Методологические вопросы построения эконометрических моделей

В любой эконометрической модели, в зависимости от конечных прикладных целей ее использования все участвующие в ней переменные подразделяются на:

экзогенные переменные, задаваемые как бы извне, автономно, в определенной степени управляемые (планируемые);

эндогенные переменные, значения которых формируются в процессе и внутри функционирования анализируемой социально-экономической системы под воздействием экзогенных переменных и во взаимодействии друг с другом, являются предметом объяснения в эконометрической модели

предопределенные переменные выступают в роли факторов-аргументов или объясняющих переменных;

лаговые эндогенные переменные входят в уравнения анализируемой эконометрической системы, но измерены в прошлые моменты а, следовательно, являются уже известными, заданными.

Эконометрическая модель служит для объяснения поведения эндогенных переменных в зависимости от значений экзогенных и лаговых эндогенных переменных

Весь процесс эконометрического моделирования можно разбить на шесть основных этапов.

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 и исходных допущений, в частности относящейся к природе и генезису исходных статистических данных и случайных остаточных составляющих в виде ряда гипотез;

3-й этап (параметризация) - собственно моделирование, т.е. выбор общего вида модели, в том числе состава и формы входящих в неё связей между переменными.

4-й этап (информационный) - сбор необходимой статистической информации, т.е. регистрация значений участвующих в модели факторов и показателей;

5-й этап (идентификация модели) - статистический анализ модели и в первую очередь статистическое оценивание неизвестных параметров модели. Непосредственно связан с проблемой идентифицируемости модели, т.е. ответа на вопрос «Возможно ли в принципе однозначно восстановить значения неизвестных параметров модели по имеющимся исходным данным в соответствии с решением, принятым на этапе параметризации?». После положительного ответа на этот вопрос необходимо решить проблему идентификации модели, т.е. предложить и реализовать математически корректную процедуру оценивания неизвестных параметров модели по имеющимся исходным данным;

6-й этап (верификация, модели) - сопоставление реальных и модельных данных, проверка адекватности модели, оценка точности модельных данных. В ходе верификации модели решаются вопросы о том:

- насколько удачно удалось решить проблемы спецификации, идентифицируемости и идентификации, т.е. можно ли рассчитывать на то, что использование полученной модели в целях прогноза даст результаты, адекватные действительности;

- какова точность (абсолютная, относительная) прогнозных и имитационных расчетов основанных на построенной модели;

Получение ответов на эти вопросы с помощью тех или иных математико-статистических методов и составляет содержание верификации модели.

Проблема спецификации модели решается на 1, 2, 3 этапах моделирования и включает в себя:

- определение конечных целей моделирования (прогноз, имитация сценариев развития анализируемой системы, управление);

- определение списка экзогенных и эндогенных переменных;

- определение состава анализируемой системы уравнений и тождеств и соответственно списка предопределенных переменных;

- формулировка исходных предпосылок и априорных ограничений относительно стохастической природы остатков (рассмотрение проблемы гомоскедастичности).

Этапы 4, 5 и 6 сопровождаются процедурой калибровки модели, которая заключается в переборе большого числа вариантов, обусловленных наличием «нормативных» ограничений, определенных содержательным смыслом анализируемых связей и определенной нечеткостью (неполнотой) статистической информации.

Наиболее распространенными в эконометрическом моделировании являются следующие методы, образующие четыре группы:

- классическая линейная модель множественной регрессии (КЛММР) и классический метод наименьших квадратов (МНК);

- обобщенная КЛММР и обобщенный МИК;

- методы статистического анализа временных рядов;

- методы анализа систем одновременных эконометрических уравнений.

Применение этих методов делает возможным построение следующих типов эконометрических моделей: