2.8. Методологические аспекты эконометрического моделирования

Для построения и анализа эконометрических моделей используется специфический статистический и математический аппарат. В частности, для установления тесноты связи между переменными регрессионной модели используется корреляционный анализ.

Корреляция (от латинского слова correlatio – взаимозависимость) в широком смысле слова означает связь между явлениями и процессами, а корреляционный анализ позволяет оценить силу, или тесноту, этой связи, используя понятия ковариации и корреляции.

Поэтому основными задачами корреляционного анализа являются:

– количественное измерение степени зависимости переменных;

– отбор факторов, оказывающих наибольшее влияние на результативный признак;

– обнаружение неизвестных причинных связей.

Что касается последнего, то с помощью только корреляционного анализа нельзя указать, какую переменную следует принимать в качестве причины, а какую – в качестве следствия. Для выявления причинной взаимообусловленности, количественные оценки взаимосвязей, полученные с помощью корреляционного анализа, должны быть обязательно дополнены глубоким анализом сущности изучаемого явления на базе экономической теории.

Корреляционный анализ существенно связан с методами регрессионного

анализа, которые направлены на установление формы зависимости между переменными (т.е. формы функции ) и оценку параметров функции регрессии (т.е. на выделение из некоторого множества функций той функции, которая дает наилучшее приближение к исходным данным).

Таким образом, основными задачами регрессионного анализа являются:

– определение вида уравнения регрессии по имеющимся данным наблюдений (спецификация модели);

– оценка параметров уравнения по реальным данным (параметризация модели);

– анализ качества уравнения, проверка адекватности уравнения эмпирическим данным, улучшение качества уравнения (верификация модели).

Термин «регрессия» (от латинского слова regressio – движение назад, возврат в прежнее состояние) ввел английский статистик Френсис Гальтон в конце XIX века при анализе влияния роста родителей и более отдаленных предков на рост детей. Гальтон заметил, в частности, что рост детей у высоких родителей в среднем меньше среднего роста родителей, а у низких родителей наблюдается обратная закономерность. Таким образом, осуществляется возврат среднего роста детей аномальных родителей к среднему росту людей в данном регионе. Кроме того, по его модели рост ребенка определяется наполовину родителями, на четверть – родителями родителей и т.д. Другими словами, модель Гальтона характеризует движение назад по генеалогическому дереву. Эти наблюдения и были положены в основу выбора терминологии. В настоящее время термин «регрессия», конечно, не отражает всей сущности регрессионного метода, но продолжает использоваться для описания статистической связи между случайными величинами.

Отметим еще, что какой бы хорошо подогнанной и математически обоснованной не была модель, ее главное содержание определяется экономической теорией, а результат моделирования представляет интерес лишь в том случае, когда он имеет экономическую интерпретацию.