Основные эконометрические методы

Эконометрика, её задача и метод.

Эконометрика — это наука, в которой на базе реальных статистических данных строятся, анализируются и совершенствуются математические модели реальных экономических явлений.

Эконометрика позволяет найти количественное подтверждение либо опровержение того

или иного экономического закона либо гипотезы.

Таким образом, эконометрика – наука, которая дает количественное выражение

взаимосвязей экономических явлений и процессов

Основные задачи эконометрики:

1. Построение эконометрических моделей, т.е. представление экономических моделей в

математической форме, удобной для проведения эмпирического анализа.

2. Оценка параметров построенной модели, делающих выбранную модель наиболее

адекватной реальным данным.

3. Проверка качества найденных параметров модели и самой модели в целом.

4. Использование построенных моделей для объяснения поведения исследуемых

экономических показателей, прогнозирования и предсказания, а также для

осмысленного проведения экономической политики

Эконометрические методы (англ. econometric methods of evaluation) представляют собой не экспериментальные методы оценивания и заключаются в совместном применении математического, статистического и экономического инструментария к анализу эмпирических данных с целью оценки эффекта программы.

Основные эконометрические методы.

1. сводка и группировка информации;

Статистическая сводка - это научно организованная обработка материалов наблюдения, включающая в себя систематизацию, группировку данных, составление таблиц, подсчет итогов, расчет производных показателей (средних, относительных величин). Статистическая группировка - это процесс образования однородных групп на основе расчленения статистической совокупности на части или объединения изучаемых единиц в частные совокупности по существенным для них признакам.

2. вариационный и дисперсионный анализ;

Дисперсия признака - это средний квадрат отклонений вариантов от их средней величины. В эконометрических расчетах, как правило, используют общую, межгрупповую и внутригрупповую дисперсии. При этом общая дисперсия характеризует вариацию признака в статистической совокупности в результате влияния всех факторов. Межгрупповая дисперсия показывает размер отклонения групповых средних от общей средней, то есть характеризует влияние фактора, положенного в основание группировки. Внутригрупповая (остаточная) дисперсия характеризует вариацию признака в середине каждой группы статистической группировки. В эконометрических расчетах используется среднее квадратическое отклонение - обобщающая характеристика размеров вариации признака в совокупности. Оно равно корню квадратному из дисперсии. Для осуществления сравнений колеблемости одного и того же признака в нескольких совокупностях используется относительный показатель вариации — коэффициент вариации.

2. регрессионный и корреляционный анализ;

Применение метода наименьших, квадратов (МНК) позволяет получить достаточно точные теоретические значения модели однофакторной регрессии и соответственно ее графическое изображение (термин "регрессия" - движение назад, возвращение в прежнее состояние, - был введен Фрэнсисом Галтоном в конце XIX века при анализе зависимости между ростом родителей и ростом детей; в любом случае средний рост детей - и у низких, и у высоких родителей -стремится (возвращается) к среднему росту людей в данном регионе).

3. статистические уравнения зависимости;

4. статистические индексы и др.

Статистические индексы могут быть использованы в качестве меры изменения количества независимо от изменения качественного признака (цены, себестоимости, производительности труда и т.п.), а также для характеристики качественного признака независимо от изменения количества (объема продукции в натуральном выражении, численности работников и т.п.).