Этапы построения эконометрических моделей (ЭМ) и их сущность

Рассматривая эконометрическое исследование в целом, в нем можно выделить следующие этапы:

1. Постановка проблемы, т. е. определение цели и задач исследования, выделение зависимых (у) и независимых (x) экономических переменных на основе качественного анализа изучаемых взаимосвязей методами экономической теории.

2. Сбор необходимых исходных данных.

3. Построение эконометрической модели и оценка ее адекватности и степени соответствия исходным данным.

4. Использование модели для целей анализа и прогнозирования параметров исследуемого явления.

5. Качественная и количественная интерпретация полученных на основе модели результатов.

6. Практическое использование результатов.

Основные этапы экономико-математического моделирования и их сущность.

Процесс постановки и реализации экономических задач методами математического моделирования основывается на общих принципах моделирования и состоит из пяти этапов.

Этап I: постановка экономической задачи. Излагается суть задачи. Формулируются вопросы, на которые требуется получить ответы, и цель решения задачи. Выделяются важнейшие характеристики изучаемого объекта. Выдвигается предварительная гипотеза поведения и развития объекта.

Этап II: построение экономико-математической модели. Производится формализация поставленной экономической задачи, т.е.выражение ее в виде конкретных математических зависимостей − функций, уравнений, неравенств и т.п. Выбирается математический аппарат, максимально вписывающийся в условие экономической задачи и отображающий реальные связи, тенденции развития изучаемого объекта и процесса в целом.

Этап III: подготовка исходной информации. Исходная экономическая информация формируется в соответствии с содержательной частью задачи и избранным математическим методом.

Этап IV: численное решение задачи. Разрабатывается алгоритм для численного решения задачи, составляются программы на ПЭВМ и осуществляется непосредственное решение задачи.

Этап V: экономическая интерпретация результатов математического решения задачи и их применение. Результаты решенияпереводятся с языка математики на язык экономики. Определяютсяправильность и полнота результатов решения, устанавливаются границы практического применения.

Методика выбора результативного и факторных показателей и признаков

Важной составляющей процесса построения эконометрической модели является отбор факторов, существенно влияющих на изучаемый показатель и подлежащих включению в разрабатываемую модель. Оптимальный набор факторов определяется на основе качественного и количественного анализа. Прежде всего, на этапе постановки задачи и содержательного экономического анализа экономической модели отбираются факторы, влияние которых должно быть учтено при построении модели. В ряде случаев набор факторов определяется однозначно или с большой степенью уверенности. Например, спрос на товар определяется в основном ценой и доходом.

При определении «оптимального» набора факторов могут использоваться два метода:

 метод включения;

 метод исключения.

Согласно методу включения, сначала строится уравнение регрессии с од-ним наиболее влияющим фактором (фактор, для которого значение парного коэффициента корреляции с результативным признаком r_yx больше по модулю).Затем в него последовательно вводятся следующие факторы и определяется пара наиболее влияющих факторов. На следующем к первым двум добавляется еще по одному фактору и определяется наилучшая тройка факторов и т. д. На каждом шаге строится модель регрессии и проверяется значимость факторов. В модель включают только значимые факторы. Для проверки значимости фактора могут использоваться либо критерий Стьюдента, либо частный критерий Фишера. Процесс заканчивается, когда не остается факторов, которые следует включить в модель.

Согласно методу исключения сначала строится уравнение регрессии с полным набором факторов, из числа которых затем последовательно исключаются незначимые (наименее значимые) факторы. На каждом шаге исключается только один фактор, так как после исключения какого-либо фактора другой фактор, бывший до этого незначимым, может стать значимым. Процесс заканчивается, когда не остается факторов, которые следует исключить из модели.

Методы включения и исключения не гарантируют определение оптимального набора факторов, но в большинстве случаев дают результаты либо оптимальные, либо близкие к ним.

Не рекомендуется включать в модель очень большое число факторов, так как это может затруднить выявление качественных закономерностей и возрастает опасность включения в модель несущественных случайных факторов. Кроме того, для получения достаточно надежных оценок параметров желательно, чтобы количество наблюдений превышало количество определяемых параметров не менее чем в 67 раз.