Предисловие
Оглавление
Учебно-методическое пособие
ЭКОНОМЕТРИКА
Список литературы
1. Боярчук, Н.Я. Комплексный анализ финансового состояния предприятия: Учебное пособие. / Н.Я.Боярчук – Братск ГОУ ВПО «БрГТУ», 2003.– 123 с.
2. Боярчук, Н.Я. Статистическое моделирование экономических показателей: Методические указания к выполнению курсовой работы по дисциплине «Экономико-математическое моделирование» / Н.Я.Боярчук. – Братск: ГОУ ВПО «БрГУ», 2006.– 50 с.
3. Гранберг, А.Г. Cтатистическое моделирование и прогнозирование: Учеб. пособие / Г.М. Гамбаров, Н.М. Журавель, Ю.Г. Королев и др.– М.: Финансы и статистика, 1990.– 383 с.: ил.
4. Елисеева, И.И. Эконометрика: Учебник / И.И. Елисеева.- М.: Финансы и статистика, 2001.-344с.
5. Колемаев, В.А. Теория вероятностей и математическая статистика: Учеб. пособие для экон. спец. вузов / В.А. Колемаев, О.В. Староверов, В.Б. Турундаевский.–М.: Высш.шк., 1991.– 400 с.: ил.
6. Литвак, Б.Г. Управленческие решения: Учеб. / Б.Г.Литвак – М.: Дело, 2000.-392с.
|
|
7. Шмойлова, Р.А. Теория статистики: Учебник/ Р.А.Шмойлова, В.Г.Минашкин, Н.А.Садовникова, Е.Б.Шувалова. – 4-ое изд., перераб. и доп. – М.Финансы и статистика, 2004. – 656 с.:ил.
Казань – 2004
Составители: проф. Шалабанов А.К., препод. Роганов Д.А.
Рецензенты: зав. каф. экономической кибернетики КГУ
проф. Фазылов В.Р.
проф. Академии Управления «ТИСБИ» Хабриева М.Н.
© Шалабанов А.К., Роганов Д.А., 2004
© Академия Управления «ТИСБИ», 2004
Предисловие……………………………………………………………….4
Введение…..………………………………………………………………..5
1. Парная регрессия и корреляция……………..………………………9
1.1. Линейная модель парной регрессии и корреляции………..……….13
1.2. Нелинейные модели парной регрессии и корреляции…………..…26
2. Множественная регрессия и корреляция………………….………38
2.1. Спецификация модели. Отбор факторов при построении
уравнения множественной регрессии…………………………….……..38
2.2. Метод наименьших квадратов (МНК). Свойства оценок
на основе МНК………………………………………………………...….44
2.3. Проверка существенности факторов и показатели
качества регрессии………………………………………………..………51
2.4. Линейные регрессионные модели с гетероскедастичными
остатками…………………………………………………………………..64
2.5. Обобщенный метод наименьших квадратов (ОМНК)…….……….73
2.6. Регрессионные модели с переменной структурой
(фиктивные переменные)…………………………………………………80
3. Системы эконометрических уравнений…………...………………87
3.1. Структурная и приведенная формы модели………………………..89
3.2. Проблема идентификации…………………………………………...92
|
|
3.3. Методы оценки параметров структурной формы модели…………98
4. Временные ряды……………………………………………………..102
4.1. Автокорреляция уровней временного ряда……………………….104
4.2. Моделирование тенденции временного ряда……………………..111
4.3. Моделирование сезонных колебаний……………………………...112
4.4. Автокорреляция в остатках. Критерий Дарбина-Уотсона…….....122
Приложение A. Случайные переменные……………………………127
Приложение B. Тестовые задания……………………………………152
Приложение C. Вопросы к экзамену………………………………...164
Приложение D. Варианты индивидуальных заданий……………..166
Приложение E. Математико-статистические таблицы…………...194
Литература………...…………………………………………………….197
Применение аспектов математики в различных областях знаний (экономика, физика, химия, биология, социология и т.д.) принесло значительные успехи. Для экономических специальностей «Финансы и кредит», «Менеджмент», «Налоговое дело» студентам читаются большие по объему курсы математики, включая спецкурсы «Математические методы и модели в экономике» и «Эконометрика», которые могут быть успешно использованы в учебной практике студентами для выполнения курсовых и дипломных работ. В настоящее время идет накопление информации в различных областях экономических знаний с использованием эконометрики.
Пособие содержит курс лекций по основным разделам эконометрики: парная и множественная регрессия, системы эконометрических уравнений и временные ряды.
По всем разделам представлены тесты и варианты контрольных работ. Для выполнения контрольных заданий по 10 вариантам рассмотрены типовые задачи.
Пособие предназначено для студентов дневной формы обучения, но может быть полезно студентам заочной и дистанционной форм обучения для самостоятельного изучения дисциплины.
Эконометрика – одна из базовых дисциплин экономического образования во всем мире. Однако до недавнего времени она не была признана в СССР и России. Это было связано с тем, что из трех основных составляющих эконометрики – экономической теории, экономической статистики и математики – две первые были представлены в нашей стране неудовлетворительно. Но теперь ситуация изменилась коренным образом.
Существуют различные варианты определения эконометрики:
1) расширенные, при которых к эконометрике относят все, что связано с измерениями в экономике;
2) узко инструментально ориентированные, при которых понимают определенный набор математико-статистических средств, позволяющих верифицировать модельные соотношения между анализируемыми экономическими показателями.
На наш взгляд, наиболее точно объяснил сущность эконометрики один из основателей этой науки Р.Фриш, который и ввел этот название в 1926 г.: «Эконометрика – это не то же самое, что экономическая статистика. Она не идентична и тому, что мы называем экономической теорией, хотя значительная часть этой теории носит количественный характер. Эконометрика не является синонимом приложений математики к экономике. Как показывает опыт, каждая из трех отправных точек – статистика, экономическая теория и математика – необходимое, но не достаточное условие для понимания количественных соотношений в современной экономической жизни. Это единство всех трех составляющих. И это единство образует эконометрику»[1].
Эконометрика – это самостоятельная научная дисциплина, объединяющая совокупность теоретических результатов, приемов, методов и моделей, предназначенных для того, чтобы на базе экономической теории, экономической статистики и экономических измерений, математико-статистического инструментария придавать конкретное количественное выражение общим (качественным) закономерностям, обусловленным экономической теорией.
|
|
Эконометрический метод складывался в преодолении следующих трудностей, искажающих результаты применения классических статистических методов (сущность новых терминов будет раскрыта в дальнейшем):
1. асимметричности связей;
2. мультиколлинеарности связей;
3. эффекта гетероскедастичности;
4. автокорреляции;
5. ложной корреляции;
6. наличия лагов.
Для описания сущности эконометрической модели удобно разбить весь процесс моделирования на шесть основных этапов[2]:
1-й этап (постановочный) – определение конечных целей моделирования, набора участвующих в модели факторов и показателей, их роли;
2-й этап (априорный) – предмодельный анализ экономической сущности изучаемого явления, формирование и формализация априорной информации, в частности, относящейся к природе и генезису исходных статистических данных и случайных остаточных составляющих;
3-й этап (параметризация) – собственно моделирование, т.е. выбор общего вида модели, в том числе состава и формы входящих в нее связей;
4-й 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-й этап (идентификация модели) – статистический анализ модели и в первую очередь статистическое оценивание неизвестных параметров модели;
6-й этап (верификация модели) – сопоставление реальных и модельных данных, проверка адекватности модели, оценка точности модельных данных.
Эконометрическое моделирование реальных социально-экономических процессов и систем обычно преследует два типа конечных прикладных целей (или одну из них): 1) прогноз экономических и социально-экономических показателей, характеризующих состояние и развитие анализируемой системы; 2) имитацию различных возможных сценариев социально-экономического развития анализируемой системы (многовариантные сценарные расчеты, ситуационное моделирование).
|
|
При постановке задач эконометрического моделирования следует определить их иерархический уровень и профиль. Анализируемые задачи могут относиться к макро- (страна, межстрановой анализ), мезо- (регионы внутри страны) и микро- (предприятия, фирмы, семьи) уровням и быть направленными на решение вопросов различного профиля инвестиционной, финансовой или социальной политики, ценообразования, распределительных отношений и т.п.
Данное пособие написано на основе книг [1], [2] и с использованием других указанных источников. Учебный материал в пособии условно разбит на четыре части и приложения:
В первой части рассмотрены модели парной регрессии (линейная и нелинейные модели).
Во второй части достаточно подробно разбирается модель множественной линейной регрессии и кратко обсуждается проблемы гомоскедастичности и автокоррелированности остатков.
Третья часть посвящена системам одновременных эконометрических уравнений.
В четвертой части рассматриваются модели временных рядов.
Приложение A содержит краткие сведения из теории вероятностей и математической статистики.
В приложениях B, C и D содержатся тестовые задания, варианты контрольных работ по всем темам и экзаменационные вопросы.
Приложение E содержит статистико-математические таблицы распределений Фишера, Стьюдента и Дарбина-Уотсона.