Классы эконометрических моделей

Выделяют три основных класса эконометрических моделей: модели временных рядов, регрессионные модели с одним уравнением и системы одновременных уравнений.

Модели временных рядов. В этих моделях изучаемый показатель (результативный признак) является функцией времени t, т.е. , где - случайная компонента. Если - временной тренд заданного параметрического вида (например, линейный тренд ), то имеем модель тренда; если же - периодическая функция, то получаем модель сезонности.

Модели временных рядов могут содержать и тренд, и периодическую функцию. К этому классу относится и множество более сложных моделей.

Общей чертой моделей временных рядов является то, что они объясняют поведение признака y в зависимости от времени t. Такие модели могут применяться, например, для изучения и прогнозирования спроса и продаж тех или иных товаров (автомобилей, авиабилетов, мороженого и т.п.), для краткосрочного прогнозирования (процентных ставок, индекса инфляции и т.п.).

Регрессионные модели с одним уравнением. В таких моделях результативный признак (зависимая переменная) представляется в виде функции факторных признаков (независимых переменных) x₁, x₂,…, x_k, т.е.

+ε,

где β₁, β₂, …, β_p – параметры, которые необходимо оценить по выборке;

ε – случайная компонента.

Например, можно исследовать спрос на мороженое как функцию от времени, температуры, среднего уровня доходов и т.п., или зависимость заработной платы от возраста, стажа работы, пола, образования и т.п.

В зависимости от вида функции модели делятся на линейные и нелинейные. К настоящему времени разработаны эффективные методы оценки и анализа линейных регрессионных моделей. Анализ таких моделей является базовым в эконометрике.

Область применения регрессионных моделей значительно шире, чем моделей временных рядов. Этот вид моделей наиболее часто используется на практике. Вопросы отбора значимых переменных, оценивания параметров, верификации таких моделей являются основными в курсе эконометрики.

Системы одновременных уравнений. Эти модели описываются системами взаимосвязанных регрессионных уравнений. Кроме регрессионных уравнений (они называются также поведенческими уравнениями), модель может содержать тождества, которые представляют собой алгебраические соотношения между эндогенными переменными (см. п. 1.3). В качестве объясняющих переменных поведенческие уравнения могут содержать не только факторные, но и результативные признаки из других уравнений системы. Для построения таких моделей требуется более сложный математический аппарат.

Все три класса моделей могут использоваться при моделировании экономических процессов (в т.ч. на уровне экономики страны).

Замечание. Обычно предполагают, что факторные признаки, не учтенные явно в эконометрической модели, оказывают на объясняемую переменную некое результирующее воздействие, которое носит случайный характер. Этим объясняется наличие случайной компоненты в любой эконометрической модели.