Предмет эконометрики и ее основные задачи

МЕТОДИЧЕСКИЕ УКАЗАНИЯ И ЗАДАНИЯ

К КОНТРОЛЬНЫМ РАБОТАМ

по курсу

«ЭКОНОМЕТРИКА»

Тверь, 2011

Предмет эконометрики и ее основные задачи

Задача эконометрики состоит в применении статистических методов для описания взаимосвязей между экономическими показателями с помощью математических моделей и оценки параметров этих моделей на основе данных статистического наблюдения.

Эконометрика – это единство трёх составляющих: экономической теории, математики, статистики.

Основные результаты экономической теории носят качественный характер. Математика выражает экономические законы в виде математических соотношений, а эконометрика позволяет количественно определить взаимосвязи между экономическими показателями, используя методы статистической обработки данных.

В эконометрике принято экономические показатели разделять на два класса: зависимые (результирующие) и независимые (факторные, предикторные, объясняющие), то есть те, от которых зависят результирующие.

Для количественной оценки зависимости между результирующими и факторными показателями определяются структура математической модели (вид аппроксимирующей функции) и ее параметры (коэффициенты аппроксимирующей функции). Оценка параметров модели производится на основе данных статистического наблюдения по совокупности показателей исследуемой зависимости. При проведении эконометрического исследования предполагается, что значения результирующей переменной носят случайный характер, поскольку зависят не только от факторных переменных, но и от тех факторов, которые мы не учитываем явно.

Обозначим: Y - зависимая переменная, а x₁, x₂, …, x_j, …, x_m – это m независимых (факторных) переменных. Здесь j – номер факторной переменной. Формально эконометрическая модель записывается следующим образом

Y = f(x₁, x₂, …, x_m) + ε. (1)

Здесь f(x₁, x₂, …, x_m) - аппроксимирующая функция m независимых переменных (детерминированная компонента), ε – случайная компонента, отражающая влияние факторов, не учтенных в модели. Уравнение вида y = f(x₁, x₂, …, x_m) называется уравнением регрессии. Частным видом эконометрической модели вида (1) является модель множественной линейной регрессии

Y = a₀ + a₁x₁ + a₂x₂ +... + a_mx_m + ε

Коэффициенты a₁, a₂, …, a_m называются параметрами уравнения регрессии. Пусть имеется n статистических наблюдений и i – номер наблюдения. Данные статистического наблюдения можно представить в виде таблицы, состоящей из n строк вида (y_i, x_1i, x_2i, …, x_ji, …, x_mi). На основе имеющихся статистических наблюдений можно подобрать параметры a₁, a₂, …, a_m таким образом, чтобы уравнение множественной линейной регрессии наилучшим образом описывало бы наблюдаемые данные. Значения параметров a₁, a₂, …, a_m, определенные тем или иным способом называются оценками. Зная оценки параметров, эконометрические модели можно использовать далее для прогнозирования значений результирующих показателей при тех или иных сочетания значений факторных показателей. Используя эконометрические модели можно проводить многовариантные расчеты по принципу «что будет, если…?». Эти модели находят широкое применение при принятии ответственных решений в экономике.

Мы рассмотрели общую концепцию эконометрического исследования. Более подробно процедуры эконометрического анализа рассмотрены в последующих разделах.