Эконометрика – это наука, в которой на базе реальных статистических данных строятся, анализируются и совершаются математические модели реальных экономических явлений.
Одним из важнейших направлений эконометрики является построение прогнозов по различным экономическим показателям. Основной задачей эконометрики будем считать использование статистических и математических методов с целью найти эмпирическое представление результатов экономической теории, а затем их подтвердить или опровергнуть.
Однако математические методы для представления результатов экономической теории используются также в математической экономике. Разделение «сфер интересов» эконометрики и математической экономики – это различие в критериях качества полученных моделей. В эконометрике построенная модель тем лучше, чем лучше она описывает имеющиеся эмпирические данные. В математической экономике соответствие модели эмпирическим данным не всегда свидетельствует о ее качестве, и наоборот, не всегда требуется добиваться этого соответствия.
Применение статистических методов для анализа экономических данных имеет многовековую историю. Отмечено, что первое эмпирическое исследование спроса (Charles Davenant, 1699) было опубликовано более трех столетий назад, а первое современное исследование (Rodulfo Enini, 1907) – в начале 20 в. Мощным толчком в развитии эконометрики стало основание в 1930 г. эконометрического общества и выход в январе 1933 г. первого номера журнала «Econometrica». Основной целью деятельности Общества, как было определено в первом номере журнала, должно было стать «…изучение возможностей объединения теоретико-количественных и эмпирико-количественных подходов к решению экономических задач, а также распространения конструктивных и точных методов анализа, аналогичных тем, которые в настоящее время доминируют в естественных науках».
Однако существует несколько видов количественного анализа в экономике, ни один из которых по отдельности не должен ассоциироваться с эконометрикой. Так, эконометрика – это не экономическая статистика. Эконометрика – это и не раздел общей экономической теории, хотя значительная часть экономической теории определенно имеет количественный характер. Слово «эконометрика» не является также простым эквивалентом фразы «применение математики в экономике». Как показывает опыт, все три перечисленных дисциплины, – статистика, экономическая теория и математика, — необходимы, но ни одной из них, взятой по отдельности, не достаточно для реального понимания количественных взаимосвязей в современной экономической жизни. Именно объединение всех этих трех дисциплин дает к нему ключ. Именно объединение их и составляет предмет эконометрики.
Модель экономического человека в институциональной экономике
... в отдельных странах. Любая экономическая модель основана на рабочей модели человека, которая предопределяет особенности анализа таких объектов как рынок, фирма, государство. Институциональная экономика - не исключение. Исследование любого явления в рамках предметной области институциональной экономики ...
- Основные понятия в теории временных рядов
Временной ряд — это некоторая последовательность чисел (измерений) экономического или бизнес-процесса во времени. Его элементы измерены в последовательные моменты времени, обычно через равные промежутки.
Как правило, составляющие временной ряд числа или элементы временного ряда, нумеруют в соответствии с номером момента времени, к которому они относятся. Таким образом, порядок следования элементов временного ряда весьма существен.
Расширенное понятие временного ряда. Понятие временного ряда часто толкуют расширительно. Например, одновременно могут регистрироваться несколько характеристик упомянутого процесса. В этом случае говорят о многомерных временных рядах. Если измерения производятся непрерывно, говорят о временных рядах с непрерывным временем, или случайных процессах. Наконец, текущая переменная может иметь не временной, а какой-нибудь иной характер, например пространственный. В этом случае говорят о случайных полях. Примеры временных рядов. В экономике это ежедневные цены на акции, курсы валют, еженедельные и месячные объемы продаж, годовые объемы производства и т.п.
Временные ряды называются стационарными, если числовые характеристики ряда являются постоянными на любом участке временного ряда. Реально в жизни это не так, но существуют методы, позволяющие преобразовать временной ряд и привести его к стационарному.
- Цели, этапы и методы анализа временных рядов
Цели анализа временных рядов. При практическом изучении временных радов на основании экономических данных на определенном промежутке времени эконометрист должен сделать выводы о свойствах этого ряда и о вероятностном механизме, порождающем этот ряд. Чаще всего при изучении временных рядов ставятся
1. Краткое (сжатое) описание характерных особенностей ряда;
2. Подбор статистической модели, описывающей временной ряд;
3. Предсказание будущих значений на основе прошлых наблюдений;
4. Управление процессом, порождающим временной ряд.
На практике эти и подобные цели достижимы далеко не всегда и далеко не в полной мере. Часто этому препятствует недостаточный объем наблюдений из-за ограниченного времени наблюдений. Еще чаще — изменяющаяся с течением времени статистическая структура временного ряда.
Стадии анализа временных рядов . Обычно при практическом анализе временных рядов последовательно проходят
1. Графическое представление и описание поведения временного рада;
2. Выделение и удаление закономерных составляющих временного рада, зависящих от времени: тренда, сезонных и циклических составляющих;
3. Выделение и удаление низко- или высокочастотных составляющих процесса (фильтрация);
Эконометрические модели маркетинговой деятельности на предприятии
... как правило, бывает низким в регрессии одного процесса типа "белый шум" по другому такому же процессу. Двумя основными причинами наличия "тренда" во временных рядах являются: детерминированная составляющая (тогда ...
4. Исследование случайной составляющей временного ряда, оставшейся после удаления перечисленных выше составляющих
5. Построение (подбор) математической модели для описания случайной составляющей и проверка ее адекватности;
6. Прогнозирование будущего развития процесса, представленного временным рядом;
7. Исследование взаимодействий между различным и временными рядами.
Методы анализа временных рядов. Для решения этих задач существует большое количество различных методов. Из них наиболее распространенными являются
1. Корреляционный анализ, позволяющий выявить существенные периодические зависимости и их лаги (задержки) внутри одного процесса (автокорреляция) или между несколькими процессами (кросскорреляция);
2. Спектральный анализ, позволяющий находить периодические и квазипериодические составляющие временного ряда;
3. Сглаживание и фильтрация, предназначенные для преобразования временных рядов с целью удаления из них высокочастотных или сезонных колебаний;
4. Модели авторегрессии и скользящего среднего, которые оказываются особенно полезными для описания и прогнозирования процессов, проявляющих однородные колебания вокруг среднего значения;
5. Прогнозирование, позволяющее на основе подобранной модели поведения временного рада предсказывать его значения в будущем.
- Модели тренда и методы его выделения из временного ряда
Простейшие модели тренда. Приведем модели трендов, наиболее часто используемые при анализе экономических временных рядов, а также во многих других областях.
Во-первых, это простая линейная модель
Y t = a0 + a1 t
где а0, а1 – коэффициенты модели тренда; t – время.
В качестве единицы времени может быть час, день (сутки), неделя, месяц, квартал или год. Несмотря на свою простоту, оказывается полезной во многих реальных задачах. Если нелинейный характер тренда очевиден, то может подойти одна из следующих моделей:
1. полиномиальная:
Y t =a0 + a1 t + a2 t2 + a3 t3 + a4 t4 + …
где значение степени полинома n в практических задачах редко превышает 5;
2. логарифмическая:
Y t = ea0+a1t
Эта модель чаще всего применяется для данных, имеющих тенденцию сохранять
постоянные темпы прироста;
3. логистическая:
A 0
Уt =
1+a 1 e-a2t
4. Гомперца
log(Y t ) = a0 -a1 rt , где 0 < r < 1
Две последние модели задают кривые тренда S-образной формы. Они соответствуют процессам с постепенно возрастающими темпами роста в начальной стадии и постепенно затухающими темпами роста в конце.
Необходимость подобных моделей обусловлена невозможностью многих экономических процессов продолжительное время развиваться с постоянными темпами роста или по полиномиальным моделям, в связи с их довольно быстрым ростом (или уменьшением).
При прогнозировании тренд используют в первую очередь для долговременных прогнозов. Точность краткосрочных прогнозов, основанных только на подобранной кривой тренда, как правило, недостаточна.
Для оценки и удаления трендов из временных рядов чаще всего используется метод наименьших квадратов. Значения временного ряда рассматривают как отклик (зависимую переменную), а время t — как фактор, влияющий на отклик (независимую переменную).
Сравнительный анализ эконометрических моделей регрессии
... класс включает модели множественной регрессии. Более простыми являются модели временных рядов, которые объясняют поведение временного ряда, исходя только из его предыдущих значений, это модели: - тренда, - сезонности, ... влияние ошибок измерения на полученные результаты. Главный инструмент эконометрики - эконометрическая модель, то есть формализованное описание количественных взаимосвязей между ...
Для временных рядов характерна взаимная зависимость его членов (по крайней мере, не далеко отстоящих по времени) и это является существенным отличием от обычного регрессионного анализа, для которого все наблюдения предполагаются независимыми. Тем не менее, оценки тренда и в этих условиях обычно оказываются разумными, если выбрана адекватная модель тренда и если среди наблюдений нет больших выбросов. Упомянутые выше нарушения ограничений регрессионного анализа сказываются не столько на значениях оценок, сколько на их статистических свойствах.
Неправильными оказываются и доверительные интервалы для коэффициентов модели, и т.д. В лучшем случае их можно рассматривать как очень приближенные. Это положение может быть частично исправлено, если применять модифицированные алгоритмы метода наименьших квадратов, такие как взвешенный метод наименьших квадратов. Однако для этих методов требуется дополнительная информация о том, как меняется дисперсия наблюдений или их корреляция. Если же такая информация недоступна, исследователям приходится применять классический метод наименьших квадратов, несмотря на указанные недостатки.
- Порядок анализа временных рядов
Цель анализа временных рядов обычно заключается в построении математической модели ряда, с помощью которой можно объяснить его поведение и осуществить прогноз на определенный период времени. Анализ временных рядов включает следующие основные этапы.
Построение и изучение графика. Анализ временного ряда обычно начинается с построения и изучения его графика. Если нестационарность временного ряда очевидна, то первым делом надо выделить и удалить нестационарную составляющую ряда. Процесс удаления тренда и других компонент ряда, приводящих к нарушению стационарности, может проходить в несколько этапов.
На каждом из них рассматривается ряд остатков, полученный в результате вычитания из исходного ряда подобранной модели тренда, или результат разностных и других преобразований ряда. Кроме графиков, признаками нестационарности временного ряда могут служить не стремящаяся к нулю автокорреляционная функция.
