Предмет изучения дисциплины «эконометрика», ее место в экономике

 

Эконометрика

 

Литература:

1. Кремер Н.Ш., Путко Б.А. Эконометрика. – М: «ЮНИТИ-ДАНА», 2006.-311 с.

2. Практикум  по эконометрике / Под ред. И.И.Елисеевой. – М: «Финансы и статистика», 2003-192 с.

3. Магнус Я.Р.,Катышев П.К.,Пересецкий А.А.Эконометрика.Начальный курс.–М:«Дело»,2000.-248 с. (2005)

4. Айвазян С.А., Мхитарян В.С. Прикладная статистика и основы эконометрики.–М:ЮНИТИ, 1998.-1022 с.

5. Доугерти К. Введение в эконометрику. – М: «Инфра-М», 1997.

6. Джонстон Дж. Эконометрические методы – М: «Статистика», 1980.

7. Тинтер Г. Введение в эконометрию. – М: «Статистика», 1965.

Журналы: Journal of Econometrics (Швеция); Econometric Reviews (США); Econometrica (США).

 

 

 

Введение 

 

(место дисциплины «эконометрика» в образовании,

историческое  обоснование её актуальности и общая характеристика содержания)

 

«Эконометрика» как дисциплина федерального компонента по циклу общих математических и естественнонаучных дисциплин не так давно вошла в основную образовательную программу подготовки экономистов, определяемую Государственным стандартом высшего образования. Модели и методы, относимые в настоящее время  к эконометрике, применяются в российской экономике ещё со средины прошлого века [1-7].

Актуальность эконометрики иллюстрирует историческая справка о присуждении ряда Нобелевских премий за научные разработки по соответствующему профилю:

• 1969-Рагнар Фриш (Frisch, норвежский экономист, исследовал модели роста экономики, годы жизни: 1895-1973) и Ян Тинберген (Tinbergen, нидерландский экономист-специалист по теории экономического развития, 1903 г.р.)-«за создание и применение динамических моделей к анализу экономических процессов»;
• 1980-Лоуренс Клейн (Klein, американский экономист);
• 1989-Трюгве Хаавельмо (Haavelmo, норвежский экономист);
• 2000-Джеймс Хекман, Дэниел Макфадден (Heekman, McFadden, амер.эк-ты) [8].

Общая характеристика эконометрики такова – это наука, изучающая конкретные количественные и качественные взаимосвязи экономических объектов с помощью  математических и статистистических моделей и методов [9]. Стандарты осуществления современных социально-экономических исследований предполагают, что содержательно обоснованные выводы требуется подтверждать количественными оценками связей между показателями. Методы обеспечения такого рода количественных оценок представляют основное содержание дисциплины «эконометрика». Прежде всего, указанные методы позволяют получать количественные оценки прогнозов (значений одних показателей в зависимости от значений других показателей и соответствующих ожидаемых ошибок согласно соответствующим данным предшествующих периодов по исследуемому объекту или его аналогам). В последнее время из-за увеличивающейся рыночной конкуренции вследствие расширяющихся приложений компьютерных технологий особый интерес проявляется к применяемым для имитации эконометрическим моделям, рассматриваемым в качестве подсистем модельных комплексов, обеспечивающих поддержку принятия управленческих решений. И практическая значимость расширения приложений эконометрики неуклонно нарастает из-за непрерывного развития и повсеместного распространения вычислительной техники, соответствующих сетевых коммуникаций, информационных технологий.

 

Тема 1. Предмет изучения дисциплины «эконометрика», ее место в экономике

 

 

 «Эконометрику» наряду с микро- и макроэкономикой в настоящее время относят к числу базовых дисциплин экономического образования, считают их основой экономической теории. Причём, методы эконометрики применяются и в рамках микро- и макроэкономики. 

Термин «эконометрика» впервые был введен в 1926 г. норвежским учёным Рагнаром Фришем. Изначально широкая трактовка термина предполагала «измерения, то есть любые количественные методы, в экономике», узкая – экономические приложения математико-статистических моделей и методов. Предполагалось, что «эконометрика» позволит осуществлять количественный анализ экономических явлений, процессов, основываясь на современном развитии теории и наблюдениях, с применением формальных (количественных) методов обоснования содержательных выводов.

В период возникновения эконометрики С.Фишер представлял её как раздел экономики, связанный с применением статистических методов для характеристики взаимосвязей между экономическими показателями. По Л.Клейну основная задача эконометрики – наполнить эмпирическим (основанным на опыте) содержанием априорные экономические рассуждения. Э. Маленво утверждал, что цель эконометрики – эмпирический вывод экономических законов. Приводились и образные сравнения, характеризовавшие место новой дисциплины среди других наук. Например, Ц.Грилихес замечал, что эконометрика является одновременно телескопом и микроскопом для изучения окружающего экономического мира. В целом, пролагали, что математическая экономика помогает описывать экономические закономерности с применением формальных соотношений, а эконометрика позволяет осуществлять их опытную проверку. Точнее, эконометрика позволила применять данные экономической статистики для исследований, анализа взаимосвязей между соответствующими показателями.

Таким образом, в целом – в прошлом веке в рамках экономики появилась обособленная дисциплина (на стыке дисциплин «экономическая статистика», «экономическая теория», «теория вероятностей и математическая статистика»). Появление эконометрики обусловлено необходимостью количественного обоснования содержательно (экономически) интерпретируемых выводов на разных исследовательских уровнях. Эконометрика предназначена для формального (алгоритмического) описания зависимостей между показателями согласно имеющимся данным предшествующих периодов или аналогов (с учетом выявляемых погрешностей). Эконометрические модели зависимостей между показателями наряду с оценкой ожидаемых ошибок применимы как обособленно при  исследованиях макро- и микроэкономических систем (для прогнозирования), так и в виде модельных блоков (для имитации) в рамках сложных модельных комплексов, а также применяемых при выборе и количественном обосновании управленческих решений (для интерпретации), для поиска наиболее выгодных решений (для оптимизации).

В последнее время неуклонно расширяются условия для использования на практике формальных методов систематизации данных, так как интенсивно совершенствуются вычислительная техника (компьютерные технологии). Соответствующие методы могут быть основаны на применении профилированного в определенной предметной сфере математического моделирования. В рамках экономико-математического моделирования традиционно выделяют параллельно применяемые виды: оптимизационное, имитационное, балансовое (модели математической экономики). Эконометрика представляет основу осуществления сложного моделирования всех указанных видов.

Следующая характеристика эконометрики в настоящее время считается наиболее общепринятой. «Эконометрика-это самостоятельная научная дисциплина, объединяющая совокупность теоретических результатов, приемов, методов и моделей, предназначенных для того, чтобы на базе

-экономической теории,

-экономической статистики,

-математико-статистического инструментария

придавать количественное выражение  общим (качественным) закономерностям, обусловленным экономической теорией» (см.[4, с.598]).

Предметом изучения эконометрики выступают социально-экономические системы (объекты, явления) в их элементарных проявлениях. То есть, прежде всего, в форме зависимостей между экономическими показателями (в частности, одного показателя от одного или нескольких других, включая предполагаемую ошибку из-за отсутствия данных о нужных показателях или вследствие стохастичности). Уместно выделять как описывающие зависимости (функции, прогнозирующие значение опосредованно управляемого показателям при заданных значениях непосредственно управляемых показателей), так и диагностирующие (классифицирующие объекты-наборы данных).

Соответственно, в первую очередь, содержание  эконометрики определяют методы выявления функциональных зависимостей одного показателя от других (возможно, одного), с получением потенциально применимых на практике количественных характеристик качества соответствия ожидаемых приложений этих зависимостей фактическим результатам. Во вторых, это методы анализа указанного вида зависимостей, оценок соответствующих погрешностей в совокупности.

Основная цель практических приложений эконометрики – обеспечение возможности совмещения конструктивной сущности ряда принципиально различных дисциплин: экономики, математики, информатики. Базисный характер эконометрики проявляется в том, что обеспечивается формирование знаний о конкретном объекте (явлении) с целью управления прообразом моделирования. Обеспечивается экономическое познание, позволяющее совмещать формальные методы и содержательные аспекты. В экономике, как, например, в физике, эксперименты невозможны, так как изучаемые объекты, явления потенциально изменчивы с течением временем, и зачастую весьма интенсивно меняются. Поэтому, в частности, хорошо апробированной на практике методы математической статистики нуждаются в адаптации. И эконометрика развивается адекватно потребностям практики, индуцируемая техническим прогрессом (прежде всего, совершенствованием компьютерных технологий). А свободная рыночная конкуренция диктует необходимость расширять приложения эконометрики, стимулирует развитие соответствующих теоретических методов.

 

Вопросы по введению и 1-ой теме:

1. Каковы традиции применения содержания дисциплины «эконометрика» в рамках российского экономического высшего образования?
2. Чем исторически обосновывается актуальность эконометрики?
3. Какова общая характеристика современной эконометрики?
4. Какое место в экономическом образовании занимает дисциплина «эконометрика»?
5. Как появился термин «эконометрика», как он трактовался изначально (широко, узко)?
6. Как характеризовали эконометрику разные специалисты в период становления дисциплины?
7. Какие научные дисциплины определили появление эконометрики? Чем обусловлено её обособление в рамках экономики?
8. Каким образом и параллельно с какими видами моделирования в экономике применяется эконометрическое моделирование в современных условиях?
9. Как принято определять понятие «эконометрика» в наше время?
10. Что выступает предметом изучения эконометрики?
11. Какие методы, в первую очередь, определяют содержание  эконометрики?
12. В чем основная цель практических приложений эконометрики и чем стимулируется развитие эконометрики?

Тема 2. Общая характеристика эконометрического моделирования

 

Рассмотрим типичную для исследования социально-экономических объектов ситуацию. Имеются разные экономические показатели, потенциально управляемые непосредственно и опосредованно. При этом циклически возобновляются похожие условия управления. И имеется возможность измерять (отслеживать) значения указанных показателей в совокупности. Тогда основная цель применения эконометрической модели – обеспечить на основании накопленных данных прогнозирование значений зависимой переменной (объясняемой, опосредованно управляемой) при определённых значениях других переменных (объясняющих, непосредственно управляемых). Причём, параллельно с оценкой ожидаемой погрешности прогнозов либо из-за отсутствия данных, либо из-за случайности. Так, по конкретным данным может быть восстановлена зависимость, например, в форме y=18000-1000·x₁-0,5·x₂+ε, где y – цена автомобиля, x₁ – срок его эксплуатации (в годах), x₂ – пробег (в тыс.км), ε – погрешность(ошибка) [1, с.10]. Тогда допустимо оценивать стоимость автомобиля при известных сроке эксплуатации и пробеге.

Эконометрическое моделирование, предусматривает оперирование понятием «вероятность», предполагая идеализацию – отвлечение от измерительных погрешностей, допуская потенциальную многократную повторяемость статистической проверки. В целом, предполагается стохастическая (случайная) природа исследуемых явлений. Математические модели скрытых (неявно существующих) закономерностей вместе с их теоретическим и эмпирическим анализом основаны на теории вероятностей и математической статистике. Теоретико-вероятностный, статистический подход к выработке рекомендаций по принятию управленческих решений диктуется и обычным здравым смыслом. Такой подход основан на применении пространства возможных событий и, в целом, расширяет знания о природе явлений, в частности о возможностях приложения полученных выводов на основании и теоретико-вероятностных заключений, и на основании накопленной статистики практических проявлений, связанных с теорией. В частности это позволяет «сворачивать» таблицы данных, выявлять эконометрические зависимости параллельно с оценками ожидаемых отклонений при их применении.

Термин «регрессия» в обыденном понимании иногда увязывают с понятиями «отступление», «возврат». В статистике термин «регрессия» интерпретируется иначе – если и отступление, то отступление к «истокам» (скорее – «восхождение к сущности»). Специальный математический смысл термина «регрессия» – это зависимость среднего значения какой-либо величины от нескольких других величин. «Парная регрессия», предполагает зависимость среднего значения какой-либо величины (у) от некоторой другой величины (х). В отличие от функциональной зависимости (у = f(х)), когда каждому значению аргумента (х) ставится в соответствие единственное значение функции (у),  при наличии регрессионной связи одному значению «объясняющей» переменной (х) могут соответствовать разные, в зависимости от случая, значения «объясняемой» переменной (у). Если при значении «объясняющей» переменной х=х_i наблюдается m значений у _i1 , у _i2 ,…, у _im «объясняемой» переменной у, то зависимость математического ожидания

у _i* = (у _i1 + у _i2 +…+ у _im)/m

от х_i является регрессией в статистическом понимании этого термина.

Понятие «парная регрессия», рассматриваемое  в рамках специальных дисциплин, таких как теория  вероятностей, математическая статистика, эконометрика, предусматривает рассмотрение случайных  величин Х, У с заданным совместным распределением вероятностей. Получается, что при фиксированном значении Х=х

величина У является случайной величиной с определенным (зависящим от значения х)

условным  распределением вероятностей. По существу, регрессия величины У  по величине Х определяется условным математическим ожиданием У при условии, что Х=х:

E(Y|Х=х) = у(х)

Уравнение у = у(х), в котором х выступает в роли «независимой» переменной, называют уравнением регрессии. Соответствующий график (на плоскости) принято считать линией (кривой) регрессии величины У  по величине Х; х называют регрессором. Эконометрическая модель принимает вид:

Y = E(Y|Х=х) + ε,

ε – возмущение (ошибка). Получаем уравнение регрессионной модели. Заметим, эконометрическая модель не всегда является регрессионной, т.е. объяснённая часть не всегда представляет собой условное математическое ожидание (возможны смещения).

Точность, с которой уравнение  регрессии величины Y по величине X  отражает изменение Y в среднем при изменении х, измеряется условной дисперсией величины Y, вычисленной для каждого значения Х=х:

D(Y|X=х) = σ²(х).

Если σ²(х)=0 при всех значениях х, то можно с достоверностью (с вероятностью 1) утверждать, что величины Y и X связаны строгой функциональной зависимостью. Если σ²(х)≠0 ни при каких значениях х и у(х) не зависит от х, то говорят, что регрессия величины Y по величине X отсутствует. «Регрессия» обладает следующим важным свойством: среди всех действительных функций у = у(х) минимум мат.ожидания