30. Эконометрика как наука, определение, основные цели и задачи.

Эконометрика – это раздел экономики, изучающий конкретные количественные закономерности и взаимосвязи между переменными экономических объектов с помощью математических методов и моделей».

Задача эконометрики состоит в выявлении связей между количественными характеристиками экономических объектов в целях

построения математических правил прогноза (вычисления приближённых значений) недоступных для наблюдения количественных характеристик объектов по наблюденным или заданным значениям других количественных характеристик объектов.

Эмпирическим материалом для построения правил прогноза (эти правила именуются эконометрическими моделями) служат результаты наблюдений за изучаемыми экономическими объектами.

Как отмечает Клейн – «Основная задача эконометрики – наполнить

эмпирическим содержанием априорные экономические рассуждения»

Или, другими словами, ставится задача придать количественные оценки выводам и закономерностям, сформулированным в общей экономической теории.

«Эконометрика» рассматривается как дисциплина, объединяющая совокупность результатов, методов и приемов экономической теории, экономической статистики и математико-статистического инструментария для количественного выражения качественных закономерностей.

31. Этапы построения моделей, их практическое содержание и особенности.

Процесс построения и анализа эконометрической модели является достаточно сложным и может быть разбит на ряд этапов. Выделим следующие четыре этапа:

1. Постановка проблемы (определение и формулировка конечных целей моделирования и набора, участвующих в модели показателей – факторов)

Объясняющие переменные не должны быть связаны функциональной или тесной корреляционной связью, так как это может привести к невозможности оценки параметров модели или получению неустойчивых, не имеющих реального смысла оценок. Для отбора переменных применяют различные статистические методы. Но в любом случае определяющим при включении в модель факторных переменных является экономический(качественный) анализ процесса(системы).

Все переменные, участвующие в модели целесообразно разделить на следующие группы:

Экзогенные (внешние, в определенной степени управляемые, планируемые).

Эндогенные, т.е. такие переменные, значения которых формируются в процессе и внутри анализируемой системы (явления) под влиянием экзогенных переменных и взаимодействия друг с другом (объясняемые переменные). В регрессионной модели с одним уравнением рассматривается одна эндогенная переменная. В системах одновременных уравнений – несколько.

Предопределенные, т.е. выступающие как факторные или объясняющие переменные. Множество этих переменных формируется на основе экзогенных переменных и лаговых эндогенных, т. е. таких, значения которых измерены в прошлом по отношению к рассматриваемому периоду времени, а следовательно уже известны, фиксированы.

Такое деление позволяет лучше структурировать проблему и может облегчить процесс корректировки модели.

2. Спецификация модели.

Спецификация –это выбор формы связи между переменными: Y=f (X, a), где a = ( a₁,a₂….a_k) - вектор параметров модели, которые пока не имеют конкретных числовых значений.

Спецификация опирается на имеющиеся экономические теории, специальные знания и интуитивные представления об анализируемой экономической системе. Качественный анализ изучаемого явления, знание экономической теории может подсказать конкретную функциональную форму связи.

3.Идентификация модели (статистическое оценивание неизвестных параметров модели).

4. Верификация модели (проверка качества).

После этапа идентификации возникают вопросы:

• Насколько удачно построена модели, т. е. можно ли рассчитывать на то, что ее использование для прогнозирования и имитационных расчетов даст результаты достаточно адекватные реальной действительности.

• Какова точность прогнозных и имитационных расчетов, основанных на построенной модели

Получение ответов на эти вопросы составляет содержание проблемы верификации эконометрической модели. Методы верификации основаны на процедурах статистической проверки гипотез и на статистическом анализе характеристик точности различных приемов статистического оценивания.