2. Причинно – следственные отношения в эконометрике.

Наибольший интерес для исследователя представляют причинно-следственные отношения – это такая связь между явлениями, при которой изменение одного из них, называемого причиной, ведет к изменению другого, называемого следствием. Следовательно, причина всегда предшествует следствию.

Причинно-следственные связи в социально-экономических явлениях обладают следующими особенностями:

1) причина Х и следствие Y взаимодействуют не непосредственно, а через промежуточные факторы, которые, как правило, при анализе опускаются. Формально это может быть выражено с помощью схемы

Х—>Х'—>Х"—>Y, где Х' и Х" изображают такие промежуточные факторы.

2) социально-экономические явления развиваются и формируются в результате одновременного воздействия большого числа факторов. Поэтому одной из главных проблем при изучении этих явлений становится задача выявления главных, существенных причин и абстрагирование от второстепенных.

Существуют различные названия для обозначения причины и следствия. В общем признаки по их роли в изучаемой модели делятся на два класса: факторные и результативные.

Факторными признаками (факторами) называются признаки, обусловливающие изменения других, связанных с ними признаков. Факторные признаки называются также независимыми, объясняющими, входными или экзогенными переменными.

Результативными называются признаки, изменяющиеся под действием факторных признаков. Результативные признаки называются также зависимыми, объясняемыми, выходными или эндогенными переменными.

3. Построение модели эконометрического исследования.

В основе любого эконометрического исследования лежит построение модели, адекватно описывающей реальные экономические явления и процессы. Моделирование включает в себя следующие этапы (рис. 1.):

1. Постановка задачи:

- определение конечных целей моделирования;

- определение набора показателей, взаимосвязи между которыми нас интересуют;

- группировка показателей на входные (объясняющие (х)), которые поддаются регистрации и прогнозу, и выходные (объясняемые (у)), которые формируются в процессе функционирования моделируемой системы и обычно трудно поддаются прогнозу.

2. Априорный анализ – состоит в оценке сущности моделируемого явления и представлении известной информации об этом явлении в виде гипотез и допущений. Ввиду невозможности одновременно учесть большое количество факторов, влияющих на изучаемый показатель, предполагаемые зависимости между переменными будут выполняться не точно, а с определенной погрешностью.

3. Информационно-статистический этап посвящен сбору необходимой статистической информации, т.е. регистрации значений показателей, участвующих в модели, в различные моменты времени.

4. Спецификация модели – получение общего вида модели, связывающей интересующие нас входные и выходные переменные, исходя из их предполагаемой взаимосвязи. На данном этапе определяется структура модели, в которой, наряду с известными, будут присутствовать величины, содержательный смысл которых определен, а числовые значения нет. Эти неизвестные значения подлежат статистическому оцениванию, или идентификации. От того, насколько удачно решена проблема спецификации модели, в значительной степени зависит успех всего моделирования.

5. Идентификация модели – проведение статистического анализа модели с целью «настройки» значений неизвестных параметров. При этом предварительно необходимо ответить на вопрос, возможна ли оценка этих параметров при имеющихся исходных данных и заданной структуре модели. Если ответ на вопрос отрицательный, то необходимо вернуться к этапу спецификации модели и внести корректировки.

6. Верификация модели – сопоставление реальных и модельных данных, проверка истинности, адекватности модели. При отрицательных результатах этого этапа, необходимо возвратиться к этапу спецификации модели, а иногда и к начальному этапу.

7. Интерпретация полученных результатов – выводы и разработка рекомендаций по принятию управленческих решений.

В обобщенной форме эконометрическая модель, описывающая взаимосвязи между явлениями или закономерности их развития, представляется с помощью соотношения:

y = f(α, x) + ε

где y - зависимая (объясняемая) переменная, или результативный признак;

f(α, x) – функционал, выражающий вид и структуру взаимосвязей;

x = (x1, x2,…, xn) представляет собой вектор значений независимых факторов xi ;

α = (α0, α1, α2,…, αn) - вектор некоторых произвольных констант, называемых параметрами модели. Для их расчета используется предварительно накопленный массив наблюдений за совместным проявлением изучаемого процесса и рассматриваемых факторов. Одно наблюдение представляет собой множество значений (yt, x1t, x2t,…, xnt). Индекс t соответствует отдельному наблюдению.

ε – ошибка модели, или возмущение, которое включает в себя влияние не учтенных в модели факторов, случайных ошибок и погрешностей измерения. Ошибка модели рассматривается как случайная величина.

Рис. 1. Этапы построения эконометрической модели