Эконометрические модели, их виды. Виды переменных и типы данных в эконометрических исследованиях

Гл. инструментом экономет. исследования явл. модель. Выделяют три осн. класса экономет. моделей: 1) модель временных рядов (МВР); 2) модели регрессии с одним уравнением; 3) СИ одновременных уравнений.

МВР - завис-ть результ. переменной от переменной времени или переменных, относящихся к др. моментам времени. К МВР, характер-щих завис-ть результат.переменной от времени, относятся: а) модель завис-ти результ. переменной от трендовой компоненты или модель тренда (тренд – иначе тенденция, это может быть постепенное возрастание и убывание значений результ.переменной за все время наблюдений); б) модель завис-ти результативной переменной от сезонной компоненты или модель сезонности (значения в ряду то нарастают, то убывают с определенной периодичностью); в) модель завис-ти результат. переменной от трендовой и сезонной компонент или модель тренда и сезонности. К МВР, характер-щих завис-ть результ. переменной от переменных, датированных др. моментами времени, относятся: а) модели с распред. лагом (лаг – это сдвиг по времени), объясняющие вариацию результ. переменной в завис-ти от предыдущих значений фактор.переменных(это переменные, кот. помимо времени влияют на рез-т.(цена (х) влияет на спрос(у)). В такой модели каждое последующее значение спроса зависит от цен, кот. были раньше); б) модели авторегрессии, объясняющие вариацию результ. переменной в завис-ти от предыдущих значений результ. перемен. (в такой модели уже на спрос, т.е. на кол-во продан. товара в данн.момент, влияет сам спрос, но в предыдущие моменты времени); в) модели ожидания, объясняющие вариацию результ. переменной в завис-ти от будущ.значений факторных или результ. переменных (то же, что в моделях а) и б), но влияют не предыдущие, а последующие значения). МВР делятся на модели, построенные по: стационарным и нестационарным времен. рядам. Стац. врем.рядом называется времен. ряд, кот. характер-ся постоян. во времени средней, дисперсией и автокорреляцией, т. е. данн.временной ряд не содержит трендовой и сезонной компонент. Нестац.врем. рядом называется врем. ряд, кот.содержит трендовую и сезонную компоненты.

Модель регрессии с одним уравнением называется завис-ть результат. переменной, обозначаемой как у, от факторных (независимых) переменных, обозначаемых как х1,х2,…,хn (ст-ть подержанного автомобиля (это у) зависит от срока эксплуатации (х1), пробега (х2) и т.п.). Данн.завис-ть можно представить в виде функции регрессии или модели регрессии: y=f(x,β)=f(х1,х2,…,хn, β1…βk) где β1…βk – параметры модели регрессии.

Можно выделить 2 осн. классиф. моделей регрессии: а) классификация моделей регрессии на парные (один у и один х, вместе – пара переменных) и множественные регрессии в завис-ти от числа факторных переменных; б) классиф. моделей регрессии на линейные (описываются уравнениями прямой линии) и нелинейные регрессии в завис-ти от вида функции f(x,β).

СИ одновременных уравнений - модель, кот. описывается СИ взаимозависимых регресс. уравнений. СИ одновр. уравнений могут включ.в себя тождества и регресс.уравнения, в кажд. из кот. могут входить не только факторные переменные, но и результ. переменные из др.уравнений СИ. Регресс. уравнения, входящие в СИ одновременных уравнений, называются поведенческими уравнениями (ПУ). В ПУ значения параметров явл. неизвестными и подлежат оцениванию.

Переменные и данные.В экономет. моделях в осн. используются данные 3 типов: 1) пространственные данные; 2) временные ряды; 3) панельные данные.

Простран. данными называется совок-ть эк. инф-ции, кот. характ-ет различ. объекты, однако полученной за один и тот же период или момент времени. Примером пространственных данных может служить комплекс эк. инф-ции по какому-либо пред-тию (численность работников, V пр-ва, размер основных фондов), объёмах потребления пр-ции опред. вида, данные о ВВП различ.стран в каком-либо конкретном году и т. д.

Временными данными называется совок-ть эк. инф-ции, кот. характер-ет один и тот же объект, но за разные периоды времени.

Панельными данными называются данные, содержащие сведения об одном и том же множестве объектов за ряд последовательных периодов времени. Панельные данные явл. обобщением или комбинацией пространственных и временных данных. Примером панельных данных могут служить показатели хоз. деят-ти совокупности пред-тий, кот. собираются каж.год.

В экономет. моделировании выделяют след. виды эк. переменных: 1) экзогенные или независимые переменные (х), значения кот. задаются извне. В определ. степени экзогенные переменные поддаются управлению; 2) эндогенные или зависимые переменные (у), значения кот. определяются внутри модели; 3) лаговые переменные – это экзогенные или эндогенные переменные, кот. относятся к предыдущим моментам времени и находятся в эконометр. модели одновременно с переменными, относящимися к текущему моменту времени. 5) фиктивные переменные используются в экономет. моделях для характер-ки явления или процесса, в отношении кот. нет данных по качест. признаку; 6) переменные-заместители искусственно вводятся в экономет. модель для характер-ки явления или процесса, кот. не может быть количественно охарактеризован. При этом переменная-заместитель тесно коррелирует с этим явлением (т.е. изменяется при его изменениях).