Определение эконометрики

Размещено на http://www.allbest.ru/

ИНСТИТУТ УПРАВЛЕНИЯ, ЭКОНОМИКИ,

ПРАВА И ИСКУССТВА

Контрольная работа

по учебной дисциплине: Эконометрика

на тему: «Определение эконометрики»

1. ПРЕДМЕТ, ЦЕЛЬ И ЗАДАЧИ ЭКОНОМЕТРИКИ

эконометрика регрессия моделирование

Эконометрика - это что-то среднее между экономикой, статистикой и математикой.

Предмет эконометрики очень близок к предмету статистики. Эконометрика имеет дело с массовыми экономическими явлениями, статистика - с массовыми явлениями любой природы, в том числе и в экономике.

Цель эконометрики заключается в том, чтобы придать взаимосвязям экономических отношений и процессов количественные меры, а также представить выводы экономических законов в эмпирическом виде.

Задача эконометрики состоит в том, чтобы с помощью статистики найти выражения тех закономерностей, которые экономическая теория и математическая экономика определяют в общем. В эконометрике оперируют конкретными экономическими данными и количественно описывают конкретные взаимосвязи, т.е. коэффициенты, представленные в общем виде в этих взаимосвязях, заменяют конкретными численными значениями.

С помощью эконометрики на основе экономической теории или эмпирических данных формулируют экономические модели, оценивают неизвестные параметры в этих моделях, делают прогнозы и дают рекомендации по экономической политике. Например, микроэкономическая теория утверждает, что снижение цены товара приводит к увеличению спроса на данный товар (при условии неизменности всех остальных факторов), т.е. устанавливается связь между спросом на товар и его ценой. Однако микроэкономическая теория не даёт количественных оценок данной связи, т.е. не позволяет ответить на вопрос о том, насколько изменится спрос на данный товар в результате изменения его цены на определённую величину. Расчёт количественных оценок и есть задача эконометрики.

В эконометрики основополагающим является применение математических уравнений и моделей, обеспечивающих возможность проведения эмпирических расчётов. Существенное значение имеют математические модели. Большинство эконометрических методов и приёмов заимствовано из математической статистики. Однако методы математической статистики универсальны и не учитывают экономических особенностей, которые заключаются в том, что экономические данные не являются результатом контролируемого эксперимента. В экономике невозможно проводить многократные эксперименты, что обусловливает ряд специфических проблем.

Кроме того, в экономических данных часто содержатся ошибки измерения. В эконометрике разрабатываются специальные методы анализа, позволяющие устранять или снижать влияние этих ошибок на результаты.

2. ЭКОНОМЕТРИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ

Становление и развитие эконометрических методов происходили на основе так называемой высшей статистики: методах парной и множественной регрессии, парной, частной и множественной корреляции, методах выделения тренда и других компонентов временного ряда, статистическом оценивании.

Фишер Р. писал: «Статистические методы являются существенным элементов в социальных науках, и в основном именно с помощью этих методов социальные учения могут подняться до уровня наук».

В эконометрических исследованиях уравнения регрессии стали обосновываться содержательно. Так, зависимость себестоимости (y) от объёма производства (x) (количества единиц продукции) может быть представлена следующим образом:

Разделив обе части уравнения на объём производства (x), получим:

Параметры такого уравнения могут оцениваться с помощью метода наименьших квадратов, но особенность этого уравнения заключается в том, что каждый его параметр имеет совершенно определенный экономический смысл.

В начале XX века применение в основном множественной регрессии привело к неожиданным результатам. Строя уравнение множественной регрессии и включая в него как можно больше объясняющих переменных, исследователи всё чаще сталкивались с явно бессмысленными результатами - прежде всего с несоответствием своим предположениям знаков при коэффициентах регрессии, а также с необъяснимым изменением их значений.

Формирование эконометрических методов было обусловлено необходимостью исключить влияние факторов, которые искажали результаты, получаемые при использовании классических статистических методов. К этим факторам относятся:

Ш ассимитричность связей;

Ш мультиколлинеарность объясняющих переменных;

Ш закрытость механизма связи между переменными в изолированной регрессии;

Ш эффект гетероскедастичности для регрессионной функции;

Ш автокорреляция;

Ш ложная корреляция;

Ш наличие лагов.

Эконометрическая модель, как правило, основана на теоретическом предположении о круге взаимосвязанных переменных и характере связи между ними. При стремлении к «наилучшему» описанию связей приоритет отдаётся качественному анализу. В связи с этим можно выделить следующие этапы эконометрического исследования:

Ю постановка проблемы;

Ю получение данных, анализ их качества;

Ю спецификация модели;

Ю оценка параметров;

Ю интерпретация результатов.

Этот список не очень подробный, но включает те стадии, которые проходит любое исследование, независимо от того, на использование каких данных оно ориентировано - пространственных или временных.

Основной базой данных для эконометрических исследований служат данные официальной статистики либо бухгалтерского учёта. Таким образом, проблемы экономического измерения - это проблемы статистики и учёта. Используя экономическую теорию, можно определить связь между признаками и показателями, а применяя статистику и учёт, можно ответить на вопросы, связанные с конкретными значениями экономических показателей.

Большое внимание в эконометрике уделяется проблеме данных - специальным методам работы при наличии данных с пропусками, влиянию агрегирования данных на эконометрические измерения. Информация может отсутствовать по единицам совокупности и быть только на уровне более крупных единиц (агрегатов), например не по отдельным организациям, а по организациям в пределах административного района, т.е. по районам и т.д. При агрегировании данных во времени опасность искажения результатов измерений (например, корреляции между временными рядами) гораздо больше, чем при агрегировании пространственных данных. С одной стороны, добавляется эффект автокорреляции, а с другой - происходит погашение случайной компоненты. Результаты могут различаться весьма существенно.

Проблемы данных включают и проблемы селективной выборки в микроэконометрике. Типичными направлениями исследований в этой области являются следующие: изучение рынка труда; определение факторов, влияющих на решение работать, если «да», то сколько часов; экономические стимулы, воздействующие на принятие решение о получении образования, участии в тренинговых программах, выборе профессии, мест жительства; влияние различных рынков труда и образовательных программ на доход индивида и принятие им решения о поступлении на работу. При этом выборка может быть случайной, не репрезентативной, а ограниченной только определёнными ситуациями, т.е. не всеми возможными. Так, при принятии решения о работе индивид, имеющий конкретное образование, стремится получить заработную плату выше определённого минимума. Тогда регрессия, описывающая зависимость заработной платы от образования, будет основана не на всём возможном поле данных (заработная плата выше установленного минимума, ниже его), а только на данных индивидов с заработной платой выше минимальной. Таким о образом, возникает смещение наблюдаемой регрессии от истинной в результате так называемой самоселекции.

При моделировании экономических процессов используются два типа данных:

1) пространственные;

2) временные.

Пространственными данными является набор сведений по разным объектам, взятым за один и тот же период или момент времени. Примерами таких данных могут служить набор сведений по разным фирмами (объём производства, численность работников, размер основных производственных фондов, доход за определённый период и т.д.), данные об объёме, ценах потребления некоторого товара по потребителям.

Временными данными является набор сведений, характеризующих один и тот же объект, но в разные периоды или моменты времени. Примером таких данных могут служить ежемесячные или ежеквартальные данные о средней заработной плате, индексе потребительских цен, объёме выпуска либо ежедневном курсе доллара или евро на бирже. Отличительная особенность временных данных заключается в том, что они естественным образом упорядочены по времени, кроме того, наблюдения в близкие моменты времени могут быть зависимы.

Набор сведений представляет собой множество признаков, характеризующих объект исследования. Признаки являются взаимосвязанными, причём в этой взаимосвязи они могут выступать в одной из двух ролей:

Размещено на Allbest.ru