По дисциплине «Эконометрика»

специальности « 5В050600 Экономика, 5В050700 Менеджмент, 5В050800 Учет и аудит, 5В050900 Финансы и 5В051100 Маркетинг »

(«шифр-название»)

Алматы, 2014 г.

Тема №1. Введение. Предмет эконометрии. Задачи эконометрии.

· Предмет эконометрики.

· Особенности эконометрического метода.

· Измерения в экономике

При анализе экономических явлений на основе экономико-математических методов особое место занимают модели, вы­являющие количественные связи между изучаемыми пока­зателями и влияющими на них факторами. Научной дисци­плиной, предмет которой составляет изучение этой количе­ственной стороны экономических явлений и процессов сред­ствами математического и статистического анализа, является эконометрика, в которой результаты теоретического анализа экономики синтезируются с выводами математики и стати­стики. Основная задача эконометрии — проверка экономи­ческих теорий на фактическом (эмпирическом) материале при помощи методов математической статистики.

Главным инструментом эконометрики служит эконометрическая модель, т.е. экономико-математическая модель факторного анализа, параметры которой оцениваются сред­ствами математической статистики. Эта модель выступает в качестве средства анализа и прогнозирования конкретных экономических процессов на основе реальной статистической информации.

Термин «эконометрика» был впервые введен бухгалтером П.Цьемпой (Австро-Венгрия, 1910 г.) («эконометрия» — у Цьемпы). Цьемпа считал, что если к данным бухгалтерского уче­та применить методы алгебры и геометрии, то будет получено но­вое, более глубокое представление о результатах хозяйственной деятельности. Это употребление термина, как и сама концепция, не прижилось, но название «эконометрика» оказалось весьма удачным для определения нового направления в экономической науке, которое выделилось в 1930 г.

Слово «эконометрика» представляет собой комбинацию двух слов: «экономика» и «метрика» (от греч. «метрон»). Таким обра­зом, сам термин подчеркивает специфику, содержание эконо­метрики как науки: количественное выражение тех связей и соот­ношений, которые раскрыты и обоснованы экономической тео­рией. Й. Шумпетер (1883—1950), один из первых сторонников выделения этой новой дисциплины, полагал, что в соответствии со своим назначением эта дисциплина должна называться «экономометрика». Советский ученый А.Л. Вайнштейн (1892—1970) считал, что название настоящей науки основывается на гречес­ком слове метрия (геометрия, планиметрия и т.д.), соответствен­но по аналогии — эконометрия. Однако в мировой науке общеупотребимым стал термин «эконометрика». В любом случае, ка­кой бы мы термин ни выбрали, эконометрика является наукой об измерении и анализе экономических явлений.

Зарождение эконометрики является следствием междисцип­линарного подхода к изучению экономики. Эта наука возникла в результате взаимодействия и объединения в особый «сплав» трех компонент: экономической теории, статистических и математи­ческих методов. Это попытка улучшить экономические прогнозы и сделать возможным успешное планирование [экономической] политики.

Вопросы для самоконтроля

1. Что является задачей эконометрики?
2. Когда и кем был введен термин эконометрики?
3. Сплавом, каких дисциплин является?

Рекомендуемая литература

1. Кристофер Доугерти. Введение в эконометрию. – М.: ИНФРА – М, 2001 - 402 с.

2. С.А. Бородич. Эконометрика. Минск ООО «Новое знание» 2001.

3. Р.У. Рахметова Краткий курс по эконометрике. Учебное пособие. Алматы. 2004. -78с.

Тема №2. Суть регрессионного анализа. Модель парной регрессии. Метод наименьших квадратов (МНК).

· Сущность задачи корреляционного и регрессионного анализа.

· Метод наименьших квадратов. Смысл и оценка параметров линейной регрессии и корреляции.

· Оценка существенности параметров линейной регрессии и корреляции.

Постановка задачи регрессионного анализа формулируется следующим образом.

Имеется совокупность результатов наблюдений вида. В этой совокупности один столбец соответствует показателю, для которого необходимо установить функциональную зависимость с параметрами объекта и среды, представленными остальными столбцами. Будем обозначать показатель через y * и считать, что ему соответствует первый столбец матрицы наблюдений. Остальные т –1 (m >1) столбцов соответствуют параметрам (факторам) х 2, х 3, …, х т.

Требуется: установить количественную взаимосвязь между показателем и факторами. В таком случае задача регрессионного анализа понимается как задача выявления такой функциональной зависимости y*=f (x 2, x 3, …, x т), которая наилучшим образом описывает имеющиеся экспериментальные данные.

Простая регрессия представляет собой регрессию между двумя переменными - у и х, т. е. модель вида

где у - зависимая переменная (результативный признак);

х - независимая, или объясняющая, переменная (признак-фактор).

Методам простой или парной регрессии и корреляции, воз­можностям их применения в эконометрике посвящена данная лекция.

Любое эконометрическое исследование начинается со специ­фикации модели, т. е. с формулировки вида модели, исходя из со­ ответствующей теории связи между переменными. Иными словами, исследование начинается с теории, устанавливающей связь между явлениями.

Уравнение простой регрессии характеризует связь между двумя переменными, которая проявляется как некоторая закономерность лишь в среднем в целом по совокупности наблюдений.