Эконометрические модели и их практическое применение

метки: Эконометрический, Данные, Модель, Переменный, Уравнение, Статистический, Параметр, Оценка

Основные данные о работе

Версия шаблона	2.1
ЦДОР	Балашовский
Вид работы	Творческое эссе
Название дисциплины	Эконометрика
Тема	Эконометрические модели и их практическое применение
Фамилия	Степанов
Имя	Евгений
Отчество	Владимирович
№ контракта	714902110301001

Основная часть

Эконометрические модели и их практическое применение

Эконометрическая модель — основное понятие эконометрии, экономико-математическая модель, параметры которой оцениваются с помощью методов математической статистики. Она выступает в качестве средства анализа и прогнозирования конкретных экономических процессов как на макро-, так и на микроэкономическом уровне на основе реальной статистической информации.

Наиболее распространены эконометрические модели, представляющие собой системы регрессионных уравнений, в которых отражается зависимость эндогенных величин (искомых) от внешних воздействий (текущих экзогенных величин) в условиях, описываемых параметрами модели, а также лаговыми переменными. Кроме регрессионных (как линейных, так и нелинейных) уравнений, применяются и другие математико-статистические модели.

Эконометрическая модель может быть представлена в двух формах: структурной и приведенной. В наиболее общем виде любую эконометрическую модель, построенную в виде системы линейных уравнений.

Эконометрический метод включает решение следующих проблем: качественный анализ связей экономических переменных — выделение зависимых и независимых переменных;

• подбор данных;
• оценка параметров модели;
• проверка ряда гипотез о свойствах распределения вероятностей для случайной компоненты (гипотезы о средней, дисперсии и ковариации);
• анализ мультиколлинеарности объясняющих переменных, оценка ее статистической значимости, выявление переменных, ответственных за мультиколлинеарность;
• введение фиктивных переменных;
• выявление автокорреляции, лагов;
• выявление тренда, циклической и случайной компонент;
• проверка остатков на гетероскедастичность;
• анализ структуры связей и построение системы одновременных уравнений;
• проверка условия идентификации;
• оценивание параметров системы одновременных уравнений (двухшаговый и трехшаговый метод наименьших квадратов, метод максимального правдоподобия);
• моделирование на основе системы временных рядов: проблемы стационарности и коинтеграции;
• построение рекурсивных моделей, ARIMA- и VAR- моделей;

—

• проблемы идентификации и оценивания параметров.

Эконометрическая модель, как правило, основана на теоретическом предположении о круге взаимосвязанных переменных и характере связи между ними. При всем стремлении к «наилучшему» описанию связей приоритет отдается качественному анализу. Эконометрическая модель имеет

Y=f(X) + е

где Y — наблюдаемое значение переменной (объясняемая переменная);

• f(X) — объясненная часть, зависящая от значений объясняющих переменных;

X={x1,x2,…,xn}

е — случайная составляющая (возмущения).Задачи, решаемые с помощью эконометрической модели можно классифицировать по трем признакам:

1) по конечным прикладным целям;

2) по уровню иерархии;

3) по профилю анализируемой эконометрической системы.

По конечным прикладным целям выделяют две основные задачи:

• прогноз эконометрических и социально-экономических показателей, характеризующих состояние и развитие анализируемой системы;
• имитация возможных сценариев социально-экономического развития системы.

По уровню иерархии задачи делятся:

• задачи макроуровня (страна в целом);
• задачи мезоуровня (регионы, отрасли, корпорации);
• микроуровень (семья, предприятие, фирма).

По профилю анализируемой экономической системы выделяют задачи, направленные на изучение:

• рынка;
• инвестиционной, финансовой или социальной политики;
• ценообразование;
• распределительных отношений;
• спроса и потребления;
• комплекса проблем.

Основные этапы эконометрического моделирования:

I этап (постановочный).

На нем осуществляется определение конечных целей модели, набора участвующих в ней факторов и показателей, их роли. Основные цели исследований: анализ состояния и поведения экономического объекта, прогноз его экономических показателей, имитация развития объекта, выработка управленческих решений.

II этап (априорный).

На нем проводится анализ сущности изучаемого объекта, формирование и формализация априорной (известной до начала моделирования) информации.

III этап (параметризация).

Моделирование, то есть выбор общего вида модели, состава и формы входящих в нее связей. Основная задача этого этапа — выбор функции f(Х).

IV этап (информационный).

На нем осуществляется сбор необходимой

статистической информации.

V этап (идентификация модели).

Осуществляется статистический анализ модели и оценка ее параметров. На этом этапе проводится основная часть эконометрических исследований.

VI этап (верификация модели).

Проводится проверка адекватности модели, оценка точности модельных данных. Выясняется, насколько удачно решены проблемы спецификации и идентификации, какова точность расчетов по данной модели. Другими словами, проверяется насколько соответствует построенная модель моделируемому реальному экономическому объекту или процессу. При моделировании экономических процессов в эконометрических моделях используют два типа данных: пространственные и временные.

Пространственными данными является набор сведений по разным объектам, взятым за один и тот же период или момент времени.

Временными данными является набор сведений, характеризующих один и тот же объект, но за разные периоды или моменты времени.

Набор сведений представляет собой множество признаков, характеризующих объект исследования. Признаки могут выступать в одной из двух ролей: роль результативного признака (выполняет зависимая переменная Y); роль факторного признака (выполняет независимая переменная Х).

Переменные, участвующие в эконометрической модели любого типа, делятся на:

• экзогенные (независимые), значения которых задаются извне, автономно;
• эндогенные (зависимые), значения которых определяются внутри модели;
• лаговые — эндогенные или экзогенные переменные эконометрической модели, датированные предыдущими моментами времени и находящиеся в уравнении с текущими переменными;

— предопределенные — экзогенные переменные, привязанные к прошлым, текущим и будущим моментам времени и лаговые эндогенные переменные, уже известные к данному моменту времени.В эконометрике предполагают, что ошибки измерения сведены к минимуму, рассматривая главным образом ошибки спецификации модели. Под спецификацией модели понимают выбор того или иного вида функциональной зависимости (уравнения регрессии), что не столь просто, т.к. часто одни и те же данные могут на первый взгляд одинаково хорошо приближаться различными кривыми (функциями).Помимо выбора спецификации модели не менее важно также правильное описание структуры модели, в частности, для зависимости данных о временном ряде. Значение результативного признака может зависеть не от фактического значения объясняющей переменной, а от значения, которое ожидалось в предыдущем периоде. Тогда, если ожидаемое и фактическое значения тесно связаны, то будет казаться, что между результативным признаком и объясняющей переменной имеется зависимость, хотя в действительности это всего лишь приближение (аппроксимация) и расхождение опять будет связано с наличием остаточного случайного члена.Значительно более общими, чем два описанных выше класса, являются модели, описываемые системами уравнений, — системы одновременных уравнений. В этих уравнениях кроме объясняющих переменных в правых частях могут находиться также и объясняемые переменные из других уравнений, т.е. отличные от объясняемой переменной, стоящей в левой части данного уравнения.Кроме того, при моделировании экономических процессов рассматриваются два типа данных: пространственные данные и временные ряды. Примеры пространственных данных даются набором сведений по разным фирмам в один и тот же момент времени или данными по курсам валют по обменным пунктам. Временные данные — это ежеквартальные данные по инфляции, средней зарплате, национальному доходу, денежной эмиссии за последние годы и т.п. Статистические и математические модели экономических явлений и процессов определяются спецификой той или иной области экономических исследований. Так, в экономике качества модели, на которых основаны статистические методы сертификации и управления качеством — модели статистического приемочного контроля, статистического контроля (статистического регулирования) технологических процессов (обычно с помощью контрольных карт Шухарта или кумулятивных контрольных карт), планирования экспериментов, оценки и контроля надежности и другие — используют как технические, так и экономические характеристики, а потому относятся к эконометрике, равно как и многие модели теории массового обслуживания (теории очередей).

Экономический эффект только от использования статистического контроля в промышленности США оценивается как 0,8% валового национального продукта (20 миллиардов долларов в год), что существенно больше, чем от любого иного экономико-математического или эконометрического метода. Другой важный раздел эконометрики — теория и практика экспертных оценок. Экспертные оценки используют для решения ряда экономических задач, например, выбора оптимального направления инвестиций, или наилучшего образца определенного вида продукции для организации массового выпуска, или при прогнозировании развития экономической ситуации, или при распределении финансирования… Следовательно, используемые в теории экспертных оценок модели являются эконометрическими. Менее полезными практически (с точки зрения достигаемого экономического эффекта), но более известными в теоретических и учебных публикациях являются различные эконометрические модели, предназначенные для прогнозирования макроэкономических показателей. Это обычно модели весьма частного вида, имеющие целью прогнозирование многомерного временного ряда. Они представляют собой систему линейных зависимостей между прошлыми и настоящими значениями переменных. В таких задачах оценивают как структуру модели, т.е. вид зависимости между значениями известных координат вектора в прежние моменты времени и их значениями в прогнозируемый момент (т.е. проводят т.н. идентификацию модели), так и коэффициенты, входящие в эту зависимость. Структура такой модели — объект нечисловой природы, что и объясняет сложность соответствующей теории. С помощью эконометрических методов следует оценивать различные величины и зависимости, используемые при построении имитационных моделей процессов налогообложения, в частности, функции распределения предприятий по различным параметрам налоговой базы. При анализе потоков платежей необходимо использовать эконометрические модели инфляционных процессов, поскольку без оценки индекса инфляции невозможно вычислить дисконт-функцию, а потому нельзя установить реальное соотношение авансовых и «итоговых» платежей. Прогнозирование сбора налогов может осуществляться с помощью системы временных рядов — на первом этапе по каждому одномерному параметру отдельно, а затем — с помощью некоторой линейной эконометрической системы уравнений, дающей возможность прогнозировать векторный параметр с учетом связей между координатами и лагов, т.е. влияния значений переменных в определенные прошлые моменты времени. Возможно, более полезными окажутся имитационные модели более общего вида, основанные на интенсивном использовании современной вычислительной техники.

Список использованных интернет-ресурсов

№ п/п	Наименование интернет-ресурса	Ссылка на конкретную используемую страницу интернет-ресурса
1	Эконометрика	http://ru.wikipedia.org/wiki/ Эконометрика
2	Эконометрическая модель	http://www.grandars.ru/ student/vysshaya-matematika/ekonometricheskaya-model.html
3	Использование эконометрических моделей	http://razom.znaimo.com.ua/ docs/1384/index-754845-3.html ?page=11