок и факторов развития экономики.

 

4. Классификация эконометрических  моделей

Главным инструментом эконометрии служит эконометрическая модель или экономико-математическая модель, параметры которой (факторы) оцениваются средствами математической статистики. Эта модель выступает  в качестве средства анализа и  прогнозирования конкретных экономических процессов на основе реальной статистической информации.

Эконометрические  модели можно классифицировать по ряду классификационных признаков. Одной  из основных классификационных эконометрических моделей является классификация  по направлению и сложности причинных  связей между показателями, характеризующими экономическую систему. Если пользоваться термином «переменная», то в любой  достаточно сложной экономической  системе можно выделить внутренние или эндогенные переменные (например, выпуск продукции, численность работников, производительность труда) и внешние  или экзогенные переменные (например, поставка ресурсов, климатические условия  и др.). Экзогенные переменные – те, которые задаются вне модели, т.е. Известны заранее, а эндогенные переменные получаются в результате расчетов. Тогда по направлению и сложности  связей между внутренними переменными  и внешними переменными выделяют следующие эконометрические модели: регрессионные модели, системы взаимозависимых моделей, рекурсивные системы и модели временных рядов.

4.1 регрессионные  модели

Регрессионными  называют модели, основанные на уравнении регрессии, или системе регрессионных уравнений, связывающих величины эндогенных и экзогенных переменных. Различают уравнения (модели) парной и множественной регрессии. Если для обозначения эндогенных переменных использовать букву у, а для экзогенных переменных букву х, то в случае линейной модели уравнение парной регрессии имеет вид

У = a_o + a₁ х ,

А уравнение  множественной регрессии:

У = a₀+a₁x₁+a₂x_2+….

Для нахождения параметров этих моделей а₀, а₁, … и т.д. Обычно используют метод наименьших квадратов.

 

4.2  системы  взаимозависимых моделей

Системы взаимозависимых моделей  наиболее полно описывают экономическую  систему, содержащую, как правило, множество  взаимосвязанных эндогенных и экзогенных переменных. Такие модели задаются системой взаимозависимых уравнений  следующего вида (п – число эндогенных переменных, т – число экзогенных переменных):

Для нахождения параметров системы взаимозависимых  уравнений используются более сложные  методы: двух- и трехшаговый метод наименьших квадратов, методы максимального правдоподобия с полной и неполной информацией, методы математического программирования и др.

 

4.3 рекурсивные  системы

На практике стремятся упростить системы  взаимозависимых моделей и привести их к так называемому рекурсивному виду. Для этого сначала выбирают эндогенную переменную (внутренний показатель), зависящую только от экзогенных переменных (внешних факторов), обозначают ее у₁. Затем выбирается внутренний показатель, который зависит только от внешних факторов и от y₁, и т.д.; таким образом, каждый последующий показатель зависит только от внешних факторов и от внутренних предыдущих. Такие системы называются рекурсивными. Параметры первого уравнения рекурсивных систем находят методом наименьших квадратов, их подставляют во второе уравнение и опять применяется метод наименьших квадратов, и т.д.

 

4.4 модели  временных рядов

Временной ряд  – это последовательность экономических  показателей измеренных через равные промежутки времени. В экономике  временные ряды – это ежедневные цены на акции, курсы валют, еженедельные и месячные объемы продаж, годовые  объемы производства и т.п.

В моделях  временных рядов y_t обычно выделяют три составляющих ее части: тренд x_t, сезонную компоненту st, циклическую компоненту c_t и случайную компоненту e. Обычно модель имеет следующий вид:

Y_t  = x_t + s_t + c_t + e            при t = 1, ... , n

В последнее  время к указанным трем компонентам  все чаще добавляют еще одну компоненту, именуемую интервенцией. Под интервенцией понимают существенное кратковременное воздействие на временной ряд. Примером интервенции могут служить события «черного вторника», когда курс доллара за день вырос почти на тысячу рублей.

Трендом временного ряда называют плавно изменяющуюся, не циклическую компоненту, описывающую  чистое влияние долговременных факторов, эффект которых сказывается постепенно.

В экономике  к таким факторам можно отнести:

• изменение  демографических характеристик  популяции, включая рост населения, изменение структуры возрастного  состава, изменение географического  расселения и т.д.;

• технологическое  и экономическое развитие;

• рост потребления  и изменение его структуры.

Действие  этих и им подобных факторов происходит постепенно, поэтому их вклад исследователи  предпочитают описывать с помощью  гладких кривых, просто задающихся в аналитическом виде.

Сезонная  компонента отражает присущую миру и  человеческой деятельности повторяемость  процессов во времени. Она часто  присутствует в экономических, метеорологических  и других временных рядах. Сезонная компонента чаще всего служит главным  источником краткосрочных колебаний  временного ряда, так что ее выделение  заметно снижает вариацию остаточных компонент.

Сезонная  компонента временного ряда описывает  поведение, изменяющееся регулярно  в течение заданного периода (года, месяца, недели, дня и т.п.). Она  состоит из последовательности почти  повторяющихся циклов. Типичным примером сезонного эффекта является объем продаж в декабре каждого года в преддверии рождества и нового года. В то же время пик объема продаж товаров для школьников приходится на начало нового учебного года. Объем перевозок пассажиров городским транспортом имеет два характерных пика утром и вечером, причем период вечернего пика и продолжительность его более длительны. Сезонные эффекты присущи многим сферам деловой  активности: многие производства имеют сезонный характер производства, потребление товаров также имеет ярко выраженную сезонность.

В некоторых  временных рядах сезонная компонента может иметь плавающий или  изменяющийся характер. Классическим примером подобного эффекта является праздник пасхи, сроки которого изменяются из года в год. Поэтому локальный  пик объемов междугородных перевозок  во время пасхальных каникул является плавающим сезонным эффектом.

Циклическая компонента занимает как бы промежуточное  положение между закономерной и  случайной составляющими временного ряда. Если тренд – это плавные изменения, проявляющиеся на больших временных промежутках и, если сезонная компонента – это периодическая функция времени, ясно видимая, когда ее период много меньше общего времени наблюдений, то под циклической компонентой обычно подразумевают изменения временного ряда, достаточно плавные и заметные для того, чтобы не включать их в случайную составляющую, но такие, которые нельзя отнести ни к тренду, ни к периодической компоненте. Циклическая компонента временного ряда описывает длительные периоды относительного подъёма и спада.

СПИСОК  ЛИТЕРАТУРЫ

1. Тинтнер Г. Введение в эконометрию. М., «Статистика», 1965

2. Чуев Ю.В., Михайлов Ю.Б., Кузьмин В.И. Прогнозирование  количественных

характеристик процессов. М., «Сов. радио», 1975.- 400 с.

3. Гмурман В.Е. Руководство к решению задач по теории вероятностей и

математической  статистике - М.: Высшая школа, 1979.

4. Айвазян  С.А., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика: Основы

моделирования и первичная обработка данных. Справочное изд.- М.: Финансы и

статистика, 1983.-471 с.

5. Айвазян  С.А., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика:

Исследование  зависимостей. Справочное изд. Под ред. С.А. Айвазяна.- М.: Финансы и

статистика, 1985.-487 с.

6. Дубров  А.М., Мхитарян В.С., Трошин Л.И. Многомерные статистические

методы: Учебник.- М.: Финансы и статистика, 1998.- 352с.