Основные этапы и проблемы эконометрического моделирования

1-й этап (постановочный). Формируется цель исследования, набор участвующих в модели экономических переменных.
В качестве цели эконометрического моделирования обычно рассматривают анализ исследуемого экономического объекта (процесса); прогноз его экономических показателей, имитацию развития объекта при различных значениях экзогенных переменных (отражая их случайный характер, изменение во времени), выработку управленческих решений.
При выборе экономических переменных необходимо теоретическое обоснование каждой переменной. Объясняющие переменные не должны быть связаны функциональной или тесной корреляционной зависимостью, так как это может привести к невозможности оценки параметров модели или к получению неустойчивых, не имеющим реального смысла оценок.

2-й этап (априорный). Проводится анализ сущности изучаемого объекта, формирование и формализация априорной (известной до начала моделирования) информации.
3-й этап (параметризация). Осуществляется непосредственно моделирование, т.е. выбор общего вида модели, выявление входящих в нее связей.
Основная задача, решаемая на этом этапе, – выбор вида функции f(X) в эконометрической модели. Весьма важной проблемой на этапе эконометрического моделирования является проблема спецификации модели. От того, насколько удачно решена проблема спецификации модели, в значительной степени зависит успех всего эконометрического моделирования.
4-й этап (информационный). Осуществляется сбор необходимой статистической информации – наблюдаемых значений экономических переменных. Здесь могут быть наблюдения, полученные как с участием исследователя, так и без его участия (в условиях активного или пассивного эксперимента).
5-й этап (идентификация модели). Осуществляется статистический анализ модели и оценка ее параметров.

6-й этап (верификация модели). Проводится проверка истинности, адекватности модели. Выясняется, насколько удачно решены проблемы спецификации, идентификации и идентифицируемости модели, какова точность расчетов по данной модели, в конечном счете, насколько соответствует построенная модель моделируемому реальному экономическому объекту или процессу
Следует заметить, что если имеются статистические данные, характеризующие моделируемый экономический объект в данный и предшествующие моменты времени, то для верификации модели, построенной для прогноза, достаточно сравнить реальные значения переменных в последующие моменты времени с соответствующими их значениями, полученными на основе рассматриваемой модели по данным предшествующих моментов.
Приведенное выше разделение эконометрического моделирования на отдельные этапы носит в известной степени условный характер, так как эти этапы могут пересекаться, взаимно дополнять друг друга.

6. Генеральная совокупность и выборка. Статистический ряд. Графические представления выборки.

Генеральная совокупность, генеральная выборка — совокупность всех объектов(единиц), относительно которых учёный намерен делать выводы при изучении конкретной проблемы.

Генеральная совокупность состоит из всех объектов, которые имеют качества, свойства, интересующие исследователя. Иногда генеральная совокупность — это все взрослое население определённого региона, чаще всего задаётся несколько критериев, определяющих объекты исследования.

Статистический ряд распределения– это упорядоченное распределение единиц совокупности на группы по определённому варьирующему признаку. В зависимости от признака, положенного в основу группировки различают атрибутивные и вариационные ряды распределения:

Атрибутивныминазывают ряды, построенные по качественным признакам.

Вариационнымирядами называют ряды распределения, построенные по количественному признаку.