Особенности эконометрического метода

Эконометрические методы строятся на синтезе трех областей знаний: экономики, математики и статистики. Основой является экономическая модель – схематическое представление социально-экономического явления или процесса с помощью научной абстракции, выраженная математическими символами.

Процесс построения эконометрической модели включает 6 основных этапов: 1 этап (постановочный) – определение конечных целей моделирования, набора участвующих в моделях факторов и показателей, их роли;

2 этап (априорный[1]) – предмодельный анализ экономической сущности изучаемого явления, формирование и формализация априорной информации, в частности, относящейся к природе и генезису исходных статистический данных и случайных остаточных составляющих;

3 этап (параметризация) – собственно моделирование, т. е. выбор общего вида модели, в том числе состава и формы входящих в нее связей;

4 этап (информационный) – сбор необходимой статистической информации, т.е. регистрация значений участвующих в модели факторов и показателей на различных временных или пространственных тактах функционирования изучаемого явления;

5 этап (идентификация модели) – статистический анализ модели, и, в первую очередь, статистическое оценивание неизвестных параметров модели;

6 этап (верификация модели) – сопоставление реальных и модельных данных, проверка адекватности модели, оценка точности модельных данных.

Дальше по тем или иным причинам может возникнуть необходимость в изменении первоначально выдвинутых гипотез или в такой их формулировке, которая в большей степени отвечает новым эмпирическим данным, полученным к этому моменту. И до тех пор, пока мы будем менять формулировку гипотезы, нам придется повторять все описанные выше процедуры, начиная с третьего этапа.

В идеальном случае полученные результаты должны обладать тремя свойствами.

1. мы должны убедиться в том, что некоторая теоретически обоснованная гипотеза значительно лучше соответствует имеющимся данным, чем любая альтернативная гипотеза.

2. все оцененные параметры модели будут характеризоваться высокой значимостью, поэтому их можно будет с уверенностью считать точными оценками параметров генеральной совокупности.

3. поскольку прогнозным свойствам модели часто придается большое значение, необходимо, чтобы они оказались удовлетворительными.

Типы моделей и данных

При моделировании экономических процессов мы встречаемся с двумя типами исходных данных:

· Данные, характеризующие совокупность различных объектов в определенный момент (период) времени;

· Данные, характеризующие один объект за ряд последовательных моментов (периодов) времени.

Модели, построенные по данным первого типа, называются пространственными моделями. Модели, построенные на основе второго типа данных, называются моделями временных рядов.