2015-07-14
597
2.Расширение зкономических исследований на основе эконометрических методов.
К основным проблемам современной эконометрии можно отнести:
1. Изучение и учет мультиколлинеарности;
2. Спецификация ошибок;
3. Ковариационный анализ параметров модели;
4. Построение модели с фиктивными переменными;
5. Определение лаговых переменных, построение и анализ моделей распределенного лага.
ТЕМА №2. ОСНОВЫ ЭКОНОМЕТРИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ
Современные методы управления экономическими системами и процессами основываются на широком применении математических методов и ЭВМ. Сформировалось отдельное направление теоретико- практических исследований – экономико-математическое моделирование.
Математическая модель содержит три группы элементов:
1. Характеристику объекта, который нужно определить - вектор Y = (yi).
2.Характеристики внешних условий относительно объекта, который нужно определить- вектор X = (xi).
3. Совокупность внутренних параметров объекта- А.
Множество условий Х и параметров А можно рассматривать как экзогенные величины (определяемые вне пределов модели), а величины, составляющие вектор У – как эндогенные (определяемые с помощью модели).
Математические модели можно разделить на две группы:
1. Функциональные - описывают сущность объектов;
2. Структурные - отражают внутреннюю организацию объекта, его составные части, внутренние параметры, их связь с “входом” и “выходом”и т.д.
Различают три вида структурных моделей:
В моделях 1-й группы все неизвестные величины изображаются в виде явных функций от внешних условий и внутренних параметров объекта
Yj = ¦j(A, X).
В моделях 2-й группы неизвестные определяются одновременно из систем соотношений j- го вида:
Yj (A,X,Y) = 0.
Модели 3-й группы называются иммитационными. В них неизвестные величины определяются одновременно с входными параметрами, но конкретный вид соотношений неизвестный.
Отличия между функциональными и структурными моделями имеют относительный характер. Изучение структурных моделей дает одновременно ценную информацию о поведении объекта. С другой стороны, при изучении функциональных моделей необходимо сформулировать гипотезы о внутренней структуре объекта.
Эконометрические модели описывают корреляционно- регрессионную связь между экономическими величинами являются стохастическими, так как содержат стохастическую составляющую U и принадлежат к функциональным:
Y = ¦ (X,U)
ЭТАПЫ ЭКОНОМЕТРИЧЕСКОГО АНАЛИЗА:
ЭТАП 1.
Начинать построение эконометрической модели необходимо с четкой постановки задач исследования, ознакомления с экономической теорией, позволяющей выявить основные причинно-следственные связи в исследуемой системе. Такой предварительный анализ позволит определить перечень объясняемых переменных модели (то есть стоящих в левой части уравнений) и перечня объясняющих (или зависимых) переменных. (В сложных системах часть переменных может быть одновременно и объясняющими и объясняемыми). Полезно выделить также управляющие переменные, то есть такие переменные, значения которых мы сможем менять и тем самым влиять на поведение системы.
ЭТАП 2.
Результаты выполнения ЭТАПА 1 необходимо представить в виде математических уравнений. Система уравнений должна быть полной в том смысле, что для каждой объясняемой переменной должно быть объясняющее уравнение. Затем следует проверка идентифицируемости уравнений, то есть являются ли неизвестные параметры уравнений в принципе статистически оцениваемыми. На этом этапе высказываются также гипотезы относительно статистических свойств модели (то есть ее переменных и параметров). Результат этого этапа называют СПЕЦИФИКАЦИЕЙ МОДЕЛИ.
ЭТАП 3.
Проверка имеющихся в наличие статистических данных, при необходимости сбор дополнительной информации. (Строго говоря, сбор и подготовка данных, проверка их “правдивости” - это отдельная задача, которая изучается в рамках прикладной статистики.)
ЭТАП 4.
Проверка на соответствие полученной спецификации модели классической линейной регрессионной модели, если нет, то исследуется, какая из известных обобщенных моделей может быть использована. С помощью оценочных формул для выбранной модели рассчитываются оценки неизвестных параметров. На этом этапе применяются различные статистические тесты на автокоррелированность, гетероскедастичность, мультиколлинеарность и другие. Кроме того качество модели оценивается с помощью коэффициента детерминации и построения доверительных интервалов для оцениваемых параметров модели.
ЭТАП 5.
Если результаты предыдущего этапа почему либо не удовлетворяют разработчиков модели, необходимо внести изменения в спецификацию модели, то есть вернуться к ЭТАПУ 2.
ЭТАП 6.
Применение модели для прогноза и принятия решений. В идеале построенная модель может применяться для прогноза на последующие моменты времени, для оценки необходимых значений управляющих переменных, позволяющих добиться желаемого значения управляемой переменной, для задач оптимизации а также для исследования динамических свойств системы.
Построение эконометрической модели возможно при следующих условиях:
1.Наличие достаточно большой совокупности наблюдений данных;
2.Однородность совокупности наблюдений;
3.Точность и достоверность входных данных;
4.Выдвижение гипотезы о наборе переменных и структуре связей.
Совокупность наблюдений (выборку) можно записать в виде матрицы данных:
D = (Y½X)
По способу формирования различают три вида выборок: временную, пространственную и пространственно-временную.
Понятие однородности охватывает качественную (определяется типичностью экономических объектов их одинаковым качеством и назначением) и количественную (определяется на основе количественных признаков) однородность.
Признаки, описывающие единицу наблюдений, далее будут выступать как переменные эконометрической модели. Поэтому, формируя совокупность наблюдений, необходимо обеспечить сравнение данных в пространстве и времени.
Для этого необходимо иметь:
1. Однородную структуру единиц совокупности;
2. Одинаковый степень агрегирования;
3. Одни и те же методы расчета показателей во времени;
4. Одинаковую периодичность учета отдельных переменных;
5. Сравнительные цены и другие экономические условия.
Формируя совокупность наблюдений для построения эконометрической модели, необходимо обращать внимание на возможность существования ошибок в экономической информации. Если нет возможности избавиться от них, то необходимо применять специальные методы оценивания параметров модели.
