Эконометрический метод

Данные в эконометрике никогда не являются экспериментальными. Не правда ли, было бы интересно удвоить цены на сахар, оставив все остальные цены неизменными и посмотреть на реакцию потребителя? Эконометрист не может ставить подобные эксперименты.

Все переменные изменяются одновременно. Данные, с которыми мы должны работать, не являются результатом контролируемого эксперимента. Они – не экспериментальные.

В физике, химии, биологии, медицине можно проводить контролируемые эксперименты, но только не в экономике. Отсюда следуют серьезные последствия для эконометрической теории.

Традиционные методы математической статистики – теория оценивания и проверки гипотез – были развиты для экспериментальных наук, но не для экономики. Эти методы, таким образом, не могут быть без какой-либо модификации применены в эконометрике.

Так как эконометрист имеет дело с данными не экспериментальной природы, то, как правило, он не может получить больше данных, чем у него имеется, по крайней мере, при анализе временных рядов.

Существует ли единый подход к прикладным эконометрическим исследованиям? Если просмотреть статьи, опубликованные в ведущих журналах, может показаться, что такой подход существует. В самом деле, большинство работ имеют одну и ту же структуру:

- введение,

- обзор литературы,

- модель,

- описание данных,

- некоторые эконометрические трудности и как автор их преодолел,

- прикладные результаты,

- заключение.

Таким образом, существует некий единый подход к тому, как должны быть изложены результаты прикладной работы, но это имеет мало отношения к тому, как проводить собственно исследования. Ведь статьи никогда не содержат раздела «журнал экспериментов», в котором автор рассказал бы о том, как и в каком порядке проводил исследование, какие ошибки делал и т.д.

Традиционная эконометрика предписывает исследователю:

- построить (специфицировать) модель;

- собрать необходимые данные;

- выбрать подходящий метод оценивания;

- оценить модель;

- проанализировать качество модели.

После того как получена подходящая модель, можно:

- проверять гипотезы, представляющие интерес;

- оценивать функции параметров (например, оценивать эластичность);

- делать прогнозы;

- давать рекомендации по экономической политике.

Это хороший метод, но он не работает. Он слишком амбициозный. В отличие от физики в экономике нет моделей, которые были бы справедливы во всех случаях. Лучшее, на что можно надеяться, – то, что модель будет справедлива локально. Это означает, что модель должна зависеть от того, на какой главный вопрос собирается ответить исследователь. Назовем его центром (фокусом) исследования. По нашему мнению, выбор центра исследования – это единственный здравый путь его начала. Все остальное: модели, необходимые данные, метод оценивания – зависит от этого.

Подход «сверху вниз».

При этом подходе начинают с большой модели, включающей большое количество переменных, и затем тестируют их значимость. Если в результате проверки статистических гипотез переменная окажется незначимой, ее удаляют из модели. Несколько таких шагов приводят к меньшей модели, в которой остались только существенные переменные.

Подход «снизу вверх», который используется на практике.

При этом подходе сначала выбирается простая модель, которая затем усложняется. В сущности, так же поступают исследователи и в других областях знаний. Исследователь начинает с простейшей модели и с данными, которые есть у него под рукой. Он получает некоторые результаты, которыми не вполне удовлетворен. Что дальше? Следует ли расширить модель, применить более сложную процедуру оценивания или необходимо собрать больше данных (или данные лучшего качества)? Эконометристы редко прибегают к этому простому, зачастую самому разумному, средству – улучшить данные. Вместо этого внимание сосредоточивается на модели и методах оценивания. Даже в тех случаях, когда используемые данные содержат много «шума», и было бы гораздо полезнее потратить усилия на добывание более надежных данных.