Эконометрика: определение, предмет, основные измерения

Размещено на http://www.allbest.ru/

1. ОПРЕДЕЛЕНИЕ ЭКОНОМЕТРИКИ

1.1 Предмет эконометрики

Эконометрика (ЭКМ) -- быстроразвивающаяся отрасль науки, цель которой состоит в том, чтобы придать количественные меры экономическим отношениям.

Эконометрика - сравнительно молодая наука, возникшая в начале XX века. Она связана с измерением, анализом и прогнозированием экономических явлений. Сейчас это бурно развивающееся научное направление, результаты которого используются на микроуровне (поведение индивидуумов, домохозяйств, фирм) и на макроуровне (экономика государств, регионов).

Эконометрика - это наука, в которой определяются количественные меры экономических отношений.

Основные задачи ЭКМ: на основании качественного анализа экономических явлений определить вид связи между параметрами, построить ЭКМ модель и использовать ее для описания, анализа и прогнозирования реальных экономических процессов.

ЭКМ включает в себя ряд научных направлений. Это экономическая теория, статистика и математика, вычислительная техника и всемирное информационное пространство Интернета.

Основные этапы ЭКМ исследований включают в себя следующее.

Постановка проблемы (формулировка задачи).

Получение статистических данных, анализ их качества.

Построение ЭКМ модели.

Определение параметров модели, оценка надежности результатов.

Анализ полученных результатов, составление прогнозов.

Структуру эконометрики можно представить состоящей из нескольких разделов: парная регрессия и корреляция, множественная регрессия и корреляция, системы эконометрических уравнений, временные ряды. Все эти разделы связаны между собой и с микро- и макроэкономикой.

Учебное пособие состоит из модулей, представленных на рис.1. и рис.2. В каждом модуле дано решение типовых задач, показано использование пакетов прикладных задач (ППП), встроенных в графический редактор Excel, проведено построение графиков, даны задания для самостоятельного решения. В ряде задач используются исходные данные, полученные из Интернета, при этом подробно указан путь их получения.

Рис.1. Структура экономики и ее связь с микро- и макроэкономикой.

Математическая запись структуры курса показана на рис.2. Все разделы курса связаны между собой, дополняют друг друга, на рисунках это показано стрелками.

Рис.2. Математическая запись структуры курса.

Термин «эконометрика» был впервые введен бухгалтером П. Цьемпой (Австро-Венгрия, 1910 г.) («эконометрия» -- у Цьемпы). Цьемпа считал, что если к данным бухгалтерского учета применить методы алгебры и геометрии, то будет получено новое, более глубокое представление о результатах хозяйственной деятельности. Это употребление термина, как и сама концепция, не прижилось, но название «эконометрика» оказалось весьма удачным для определения нового направления в экономической науке, которое выделилось в 1930 г.

Слово «эконометрика» представляет собой комбинацию двух слов: «экономика» и «метрика» (от греч. «метрон»). Таким образом, сам термин подчеркивает специфику, содержание эконометрики как науки: количественное выражение тех связей и соотношений, которые раскрыты и обоснованы экономической теорией. Эконометрика является наукой об измерении и анализе экономических явлений.

В журнале «Эконометрика», основанном в 1933 г. Р. Фришем (1895--1973), он дал следующее определение эконометрики: «Эконометрика -- это не то же самое, что экономическая статистика. Она не идентична и тому, что мы называем экономической теорией, хотя значительная часть этой теории носит количественный характер. Эконометрика не является синонимом приложений математики к экономике. Как показывает опыт, каждая из трех отправных точек -- статистика, экономическая теория и математика -- необходимое, но не достаточное условие для понимания количественных соотношений в современной экономической жизни. Это -- единство всех трех составляющих. И это единство образует эконометрику».

Сегодня эта наука - результат взаимодействия и объединения в особый «сплав» нескольких компонент: экономической теории, статистических и математических методов, вычислительной техники, компьютеров и Интернета.

Каждая наука проходит сложный путь зарождения и выделения в самостоятельную область знания. Эконометрика -- не исключение. Первоначальные попытки количественных исследований в экономике относятся к XVII веку. Можно назвать много известных имен: В. Петти (1623-1667), Г. Кинг (1648-1712), Ч. Давенант (1656--1714), А. Маршалла, С. Джевонса, К. Менгера, Г. Мура (1869-1958), Р. Бенини (1862--1956).

К. Жюгляр (1819--1905), французский физик, ставший экономистом, первым занялся исследованием экономических временных рядов с целью выделения бизнес-циклов. Им была обнаружена цикличность инвестиций (продолжительность цикла -- 7--11 лет). Вслед за ним С. Китчин, С. Кузнец, Н. Кондратьев, автономно занимаясь этой проблемой, выявили цикличность обновления оборотных средств (3--5 лет), циклы в строительстве (15--20 лет), долгосрочные волны, или «большие циклы» Кондратьева, продолжительностью 45--60 лет.

Значительной вехой в формировании эконометрики явилось построение экономических барометров, прежде всего так называемого гарвардского барометра. Большинство экономических барометров, включая названный, основано на следующей идее: в динамике различных элементов экономики существуют такие показатели, которые в своих изменениях идут впереди других, а потому могут служить предвестниками последних.

Гарвардский барометр был создан под руководством У. Персонса (1878--1937) и У. Митчелла (1874-1948). В течение 1903-1914 гг. он состоял из пяти групп показателей, которые в дальнейшем были сведены в три отдельные кривые: кривая А характеризовала фондовый рынок; кривая В -- товарный рынок; кривая С -- денежный рынок. Каждая из этих кривых представляла среднюю арифметическую из рядов входящих в нее нескольких показателей. Эти ряды предварительно статистически обрабатывались путем исключения тенденции, сезонной волны и приведения колебаний отдельных кривых к сравнимому масштабу колеблемости. В основу прогноза гарвардского барометра было положено свойство каждой отдельной кривой повторять движение остальных в определенной последовательности и с определенным отставанием. Так, с 1903 г. и до первой мировой войны поворотные пункты кривой А предшествовали поворотным пунктам кривой В на 6--10 месяцев (в среднем -- на 8 месяцев); поворотные пункты кривой В обгоняли аналогичные пункты кривой С на 2--8 месяцев (в среднем на 4 месяца); наконец, колебания кривой С предшествовали колебаниям кривой А следующего цикла на 6--12 месяцев.

Гарвардский барометр представлял собой описание подмеченных эмпирических закономерностей и экстраполяции последних на ближайшие месяцы. Однако в построении гарвардского барометра можно обнаружить и некоторые теоретические предпосылки. Естественно, например, что изменение средних биржевых курсов и показателей фондового рынка (индекс спекуляции А) означало изменение спроса на товары, что влекло за собой, в свою очередь, изменение в том же направлении индекса оптовых цен, объема производства и товарооборота (индекс В). Возрастание, например, объема производства вызывало напряжение на денежном рынке, рост учетной ставки и падение курса ценных бумаг с фиксированным доходом (кривая С). Поэтому максимум кривой А обычно должен был совпадать с минимумом кривой С.

Успех гарвардского барометра породил буквально эпидемию таких построений в других странах (в частности, аналогичный барометр был построен в Великобритании). Несколько лет после первой мировой войны он еще удовлетворительно выполнял свое предназначение. Но затем гарвардский барометр (приблизительно с 1925 г.) потерял чувствительность и сошел со сцены, пережив свою славу. Авторы гарвардского барометра объясняли его крах появлением мощного регулирующего фактора в экономике США.

Что касается экономических барометров, то советский математик-статистик Е. Слуцкий (1880-1948) в работе «Сложение случайных причин как источник циклических процессов» (1927), взяв в качестве случайных рядов последние цифры номеров облигаций из тиражных таблиц выигрышного займа, блестяще доказал, что «сложение случайных причин порождает волнообразные ряды, имеющие тенденцию на протяжении большего или меньшего числа волн имитировать гармонические ряды, сложенные из небольшого числа синусоид». Таким образом, никакой закономерности в любом экономическом барометре могло и не существовать.

В этих условиях основным методом макроэкономического анализа становится метод «Затраты-выпуск» Василия Васильевича Леонтьева (1906-1999).

Анализ В.В. Леонтьева по методу «затраты выпуск» связаны с составлением шахматных таблиц (шахматных балансов). Такая таблица делит хозяйство на большое число отраслей (секторов), первоначально на 44 сектора. Продажи промежуточных продуктов и готовых товаров секторами, перечисленными в левой стороне таблицы, вписываются в вертикальные колонки под наименованиями соответствующих секторов, записанными в том же порядке в верхнем горизонтальном ряду. Вторая таблица, или сетка, составленная из «технических коэффициентов», выводится из закрытой модели шахматной таблицы. Когда эти коэффициенты расставляются в системе уравнений, которые решаются одновременно, составляется третья таблица, называемая «инверсией Леонтьева», которая показывает, что требуется от каждого сектора для приращения общего выпуска на один доллар.

Значение инверсии Леонтьева определяется тремя обстоятельствами. Во-первых, ее использование привело к улучшению положения при сборе международных экономических и статистических данных, невероятно выросших количественно в последние десятилетия. Во-вторых, инверсия в деталях раскрывает работу внутреннего механизма хозяйства, причем ограничителем выступает только громоздкость расчетов. В-третьих, после оценки спроса на готовые товары или определения его перспективы инверсия может быть использована для проведения анализа экономической политики, поскольку она показывает и прямо, и косвенно, - что требуется от каждого сектора в виде затрат для увеличения выпуска данных товаров. Леонтьев совершенствовал свою систему на протяжении 50-х и 60-х гг. Чтобы исследовать проблемы экономического роста и развития, Леонтьев разработал динамический вариант прежде статичной модели анализа «затраты выпуск», добавив в нее показатели потребностей в капитале к списку так называемого конечного спроса, или конечных продаж.

Поскольку метод «затраты выпуск» доказал свою полезность в качестве аналитического инструмента в новой сфере региональной экономики, шахматные балансы начали составляться и для хозяйства некоторых американских городов. Анализ по методу «затраты выпуск» остается не менее продуктивным инструментом и при фундаментальных экономических исследованиях, в области которых Леонтьев продолжал работать на важных направлениях. В середине 50-х гг. он доказал, что американский экспорт содержит больше трудозатрат, чем импорт, бросив тем самым вызов основному догмату теории международной торговли. Известный как «парадокс Леонтьева», этот фундаментальный принцип стал источником более глубокого понимания структуры торговли в отношениях между странами. Успех Леонтьева в применении моделей экономического анализа «затраты выпуск» в немалой степени объясняется его выдающимися способностями как экономиста широкого профиля, имеющего разнообразные интересы во многих областях, таких, например, как теория международной торговли, теория монополии, эконометрика.

Леонтьев был удостоен Нобелевской премии по экономике в 1973 г. «за развитие метода «затраты выпуск» и за его применение к важным экономическим проблемам». Будучи одним из первых экономистов, озабоченных воздействием экономической активности на качество окружающей среды, Леонтьев привел в своей Нобелевской лекции простую модель «затраты выпуск», относящуюся к мировой экологии, в которой загрязнение среды отчетливо фигурировало как самостоятельный сектор.

В этот же период делались эконометрические построения, использующие методы гармонического анализа и периодограмм-анализа (Г.Мур в США, Бэвэридж Энстром в Швеции). Эти методы перенесены в экономику из области астрономии, метеорологии, физики.

Эти методы опираются на теорему Фурье, согласно которой всякая периодическая функция, произвольно данная в некотором промежутке, может быть разложена на ряд простых гармонических колебаний и представлена тригонометрическим рядом.

К 30-м годам сложились все предпосылки для выделения эконометрики в отдельную науку. Стало ясно, что специалисты, занимающиеся развитием эконометрической науки, должны использовать в той или иной степени математику и статистику.

Выделение эконометрики в самостоятельную науку.

29 декабря 1930 г. по инициативе И. Фишера (1867-1947), Р. Фриша, Я. Тинбергена (1903-1995), Й. Шумпетера, О. Андерсона (1887-1960) и других ученых на заседании Американской ассоциации развития науки (США, Кливленд, штат Огайо) было создано эконометрическое общество, на котором норвежский ученый Р. Фриш дал новой науке название -- «эконометрика». С самого начала эконометрическое общество было интернациональным. Исследование динамики социальных и экономических процессов выявило довольно сильную распространенность эффекта насыщения: выхода на асимптоту при достижении определенных значений показателей. В силу этого в эконометрике большое распространение получили так называемые кривые насыщения. К этому типу кривых относится кривая Гомперца -- s-образная кривая, предложенная Б. Гомперцем (1799-1865), которая имеет вид

где К,а,b -- параметры;

t -- время (1,2,...).

Кривая Гомперца используется для аналитического выражения тенденции развития показателя во времени, имеющего ограничения на рост (рис. 1.2).

Если log а < 0, то верхний предел для показателя у равен параметру К, а нижний -- 0. Если log a > 0, то кривая имеет лишь нижний предел, равный величине параметра K (рис. 1.2в, г).



Рис. 1.2. Кривая Гомперца:

а - log a<0 при b<1; б - log a<0 при b>1;

в - log a>0 при b<1; г - log a>0 при b<1.

Для определения параметров тренда а и b может использоваться метод наименьших квадратов, только если задан параметр К. В противном случае возможно лишь приближенное оценивание параметров. Кривая Гомперца применяется в демографических расчетах и страховом деле.

К этому же типу кривых относится логистическая кривая (рис. 1.3), т. е. кривая с насыщением вида

где t - время (1,2, 3,....);

a, b и К -- параметры.

0Размещено на http://www.allbest.ru/

Эта кривая характеризует развитие показателя во времени, когда ускоренный рост в начале периода сменяется замедляющимся темпом роста вплоть до полной остановки, что на графике соответствует отрезку кривой, параллельному оси абсцисс. Используется для описания развития производства новых товаров, роста численности населения и т. д. Максимум функции соответствует параметру К; если K задано, то параметры а и Ь определяются методом наименьших квадратов. Впервые такая кривая была применена А. Кетле (1796--1874) для расчета численности населения.

Основные проблемы эконометрических исследований.

Качественный анализ связей экономических переменных - выделение зависимых (y_i) и независимых переменных (x_i);

Подбор данных;

Определение вида связи между y_i и x_j;

Оценка параметров модели;

Проверка гипотез о свойствах распределения вероятностей для случайной компоненты (гипотезы о средней, дисперсии и ковариации);

Анализ мультиколлинеарности объясняющих переменных

Введение фиктивных переменных;

Выявление автокорреляции и лагов;

Определение тренда, циклической и случайной компонент;

Проверка остатков на гетероскедастичность;

Построение системы одновременных уравнений;

Проверка условия идентификации.

Оценивание параметров систем одновременных уравнений: двухшаговый и трёхшаговый метод наименьших квадратов, метод максимально правдоподобия;

Моделирование с помощью временных рядов

Построение рекурсивных моделей (рекурсия - данный аргумент вычисляется на основе предшествующих);

Проблема идентификации и оценивание параметров.

1.2 Измерения в эконометрике

Понятие «эконометрика» включает экономические измерения, то есть получение, сравнение и упорядочение информации. Это определение исходит из того, что измерение предполагает выделение некоторого свойства, по которому производится сравнение объектов в определенном отношении.

Другое понимание измерения исходит из числового выражения результата, т.е. измерение трактуется как операция, в результате которой получается численное значение величины, причем числа должны соответствовать наблюдаемым свойствам, фактам, качествам, законам науки и т. д.

Третий подход к измерению связан с обязательным наличием единицы измерения (эталона). Это определение измерения в узком смысле.

Первый, низший, уровень измерения предполагает сравнение объектов по наличию или по отсутствию исследуемого свойства. На этом уровне измерения используются термины «номинация», «классификация», «нумерация». Второй уровень предполагает сравнение объектов по интенсивности проявляемых свойств. На этом уровне используются термины «шкалирование», «топология», «упорядочение». Третий, высший, уровень измерения предполагает сравнение объектов с эталоном (в контексте физического измерения). На этом уровне используются термины «измерение», «квантификация».

Все понятия измерения могут быть объединены на базе определения шкалы измерения. Тип шкалы определяется допустимым преобразованием. Допустимое преобразование -- это преобразование, при котором сохраняются неизменными отношения между элементами системы -- истинные утверждения не становятся ложными, а ложные -- истинными.

Для определения любой шкалы измерения необходимо дать название объекта, отождествить объект с некоторым свойством или группой свойств (предприятие промышленное, станок токарный, девушка сероглазая, автомобиль легковой и т.д.). Если это требование оказывается единственным, то шкала называется шкалой наименований или номинальной шкалой.

Измерением в номинальной шкале можно считать любую классификацию, по которой класс получает числовое наименование (например, номер научной или учебной специальности и т. д.).

Следует помнить, что числа на этой шкале играют роль ярлыков и к ним неприменимы обычные правила арифметики.

Порядковые данные возникают, например, при определении предпочтений избирателей и рейтинга того или иного кандидата, экспертиз качества, при оценке силы землетрясений, измерении полезности, оценке уровня интеллекта, а также при определении потенциала человеческого развития и т. д.

Измерения в интервальных шкалах в известном смысле более совершенны, чем в порядковых. Применение этих шкал дает возможность не только упорядочить объекты по количеству свойства, но и сравнить между собой разности количеств. Примерами интервальных шкал могут служить измерения большинства экономических параметров (производительность труда, себестоимость, рентабельность, ликвидность и т. д.).

В случаях, когда на шкале можно указать абсолютный нуль, мы имеем несколько более высокий уровень измерения, а именно шкалу отношений (или пропорциональную шкалу). По шкале отношений можно оценить такие социальные характеристики, как стаж, заработная плата.

Таким образом, в определении шкал участвуют понятия равенства, порядка, дистанции между пунктами шкалы (интервалы), начала отсчета и единицы измерения. В зависимости от наличия или отсутствия этих элементов возникают различные типы шкал.

В обыденном сознании термин «измерение» используется исключительно применительно к интервальной шкале. С числами проводят различные операции сложения, вычитания, деления, умножения.

Основной базой данных для эконометрических исследований служат данные официальной статистики либо данные бухгалтерского учета. Поэтому проблемы экономического измерения -- это проблемы статистики и учета. Используя экономическую теорию, можно определить связь между признаками и показателями, а используя статистику и учет -- ответить на следующие вопросы: какие показатели применяются для измерения результатов работы промышленного предприятия -- валовая продукция, добавленная стоимость, реализованная продукция и так далее.

Многие работы в области экономики связаны с эконометрикой. Ниже приведен достаточно полный список ряда лауреатов премии Памяти Альфреда Нобеля по экономике [ ]. В 1968 году, в ознаменование своей 300-летней годовщины, Национальный банк Швеции учредил Премию памяти Альфреда Нобеля по экономике. Премия присуждается Шведской академией наук. Лауреаты Премии памяти Альфреда Нобеля по экономике приведены ниже:

1969 Рагнар Фриш (Frisch, Ragnar - Норвегия) - “за создание и применение динамических моделей к анализу экономических процессов” и Ян Тинберген (Tinbergen, Jan - Нидерланды) - “за создание и применение динамических моделей к анализу экономических процессов (эконометрика).

1973 Василий Леонтьев (Leontief, Wassily - США) - “за развитие метода затраты-выпуск и его применение к важным экономическим проблемам.

1974 Гуннар Мюрдал (Myrdal, Gunnar - Швеция) и Фридрих фон Хайек (Hayek, Friedrich August Von - Великобритания) - “за основополагающие работы по теории денег и экономических колебаний и глубокий анализ взаимосвязи экономических, социальных и институциональных явлений”.

1975 Леонид Витальевич Канторович (Kantorovich, Leonid Vitaliyevich - СССР) и Тьяллинг Ч. Купманс (Tjalling C. Koopmans - США) - Вклад в теорию оптимального распределения ресурсов.

1980 Лоуренс Р. Клейн (Klein, Lawrence R. - США) - Модели развития для прогнозирования направлений изменения экономики и переориентации экон. Политики (эконометрика).

1983 Джерард Дебрё (Debreu, Gerard - США) - “за внедрение новых аналитических методов в экономическую теорию и новую формулировку теории общего равновесия”.

1986 Джеймс М. Бьюкенен (Buchanan, James M., Jr. - США) - Разработка новых методов анализа процесса принятия экон. и политических решений.

1989 Трюгве Хаавельмо (Haavelmo, Trygve - Норвегия) - Исследовательская работа по методике тестирования экон. теорий (эконометрика).

1992 Гарри С. Беккер (Becker, Gary S. - США) - Включение в сферу экономической теории особенностей поведения человека, которыми раньше если и занимались, то только другие общественные науки, такие, как социология, демография и криминология.

1993 Роберт У. Фогель (Fogel, Robert W.) и Дуглас С. Норт (North, Douglass C. оба США) - Основные данные новой экономической истории.

1995 Роберт Е. Лукас (Robert Lucas - США) - “за то, что развили и применили гипотезу рациональных ожиданий, и таким образом преобразовали макроэкономический анализ и углубили наше понимание экономической политики”.

1996 Джемс Миррлис (James A. Mirrlees - Великобритания) и Вильям Викри (William Vickrey - США) - “за их фундаментальные вклады в экономическую теорию стимулов при асимметричной информации”.

1998 Амартия Сен (Amartya Seni - Индия) - “за свой вклад в экономику благосостояния”. Объяснил экономический механизм, лежащий в основе существования голода и бедности.

2000 Джеймс Хекман (James J Heckman - США) - “за развитие теории и методов анализа отдельных примеров”, и Дэниэл Макфадден (Daniel L McFadden - США) - “за развитие теории и методов анализа дискретного выбора” (эконометрика).

2001 Джордж Акерлоф (George A. Akerlof), Майкл Спенс (A. Michael Spence) и Джозеф Стиглиц (Joseph E. Stiglitz - все США) - “за анализ рынка с асимметричной информацией”.

2002 Дэниэл Канеман (Daniel Kahneman - США) - “за интеграцию достижений психологии в экономическую науку, в особенности касающихся человеческих суждений и принятия решений в условиях неопределённости” и Вернон Л. Смит (Vernon L. Smith - США) - “за использование лабораторных экспериментов как инструмента эмпирического экономического анализа, в частности, при изучении альтернативных рыночных механизмов”.

2003 Роберт Ф.Ингл (Robert F. Engle - США) - “за разработку методов анализа макроэкономических периодов и за создание метода волатильности (ARCH)” и Клайв Грэнджер (Clive W. J. Granger - США) - “за разработку методов анализа макроэкономических периодов и за создание метода коинтеграции”.

2004 Финн Кидленд (Finn E. Kydland - Норвегия) и Эдвард Прескотт (Edward C. Prescott - США) - “за вклад в динамическую макроэкономику: временная составляющая экономической политики и движущие силы внутри бизнес-циклов”.

Премия Банка Швеции в области экономических наук имени Альфреда Нобеля за 2000 г. Джеймс Хекман (Heckman) и Дэниел Мак-Фадден (McFadden) разработали теорию и методы, которые широко используются в статистическом анализе поведения индивидуумов и семейных хозяйств как в экономике, так и в других общественных науках.

Микро-эконометрика располагается на стыке экономики и статистики. Она включает экономическую теорию и статистические методы, которые используются для анализа микроэкономических данных, т.е. экономической информации об индивидуумах, семейных хозяйствах и фирмах. За последние три десятилетия область распространения микро-эконометрики быстро расширилась благодаря созданию крупных баз данных, содержащих многочисленные данные. Большая доступность микроэкономических данных и увеличение мощности компьютеров открыли совершенно новые возможности для эмпирической проверки микроэкономической теории. Исследователи получили возможность исследовать много новых проблем на уровне отдельных людей. Например: какие факторы определяют, предпочтет ли человек работать, а если он предпочтет работать, то сколько часов? Как экономические стимулы влияют на выбор человеком образования, занятия или места жительства? Каково влияние различных программ профориентации и повышения квалификации на доход и занятость индивидуума? Джеймс Хекман внес много нового и значительного в теорию и методологию эконометрики, изучая проблемы селективности данных. Они возникают, когда доступная исследователям выборка не репрезентативна в вероятностном смысле по отношению ко всему населению (генеральной совокупности). Селективность выборки может быть результатом правил сбора данных или результатом поведения самих экономических агентов. Например, заработная плата и продолжительность работы могут наблюдаться только для тех людей, которые работают; заработки людей, получивших высшее образование, могут наблюдаться только у тех, кто уже закончил свое обучение, и т.д. Отсутствие информации о зарплате человека, которую он получал бы, если бы сделал другой выбор, создает проблемы во многих эмпирических исследованиях.

Основополагающий вклад Мак-Фаддена состоит в разработке им так называемого условного логит-анализа в 1974. Чтобы описать эту модель, предположим, что каждый индивидуум в населении стоит перед выбором из ряда (скажем, J) альтернатив. Обозначим через X характеристики, связанные с каждой альтернативой, а через Z -- характеристики индивидуумов, данными о которых обладает исследователь. Например, при изучении выбора способа передвижения альтернативами могут быть автомобиль, автобус или метро. В X тогда входила бы информацию о времени и издержках для данного способа передвижения, в то время как Z мог бы включать данные о возрасте, доходах и образовании. Но отличительные особенности индивидуумов и альтернатив, не отраженные в X и Z, хотя они могут быть и неизвестны исследователю, тоже влияют на то, какой выбор индивидуума принесет ему максимальную полезность. Такие характеристики представлены случайной "ошибкой". Мак-Фадден предполагал, что эти случайные ошибки имеют определенное вероятностное распределение (известное под названием распределение экстремального значения).

Эта модель называется мультиномиальный логит, e -- это основание натурального логарифма, в и д-- это параметры (векторы параметров). В своей базе данных исследователь может найти информацию о переменных X и Z, а также о том, какую из альтернатив индивидуум реально выбрал. В результате, он может оценить параметры, используя хорошо известные статистические методы. Хотя модель логит использовалась и прежде, однако способ, которым Мак-Фадден ее вывел, был совершенно новым и был признан фундаментальным достижением.

Такие модели весьма полезны, и использование их при изучении спроса на городской транспорт стало обычным явлением. Их можно использовать в планировании пассажиропотока, исследуя эффективность различных политических мер, а также влияние изменений в социальной сфере и в состоянии окружающей среды. Например, эти модели могут объяснять, как изменения в ценах, большая доступность или изменения в демографическом составе населения влияют на относительные доли использования того или иного вида транспорта. Модели также годятся для использования во многих других областях, например, в изучении выбора жилища, места жительства или образования. Мак-Фадден применил свои методы для анализа множества социальных проблем, например, спроса на энергию со стороны населения, телефонных услуг и снабжения жильем.

Условные логит-модели имеют ту характерную особенность, что относительные вероятности выбора из двух альтернатив, скажем, поездки на машине или на автобусе, не зависят от цены и качества для других видов транспорта. Это свойство, известное под названием независимость от посторонних альтернатив (НПА) в некоторых приложениях не реалистично. Мак-Фадден не только сформулировал статистические критерии для проверки того, что условие НПА выполнено, но и разработал более общие модели, в частности, так называемую вложенную логит-модель. В ней предполагается, что индивидуум делает выбор в определенном порядке. Например, при изучении решений, касающихся места жительства и типа жилья, предполагается, что человек сначала выбирает место жительства, а лишь после этого тип жилья.

Даже при использовании этих обобщениями модели остаются чувствительными к конкретным предположениям о распределения ненаблюдаемых характеристик среди населении. За последнее десятилетие, Мак-Фадден разрабатывал имитационные модели (метод моделируемых моментов) для статистического оценивания дискретных моделей выбора, позволяющие исходить из намного более общих предположений. Все большее увеличение мощности компьютеров обеспечило практическую применимость этих численных методов. В результате теперь можно моделировать дискретный выбор более реалистично и предсказывать решения людей более точно.

Помимо анализа дискретного выбора, Мак-Фадден внес важный вклад также в некоторые другие области. В 1960-х годах он придумал эконометрические методы для оценки производственных технологий и исследования факторов, лежащих в основе спроса фирм на капитал и рабочую силу. В 1990-х годах, Мак-Фадден внес вклад в экономику окружающей среды по методам условной оценки определения ценности природных ресурсов. Самый яркий пример -- изучение им потерь благосостояния из-за загрязнения окружающей среды на побережье Аляски, вызванного нефтяным пятном от танкера Exxon Valdez в 1989 году. Это еще один пример блестящего умения Мак-Фадден использовать совместно экономическую теорию и эконометрические методы в эмпирических исследованиях важных общественных проблем.

В 2002 году Нобелевскую премию в области экономики получил психолог Дэниэл Канеман. Высшую награду по экономике получил не экономист, а психолог. Подобное было только дважды, когда премию по экономике получили математики Леонид Канторович (в 1974 году) и Джон Нэш (1994). Канеман пришел к следующему выводу: человеческими поступками, экономическими тенденциями, а, следовательно - и всей Историей человечества, руководит не только и не столько разум людей, сколько их глупость, так как великое множество поступков, совершаемых людьми, нерациональны. Конечно, мысль не нова. По сути, это было известно во все времена, но Канеман экспериментально доказал, что нелогичность поведения людей закономерна и показал, что масштабы ее неправдоподобно велики. Нобелевский комитет признал, что этот психологический закон находит прямое отражение в экономике. По мнению Нобелевского комитета, Канеман "с достаточным основанием поставил под сомнение практическую применяемость фундаментальных постулатов экономической теории". Экономисты согласились, что наивысшая награда по экономике присуждена психологу вполне справедливо, и, таким образом, нашли в себе смелость признаться, что со времен Смита и Рикардо они несколько упрощали и идеализировали нашу жизнь, считая, что люди в своих товарно-денежных поступках действуют разумно и взвешенно. Люди, наконец, признали совещательный голос собственной глупости в принятии деловых решений, и это является серьезным прорывом их разума.

При принятии решений выбор людей не всегда продиктован трезвым рассудком, но зачастую инстинктами, эмоциями или тем, что принято называть интуицией (выводами на недостаточных основаниях). Как правило, когда люди в жизни принимают интуитивные решения на недостаточных основаниях, то если угадывают - то запоминают их и ставят себе в заслугу, а если ошибаются - то валят на обстоятельства и забывают. А потом говорят: я всегда полагаюсь на интуицию, и она меня никогда не подводит.

1.3 Особенности развития глобальной сети Интернет

В 60-е годы Министерство обороны США поставило перед собой задачу - разработать надежную компьютерную сеть, которая должна была служить стратегическим интересам США. В основу концепции надежной сети была положена идея децентрализации. В распределенной децентрализованной системе частичный отказ в работе сети не приводил к полной потере работоспособности.

По сути, все началось с запуска нашего (советского) спутника 4 октября 1957 года. Роль СССР в создании Интернета весьма своеобразна. Испытания первой атомной бомбы, запуски первого и, особенно, второго (это был действительно научный прибор) искусственных спутников Земли стали очень серьезным стимулом к тому, чтобы в начале 1958 г. по указанию Д. Эйзенхауэра в рамках министерства обороны США были созданы два правительственных органа: Национальная аэрокосмическая администрация NASA (National Aeronautics and Space Administration) и Агентство передовых исследовательских проектов (Advanced Research Projects Agency, ARPA), которому принадлежит особая роль в истории Интернета.

В 1969 году большинство учреждений, связанных с Министерством обороны, объединили собственные сети в так называемую ARPANet (ARPA Network). Университеты и другие учебные заведения проявили большой интерес к этой сети. Сеть ARPANet можно считать прародителем современной сети Интернет.

В 1961 году Defence Advanced Research Agensy (DARPA) по заданию министерства обороны США приступило к проекту по созданию экспериментальной сети передачи пакетов. Эта сеть, названная ARPANET, предназначалась первоначально для изучения методов обеспечения надежной связи между компьютерами различных типов. Многие методы передачи данных через модемы были разработаны в ARPANET. Тогда же были разработаны и протоколы передачи данных в сети - TCP/IP. TCP/IP - это множество коммуникационных протоколов, которые определяют, как компьютеры различных типов могут общаться между собой.

Процесс развития Интернет сопровождался бурным ростом числа серверов. В течение первого десятилетия это число увеличивалось за год на несколько тысяч. В начале следующего десятилетия их было уже около 100000.

После того как право подключения к сети ARPANet получили коммерческие предприятия и частные лица, ARPANet превратилась в Интернет.

Тем не менее, пришлось ждать 1993 года (когда число подключенных серверов перевалило за миллион), прежде чем сеть Интернет приобрела очертания, близкие к сегодняшним, и провозгласила в качестве цели своего развития всеобщую информатизацию всего человечества. Многие частные предприятия и государственные учреждения оценили возможности глобальной системы связи, хотели пользоваться ее услугами и принимать участие в ее развитии. В то же время академические институты и учебные заведения форсировали дальнейшее развитие Интернет.

Сеть Интернет создавалась и развивалась как бесплатная, и это одно из наиболее существенных ее преимуществ. Фактически, при подключении Вы оплачиваете услуги только локального поставщика услуг, а сама пересылка информации, ее поиск и другие услуги бесплатны. Это привлекает к глобальной сети пользователей персональных компьютеров всего мира.

Никаких ограничений для типов подключаемых к Интернет компьютеров не существует, несмотря на то, что технологически большинство ее серверов базируется на UNIX-системах. В 1994 году насчитывалось уже 4 миллиона компьютеров, работающих в сети.

Важнейшим событием в своей биографии сеть Интернет обязана швейцарским ученым из Европейской Лаборатории ядерной физики CERN. С созданием языка описания документов HTML родилась возможность построения службы World Wide Web (WWW), позволившей объединять в одном структурированном документе текстовые и графические данные (а позднее и другие мультимедиа-элементы), а также включать в любой документ ссылки на другие документы, расположенные в произвольных местах сети (так называемые, гиперссылки).

Эксперимент с ARPANET был настолько успешен, что многие организации захотели войти в нее, с целью использования для ежедневной передачи данных. И в 1975 году ARPANET превратилась из экспериментальной сети в рабочую сеть. Ответственность за администрирование сети взяло на себя Defence Communication Agency (DCA), в настоящее время называемое Defence Information Systems Agency (DISA). Но развитие ARPANET на этом не остановилось; Протоколы TCP/IP продолжали развиваться и совершенствоваться.

В 1991 году ARPANET прекратила свое существование, но сеть Интернет существует, ее размеры намного превышают первоначальные, так как она объединила множество сетей во всем мире. Хостом в сети Интернет называются компьютеры, работающие в многозадачной операционной системе (Unix, VMS), поддерживающие протоколы TCP/IP и предоставляющие пользователям какие-либо сетевые услуги.

Если ранее сеть использовалась исключительно в качестве среды передачи файлов и сообщений электронной почты, то сегодня решаются более сложные задачи распределенного доступа к ресурсам. Несколько лет назад были созданы оболочки, поддерживающие функции сетевого поиска и доступа к распределенным информационным ресурсам, электронным архивам.

Интернет, служившая когда-то исключительно исследовательским и учебным группам, чьи интересы простирались вплоть до доступа к суперкомпьютерам, становится все более популярной в деловом мире.

Компании привлекают быстрота, дешевая глобальная связь, удобство для проведения совместных работ, доступные программы, уникальная база данных. Они рассматривают глобальную сеть как дополнение к своим собственным локальной сетям.

При низкой стоимости услуг (часто это только фиксированная ежемесячная плата за используемые линии или телефон) пользователи могут получить доступ к коммерческим и некоммерческим информационным службам США, Канады, Австралии и многих других стран. В архивах свободного доступа сети Интернет можно найти информацию практически по всем сферам человеческой деятельности, начиная с новых научных открытий до прогноза погоды на завтра.

Кроме того, Интернет предоставляет уникальные возможности дешевой, надежной и конфиденциальной глобальной связи по всему миру. Это оказывается очень удобным для фирм, имеющих свои филиалы по всему миру, транснациональных корпораций и структур управления. Обычно, использование инфраструктуры Интернет для международной связи обходится значительно дешевле прямой компьютерной связи через спутниковый канал или через телефон.

Электронная почта - самая распространенная услуга сети Internet. В настоящее время свой адрес по электронной почте имеют приблизительно 20 миллионов человек. Посылка письма по электронной почте обходится значительно дешевле посылки обычного письма. Кроме того сообщение, посланное по электронной почте, дойдет до адресата весьма быстро (время от минут до часов), в то время как обычное письмо может добираться до адресата несколько дней, а то и недель.

В настоящее время Интернет испытывает период подъема, во многом благодаря активной поддержке со стороны правительств европейских стран и США. Ежегодно в США выделяется сотни миллионов долларов на создание новой сетевой инфраструктуры. Исследования в области сетевых коммуникаций финансируются также правительствами Великобритании, Швеции, Финляндии, Германии. Однако, государственное финансирование - лишь небольшая часть поступающих средств, т.к. все более заметной становится "коммерцизация" сети (ожидается, что 80-90% средств будет поступать из частного сектора).

Кто владеет Internet? Сетью в целом не владеет никто...

· Общественная организация ISOC (Internet Society) выбирает IAB (Internet Architecture Board), принимающий принципиальные решения по работе сети

· IETF (Internet Engineering Task Force) - инженерная группа по решению технических вопросов и разработке стандартов

· Технические документы и стандарты публикуются в RFC (Request For Comments)

· NIC (Network Information Center) координирует присвоение имен и адресов.

Все услуги предоставляемые сетью Интернет можно условно поделить на две категории: обмен информацией между абонентами сети и использование баз данных сети.

Первые компьютеры воспринимались как мощные вычислительные машины. После их объединения в сети они стали большой библиотекой и средством общения. Но, когда сформировалась сеть некоторой “критической массы”, то в нее начал перемещаться бизнес: магазины, биржи, банки, разнообразные услуги. В результате начала формироваться новая Интерент-экономика. Фундаментальные принципы новой экономики - это человек, энергия, информация, материя, пространство, время. Важнейшей составляющей современного бизнеса является информация, связанная с современными информационными технологиями. Они существенно влияют на производство, Интернет и банковскую систему.

В результате, развитие информационных технологий качественно меняет всех участников рынка, появляется новая важная составляющая бизнеса-информация.

В последнее время наблюдается устойчивая тенденция роста российских компаний, использующих Интернет-технологии. Переход к Интернет-экономике означает начало перехода к информационному обществу, когда успех определяется не столько оптимизацией существующих технологий, сколько изобретениями и использованием принципиально новых явлений. Новые технологии формируют новую Интернет-экономику, которая основывается на знаниях, а не на расширяющемся потреблении невоспроизводимых ресурсов. Современное информационное общество основано на всемирной сети, при этом надо решать организационные, правовые, экономические, социальные и этико-психологические проблемы.

Сетевая экономика является логическим продолжением развития новых технологий и последних достижений науки и производства. Она связана с новым уровнем информатизации, электронной коммерцией, биржевой и банковской деятельностью. Количество связей в новой экономике по сравнению с рыночной и командно-административной экономиками увеличивается в десятки, сотни, тысячи и более раз. Сегодня эта цифра оценивается как 10¹²-10¹⁴ .

В связи с этим, весьма актуальным является вопрос о количестве пользователей Интернетом. Точно ответить на него сложно, так как даже в эту минуту это количество меняется в мире и в каждой стране - оно увеличивается. Еще в работе К. Кейли в 1997 году отмечалось, что количество пользователей удваивается каждые полгода [3] , а сеть растет со скоростью десятка миллионов страниц в сутки. Динамику числа пользователей Интернетом можно проследить, используя ряд сайтов: http://global-reach.biz/globstats/details, http://antonvolkov.com, http://top.rbc.ru и другие. В них приведены данные по миру в целом и по ряду стран (Россия, США, Япония, Китай и так далее) за время с 1995 года. Количество пользователей измеряется в миллионах человек. Эту задачу можно решить эконометрическими методами и получить основные закономерности и количественные характеристики.

К числу услуг связи между абонентами принадлежат.

Telnet - удаленный доступ. Дает возможность абоненту работать на любой ЭВМ сети Интернет как на своей собственной. То есть запускать программы, менять режим работы и т.д.

FTP (File Transfer Protocol) - протокол передачи файлов. Дает возможность абоненту обмениваться двоичными и текстовыми файлами с любым компьютером сети. Установив связь с удаленным компьютером, пользователь может скопировать файл с удаленного компьютера на свой или скопировать файл со своего компьютера на удаленный.

NFS (Network File System) - распределенная файловая система. Дает возможность абоненту пользоваться файловой системой удаленного компьютера, как своей собственной.

Электронная почта - обмен почтовыми сообщениями с любым абонентом сети Интернет. Существует возможность отправки как текстовых, так и двоичных файлов. Новости - получение сетевых новостей и электронных досок объявлений сети и возможность помещения информации на доски объявлений сети. Электронные доски объявлений сети Интернет формируются по тематике. Пользователь может по своему выбору подписаться на любые группы новостей.

Факс-сервис - дает возможность пользователю отправлять сообщения по факсимильной связи, пользуясь факс-сервером сети.

Электронный переводчик - производит перевод присланного на него текста с одного языка на другой. Обращение к электронным переводчикам происходит посредством электронной почты.

Шлюзы - дают возможность абоненту отправлять сообщения в сети, не работающие с протоколами TCP/IP (Fido, Goldnet, AT50).

www - система для работы с гипертекстом (обычно это подчеркнутые или выделенные цветом слова). Потенциально она является наиболее мощным средством поиска. Гипертекст соединяет различные документы на основе заранее заданного набора слов. Например, когда в тексте встречается новое слово или понятие, система, работающая с гипертекстом, дает возможность перейти к другому документу, в котором это слово или понятие рассматривается более подробно . При этом достаточно простого кликнуть мышью по этому слову. На мой взгляд, это самая гениальная идея в Интернет, когда ты можешь путешествовать по огромным массивам полезной информации, не заботясь о записи их адресов. Вторая не менее полезная вещь - клавиша возврата на управляющей панели, с помощью которой можно вернуться к исходной информации, если был выбран неверный путь.

2. ПАРНАЯ РЕГРЕССИЯ И КОРРЕЛЯЦИЯ В ЭКОНОМЕТРИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЯХ

эконометрика линейная регрессия корреляция

2.1 Спецификация модели

Эконометрика связана с методами регрессии и корреляции. В зависимости от количества факторов, включенных в уравнение регрессии, принято различать простую (парную) и множественную регрессии.

Парная регрессия представляет собой регрессию между двумя переменными y и x, это модель вида

y = f (x),

где у -- зависимая переменная (результативный признак);

х -- независимая или объясняющая переменная (признак-фактор).

Множественная регрессия соответственно представляет собой регрессию результативного признака с двумя и большим числом факторов, т. е. модель вида

y = f (x₁, x₂, x₃, … x _i),

где i - любое целочисленное значение.

Эконометрические исследования начинаются со спецификации модели, т. е. с формулировки вида модели, связанной с природой связи между переменными, с теории, устанавливающей связь между явлениями.

Прежде всего, из ряда факторов, влияющих на результативный признак, необходимо выделить наиболее существенные. Парная регрессия достаточна, если имеется доминирующий фактор, который и используется в качестве объясняющей переменной.

Уравнение простой регрессии характеризует связь между двумя переменными, которая проявляется как некоторая закономерность лишь в среднем в целом по совокупности наблюдений. Так, если зависимость спроса у от цены х характеризуется, например, уравнением у = 5000 - 2х, то это означает, что с ростом цены на 1 д. е. спрос в среднем уменьшается на 2 д. е. В уравнении регрессии корреляционная по сути связь признаков представляется в виде функциональной связи, выраженной соответствующей математической функцией.

Практически в каждом случае величина у складывается из двух слагаемых:

y = y_расч. + е ,

где y -- фактическое значение результативного признака;

y_расч. -- расчетное или теоретическое значение результативного признака, найденное из соответствующей математической функции связи у и х, т. е. из уравнения регрессии;

е - случайная величина, характеризующая отклонения реального значения результативного признака от теоретического, найденного по уравнению регрессии. Случайная величина е называется также возмущением. Она включает влияние не учтенных в модели факторов, случайных ошибок и особенностей измерения. Ее присутствие в модели порождено тремя источниками: спецификацией модели, выборочным характером исходных данных, особенностями измерения переменных.

Приведенное ранее уравнение зависимости спроса у от цены х точнее следует записывать как

у = 5000 - 2х + е .

В парной регрессии выбор вида математической функции y = f (x) может быть осуществлен тремя методами:

графическим;

аналитическим, т. е. исходя из теории изучаемой взаимосвязи;

экспериментальным.

При изучении зависимости между двумя переменными графический метод подбора вида уравнения регрессии достаточно нагляден. Он основан на поле корреляции. Основные типы кривых, используемые при количественной оценке связей, представлены на рис. 2.1.

Класс математических функций для описания связи двух переменных достаточно широк. Кроме уже указанных используются любые другие типы кривых:



Значение y_расч. совпадает с y_x и y.

Значительный интерес представляет аналитический метод выбора типа уравнения регрессии. Он основан на изучении природы исследуемых признаков.

Если уравнение регрессии проходит через все точки корреляционного поля, что возможно только при функциональной связи, когда все точки лежат на линии регрессии , y = f (x) , то фактические значения результативного признака совпадают с теоретическими или расчетными y = y_расч. , т. е. они полностью обусловлены влиянием факторов. В этом случае остаточная дисперсия равна нулю D_ocm = 0. В практических исследованиях, как правило, имеет место некоторое рассеяние точек относительно линии регрессии. Оно обусловлено влиянием ряда не учитываемых в уравнении регрессии факторов. Иными словами, имеют место отклонения фактических данных от теоретических. Величина этих отклонений лежит в основе расчета остаточной дисперсии:

Чем меньше величина остаточной дисперсии, тем в меньшей мере наблюдается влияние прочих не учитываемых в уравнении регрессии факторов и уравнение регрессии лучше подходит к исходным данным. При обработке статистических данных на компьютере перебираются разные математические функции и из них выбирается та, для которой остаточная дисперсия является наименьшей.