Тема 3. Информационные технологии в эконометрических исследованиях
Центральной проблемой эконометрики является построение уравнений и систем уравнений (экономико-математических моделей), выражающих экономические закономерности, связи, зависимости, динамические тенденции и определение возможности их практического использования для анализа и прогнозирования.
Построение эконометрических моделей предполагает выполнение множества математических расчетов, обработку больших объемов информации, в связи с чем возникает необходимость в широком использовании компьютерных средств обработки информации. Для этих целей разработаны и широко используются пакеты прикладных программ статистической обработки данных (например, StatGrafics, SPSS, SyStat, Statistica/W. Stadia и др.).
Вследствие большой популярности эконометрических исследований на Западе средства построения эконометрических моделей включены во все известные интегрированные офисные средства (Microsoft Office, Perfect Office и т. д.) и табличные процессоры (Excel, Lotus 1-2-3, Quattro Pro и др.).
|
|
Рассмотрим методику построения эконометрических моделей с помощью встроенных функций Microsoft Excel.
В качестве примера рассмотрим следующую задачу. По статистическим данным экономики РД за 1990-2000 гг. требуется построить эконометрические модели, выражающие корреляционную зависимость валового регионального продукта от: численности занятых в экономике и инвестиций (таблица 3. 1. 1). Стоимостные показатели ВРП и инвестиции приводятся в текущих ценах, поэтому они приведены нами к сопоставимому виду на основе темповых показателей и индексов цен производителей.
Построение эконометрических моделей требует выполнения множества расчетов по определению параметров и характеристик.
Все расчеты могут быть выполнены в рамках встроенных статистических функций электронных таблиц.
Таблица 3. 1. 1
Сводные экономические показатели РД за 1990-2000 гг.
Годы | ВРП, млн. руб. | Инвестиции, млн. руб. | Численность занятых, тыс. чел |
1990 | 16409 | 6569 | 700,7 |
1991 | 14690 | 10379 | 691,0 |
1992 | 12202 | 8344 | 694,4 |
1993 | 9969 | 7852 | 652,0 |
1994 | 8393 | 5599 | 653,9 |
1995 | 7323 | 4781 | 646,7 |
1996 | 9924 | 3490 | 620,0 |
1997 | 6797 | 2942 | 655,0 |
1998 | 6613 | 1824 | 710,0 |
1999 | 6795 | 1470 | 756,6 |
2000 | 7881 | 1861 | 754,2 |
Исходные данные для выполнения расчетов параметров и характеристик вводятся в рабочее окно MS Excel в виде таблицы 3. 1. 2.
В зависимости от целей исследования и вида уравнения регрессии расчеты в Excel могут быть выполнены с помощью различных функций ЛИНЕЙН, ЛГРФПРИБЛ, ТЕНДЕНЦИЯ, РОСТ и др.
Таблица 3. 1. 2
Годы | ВРП, млн. руб. | Инвестиции, млн. руб. | Численность занятых, тыс. чел |
Y | X1 | X2 | |
1990 | 16409 | 6569 | 700,7 |
1991 | 14690 | 10379 | 691,0 |
1992 | 12202 | 8344 | 694,4 |
1993 | 9969 | 7852 | 652,0 |
1994 | 8393 | 5599 | 653,9 |
1995 | 7323 | 4781 | 646,7 |
1996 | 9924 | 3490 | 620,0 |
1997 | 6797 | 2942 | 655,0 |
1998 | 6613 | 1824 | 710,0 |
1999 | 6795 | 1470 | 756,6 |
2000 | 7881 | 1861 | 754,2 |
|
|
Приведем методику использования MS Excel для построения эконометрических уравнений на примере линейной регрессии (ЛИНЕЙН).
Встроенная статистическая функция ЛИНЕЙН определяет параметры линейной регрессии:
y=mx+b или y=m1x1 + m2x2 +...+ b,
где зависимое значение y является функцией независимого значения x. Значения m - это коэффициенты, соответствующие каждой независимой переменной x, а b - константа.
Синтаксис:
ЛИНЕЙН (известные значения y; известные значения x; конст; статистика)
известные значения y - это множество значений y, которые уже известны для соотношения y=mx+b.
Массив известные значения х может содержать одно или несколько множеств переменных.
Конст - это логическое значение, которое указывает, требуются ли, чтобы константа b была равна нулю. Константа принимает одно из двух значений ИСТИНА или ЛОЖЬ. Если конст имеет значение истина или опущено, то b вычисляется, если конст имеет значение ЛОЖЬ, то b полагается равным 0.
Статистика - это логическое значение, которое указывает, требуется ли вернуть дополнительную статистику по регрессии.
Статистика также принимает одно из значений ИСТИНА или ЛОЖЬ. В первом случае дополнительная статистика рассчитывается, во втором случае не рассчитывается.
Дополнительные статистические характеристики функции ЛИНЕЙН приведены ниже Дополнительные статистические характеристики функции ЛИНЕЙН приведены ниже:
b, m1, m2,…mn – коэффициенты регрессии (параметры модели);
se1, se2,...,sen - стандартные значения ошибок для коэффициентов m1,m2,...,mn;
seb - стандартное значение ошибки для постоянной b;
r2 - коэффициент детерминированности;
sey - стандартная ошибка для оценки y;
F - F -статистика, используемая для определения того, является ли наблюдаемая взаимосвязь между зависимой и независимой переменными случайной или нет;
df - степени свободы, используемые для нахождения F -критических значений в статистической таблице (для определения уровня надежности модели нужно сравнить значения в таблице с F -статистикой функции ЛИНЕЙН);
ssreg - регрессионая сумма квадратов;
ssresid - остаточная сумма квадратов.
Характеристики выводятся на экран дисплея в виде приведенного ниже массива (таблицы):
mn | mn-1 | … | m2 | m1 | b |
sen | Sen-1 | … | se2 | se1 | seb |
r2 | Seу | … | |||
F | Df | … | |||
ssreg | ssresid | … |
Порядок выполнения расчетов следующий:
1. Вводятся исходные данные или открывается существующий файл, содержащий исходные данные.
2. В рабочем окне Excel выделяется диапазон ячеек 5*(n +1) (5 число строк, (n +1) - число столбцов, n – число показателей факторов) для вывода результатов расчета.
3. Активизируются "Мастер функций" любым из способов:
а) в главном меню выбирается Вставка/Функция;
б) на панели инструментов Стандартная нажимается кнопка (fx)
4. В появившемся окне "Мастер функций шаг 1 из 2" среди категорий выбирается Статистические, среди функций - ЛИНЕЙН шаг 1 из 2 (рис. 3.1.1)
Рис. 3. 1. 1. Диалоговое окно "Мастер функций шаг 1 из 2"
5. В появившемся втором окне "Мастер функций" (рис. 3. 1. 2)
вводятся аргументы, т.е. указываются диапазоны ячеек рабочего окна EXCEL, в которых находятся исходные данные для У и Х, а также значения аргументов константа и статистика.
Рис. 3. 1. 2. Второе диалоговое окно "Мастер функций"
6. Нажимается кнопка ОК. В выделенном диапазоне рабочего окна
Excel появляется результат - численное значение для коэффициента регрессии (b). Чтобы вывести всю статистику следует нажать клавишу <F2>, а затем - комбинацию клавиш <Ctrl>+<Shift>+<Enter>.
|
|
По вышерассмотренным данным (см. Таблица 3.1.1; 3.1.2; 3.1.3) получены следующие эконометрические модели:
линейного вида: y=5406,43+0,86х1 y= 11719,68-2,90х2 y= -6274,7+0,936х1+16,509х2 | экспоненциального вида: y=6025,5•1,000086x1 y=3542,4•1,0014x2 y=2147,8•1,000086x1 • 1,0015x2 |
Рис. 3. 1. 3. Результат вычисления функции ЛИНЕЙН