Взаимосвязь эконометрики с экономической теорией, статистикой и экономико-математическими методами
Дисциплина «ЭКОНОМЕТРИКА»
Для студентов-заочников дистанционной формы обучения
Текст лекций
Арженовский С.В., Федосова О.Н.
 |
Учебное пособие
Ростов-на-Дону
УДК 330.43(075.8)
| |
Арженовский С.В., Федосова О.Н. Эконометрика:Учебное пособие/Рост. гос. экон. унив. - Ростов н/Д., - 2002. - 102 с. - ISBN 5-7972-0495-9.
В учебном пособии кратко изложено основное содержание лекционного курса эконометрики. Особое внимание уделено иллюстрации основных теоретических положений примерами из практики эконометрического моделирования.
Для студентов, обучающихся по специальностям экономического направления.
Рецензенты:
Л.И.Ниворожкина, д.э.н., профессор, зав. кафедрой СМиП РГЭУ "РИНХ"
Т.В.Алексейчик, к.э.н., доцент кафедры ФиПМ РГЭУ "РИНХ"
Утверждено в качестве учебного пособия редакционно-издательским советом РГЭУ "РИНХ"
| ISBN 5-7972-0495-9 | Ó Ростовский государственный экономический университет "РИНХ", 2002 |
| Ó Арженовский С.В., Федосова О.Н., 2002 |
Оглавление
| |
| Введение | |
| 1. Предмет и задачи дисциплины "Эконометрика" | |
| 1.1. Определение эконометрики | |
| 1.2. Взаимосвязь эконометрики с экономической теорией, статистикой и экономико-математическими методами | |
| 1.3. Области применения эконометрических моделей | |
| 1.4. Методологические вопросы построения эконометрических моделей | |
| 2. Парная регрессия | |
| 2.1. Основные цели и задачи прикладного корреляционно-регрессионного анализа | |
| 2.2. Постановка задачи регрессии | |
| 2.3. Парная регрессия и метод наименьших квадратов | |
| 2.4. Коэффициент корреляции, коэффициент детерминации, корреляционное отношение | |
| 2.5. Оценка статистической значимости регрессии | |
| 2.6. Интерпретация уравнения регрессии | |
| 3. Классическая линейная модель множественной регрессии | |
| 3.1. Предположения модели | |
| 3.2. Оценивание коэффициентов КЛММР методом наименьших квадратов | |
| 3.3 Парная и частная корреляция в КЛММР | |
| 3.4 Множественный коэффициент корреляции и множественный коэффициент детерминации | |
| 3.5. Оценка качества модели множественной регрессии | |
| 3.6 Мультиколлинеарность и методы ее устранения | |
| 4. Спецификация переменных в уравнениях регрессии | |
| 4.1. Спецификация уравнения регрессии и ошибки спецификации | |
| 4.2. Обобщенный метод наименьших квадратов | |
| 4.3 Линейная модель множественной регрессии с гетероскедастичными остатками | |
| 4.4. Линейная модель множественной регрессии с автокорреляцией остатков | |
| 4.5. Фиктивные переменные. Тест Чоу | |
| 5. Временные ряды | |
| 5.1.Специфика временных рядов | |
| 5.2. Проверка гипотезы о существовании тренда | |
| 5.3. Аналитическое выравнивание временных рядов, оценка параметров уравнения тренда | |
| 5.4. Метод последовательных разностей | |
| 5.5. Аддитивная и мультипликативная модели временного ряда | |
| 5.6. Модели стационарных и нестационарных временных рядов и их идентификация | |
| 5.7. Тестирование стационарности временного ряда | |
| 5.8. Эконометрический анализ взаимосвязанных временных рядов | |
| Библиографический список | |
| Приложение |
Введение
В последнее время специалисты, обладающие знаниями и навыками проведения прикладного экономического анализа с использованием доступных математических и программных средств, пользуются спросом на рынке труда. Одной из центральных дисциплин в подготовке таких специалистов является дисциплина "Эконометрика".
Эконометрика является областью знаний, которая охватывает вопросы применения статистических методов к теоретическим моделям, описывающим реальные экономические процессы.
Очевидно, что с помощью моделей можно получить много информации об экономических процессах, объяснить те или иные явления или процессы, но никогда не удастся получить всю информацию и однозначно определить истинный механизм экономического процесса или явления.
И даже в тех случаях, когда достаточно адекватная исходным данным эконометрическая модель построена и вопрос только в использовании ее для объяснения экономической ситуации или принятия решения, следует весьма осторожно подходить к выводам и рекомендациям, следующим из модельных оценок.
Эконометрический анализ, как правило, проводят с помощью ПЭВМ. В последние несколько лет сформировался обширный набор из пакетов прикладных программ, позволяющих автоматизировать процессы такого анализа. К наиболее распространенным относятся пакеты SAS, SPSS, Stata, Eviews и др. Имеются простейшие опции для проведения эконометрического анализа в Excel.
В настоящем пособии даются основные понятия, модели и методы эконометрики, рассматриваются примеры.
Содержание пособия полностью соответствует требованиям государственного стандарта высшего профессионального образования за исключением темы "Системы одновременных уравнений".
Для работы с предлагаемым изданием необходимы базовые знания некоторых разделов следующих учебных дисциплин: высшая математика, теория вероятностей, математическая статистика, общая теория статистики.
Эффективным является использование данной книги в сочетании с самостоятельным разбором примеров с использованием доступного статистического программного обеспечения.
Авторы благодарят рецензентов за советы при подготовке учебного пособия.
1. Предмет и задачи дисциплины "Эконометрика"
1.1. Определение эконометрики
Сложность экономических процессов и необходимость их количественного измерения не позволяют современному экономисту ограничиваться в своей работе применением инструментов отдельных экономических дисциплин. Так, например, невозможно сделать прогноз о том, будет ли пользоваться спросом новый продукт (сорт кофе), если рассматривать этот процесс только с точки зрения экономической теории, то есть закона спроса и предложения. На практике для осуществления прогноза экономисту необходимо применить целый комплекс экономических наук, синтез которых и является сутью научной дисциплины - эконометрики.
Основной цельюэконометрики является модельное описание конкретных количественных взаимосвязей, обусловленных общими качественными закономерностями, изученными в экономической теории.
Эконометрика – относительно молодая научная дисциплина, сформировавшаяся во второй половине ХХ века и развивающаяся на стыке экономической теории, статистики и математики (см. рис. 1.1).
Рис. 1.1. Эконометрика и ее место в ряду других экономических
и статистических дисциплин
Впервые термин эконометрика был введен норвежским ученым Рагнаром Фришем в 1926 году и в буквальном переводе означает «измерение в экономике». Однако на сегодняшний день эта трактовка чересчур широка. Более четко определение эконометрики предложено известным российским ученым, профессором С.А. Айвазяном.
| 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 конкретное количественное выражение общим качественным закономерностям, обусловленным экономической теорией. |
Таким образом, суть эконометрики состоит в синтезеэкономической теории, экономической статистики и математико-статистического инструментария.
Взаимосвязь эконометрики с экономической теорией, статистикой и экономико-математическими методами
Эконометрика не только выявляет объективно существующие экономические законы и связи между экономическими показателями, качественно определенными в экономической теории, но и формирует подходы к их формализации и количественному выражению. Так, к примеру, экономическая теория гласит, что повышение цены на товар, при прочих равных условиях, приводит к падению спроса на него. Однако экономическая теория не может дать ответ на вопрос о величине снижения спроса на конкретный товар в конкретных условиях. Решить эту задачу можно только с помощью эконометрики, которая, таким образом, вносит эмпирическое содержание в экономическую теорию.
В рамках экономического анализа, как правило, выдвигаются какие-либо гипотезы, строятся теории, объясняющие явление или процесс. Узкое место заключается в подтверждении теоретических гипотез фактическими данными. Поэтому в количественном экономическом анализе главную роль играет формирование гипотезы и ее проверка. Интуитивные утверждения должны приобрести форму предположений, которые могут быть либо приняты, либо отвергнуты после сопоставления с наблюдаемыми фактами.
Вопросами применения статистических методов к теоретическим моделям, описывающим реальные хозяйственные процессы, и занимается эконометрика.
Экономическая статистика как элемент информационного обеспечения эконометрики предполагает решение таких задач, как выбор необходимых статистических показателей и обоснование способа их измерения, определение плана статистического обследования и т.д.
Под математико-статистическим инструментарием в эконометрике подразумеваются отдельные расширенные разделы математической статистики, связанные с регрессионным анализом (классическая модель регрессии и классический метод наименьших квадратов, обобщенная модель регрессии и обобщенный метод наименьших квадратов), построением и анализом моделей временных рядов и систем одновременных уравнений.
Вместе с тем, необходимо различать эконометрику и математическую экономику. Именно приземление экономической теории на базу конкретной экономической статистики и извлечение из этого приземления с помощью подходящего математического аппарата вполне определенных количественных взаимосвязей являются ключевыми моментами в понимании сущности эконометрики, разграничении её с математической экономикой, описательной экономической статистикой и математической статистикой.
Так, математическая экономика – это математически сформулированная экономическая теория, которая изучает взаимосвязи между экономическими переменными на абстрактном (неколичественном) уровне. Она становится эконометрикой, когда символически представленные в этих взаимосвязях коэффициенты заменяютсяконкретными численными оценками, полученными на базе соответствующих экономических данных.