.RU

Методические указания по выполнению задания 1 42 Приложение 2 45




Содержание



1.1. Что изучает эконометрика? 2

1.2. Краткая история развития эконометрики 3

1.3. Классификация эконометрических моделей 3

1.3.1. Регрессионные модели 4

1.3.2. Системы взаимозависимых моделей 4

1.3.3. Рекурсивные системы 4

1.3.4. Модели временных рядов 5

1.4. Постановки некоторых эконометрических задач 6

Переменная 6

1.5. Последовательность разработки эконометрических моделей 7

Резюме 9

2. Эконометрический анализ
на основе моделей линейной регрессии 10

2.1. Однофакторная линейная регрессия 10

2.2. Многофакторная линейная регрессия 19

2.3.Некоторые особенности применения многофакторных
регрессионных моделей в эконометрическом анализе 23

2.3.1. Мультиколлинеарность 23

2.3.2. Использование фиктивных переменных 24

2.3.3. Проблемы гетероскедастичности 24

Резюме 25

3. Эконометрический анализ на основе временных рядов 25

3.1.Основные понятия в теории временных рядов 26

3.2. Цели, этапы и методы анализа временных рядов 27

3.3. Модели тренда и методы его выделения из временного ряда 28

3.4. Порядок анализа временных рядов 29

3.5. Графические методы анализа временных рядов 30

3.6. Пример анализа временных рядов 32

Резюме 39

Литература 40

Приложение 1 42

Методические указания по выполнению задания 1 42

Приложение 2 45

Методические указания по выполнению задания 2 45

Приложение 3 46

Приложение 4 47



1. Основные задачи, цели и последовательность
проведения эконометрического анализа
^ 1.1. Что изучает эконометрика?

В настоящее время не существует однозначного понимания термина «эконометрика». Можно лишь говорить о смысловом значении этого термина как «науки об экономических измерениях». Однако такое определение вряд ли кого-либо может устроить, так как становится непонятно что, зачем и кому надо измерять в экономике? Авторы учебников и пособий по эконометрике не старались отвечать на эти вопросы, считая, что ответ на них очевиден. Все это так, если бы мы видели очень заметные достижения в области эконометрического анализа в экономике и бизнесе, особенно в условиях нестабильного Российского рынка. Но этого сегодня пока нет, по крайней мере, автор о заметных достижениях в этой области не слышал. Наиболее полное из имеющихся в литературе определений термина «эконометрика» предложено в работе [3]: Эконометрика – наука, исследующая количественные закономерности и взаимозависимости в экономике при помощи методов математической статистики. Основа этих методов - корреляционно-регрессионный анализ. С этим определением можно было бы согласиться, но второе предложение, выделенное курсивом, резко уменьшает круг задач, решаемых в эконометрике. Очень большое количество экономических процессов протекает во времени с определенной регулярностью, например спрос. Для этих процессов используется другой математический аппарат, основанный на анализе временных рядов. С учетом этого, в более широком смысле можно сказать, что Эконометрика – наука, исследующая закономерности и взаимозависимости между различными факторами в экономике и бизнесе при помощи методов статистического анализа. При этом под фактором понимаются измеряемые и не измеряемые экономические показатели, например уровень инфляции, покупательский спрос, цена, объем продаж и т.д. Основная задача эконометрики – проверка экономических теорий на фактическом (эмпирическом) материале при помощи методов математической статистики. По сути, работая с этими моделями, мы предполагаем, что вся информация о сути экономического явления содержится в эмпирическом материале, вполне естественно допуская при этом определенные ошибки. Эконометрический анализ позволяет предвидеть только те экономические процессы, которые сохраняют основные тенденции развития, либо повторялись несколько раз в прошлом. Нельзя ожидать от него чего-то большего.

Цель эконометрического анализа – разработка эконометрических моделей, позволяющих прогнозировать тенденции развития экономических и бизнес процессов для получения наиболее эффективных и обоснованных решений. Эконометрические модели позволяют выявить особенности функционирования экономического объекта и на основе этого предсказывать будущее его поведение при изменении каких-либо параметров. Предсказание будущих изменений, например, повышение обменного курса, ухудшение экономической конъюнктуры, падение прибыли может опираться и на интуицию. Однако при этом могут быть упущены, неправильно определены или неверно оценены важные взаимосвязи экономических показателей, влияющие на рассматриваемую ситуацию. В модели все взаимосвязи переменных могут быть оценены количественно, что позволяет получить более качественный и надежный прогноз. Для любого экономического субъекта возможность прогнозирования ситуации означает, прежде всего, получение лучших результатов, избежание потерь или минимизации рисков.

Кто проводит эконометрический анализ? Ответ на этот вопрос также неоднозначен. На Западе это делает специалист в области эконометрического анализа – аналитик или эконометрист. В России, в соответствие с новыми государственными стандартами это должен делать экономист и менеджер по любой специализации. В России аналитиков не готовят, ими становятся только те, кто владеет эконометрическими методами анализа.
^ 1.2. Краткая история развития эконометрики

Первые работы по эконометрике появились в конце XIX - начале XX века. В 1897 г. была опубликована работа одного из основателей математической школы в экономической теории В.Парето, посвящен­ная статистическому изучению доходов населения в разных странах. Была предложена кривая Парето

у = A(x-a)-а,

где х – величина дохода;

у – численность лиц, имеющих доход, больший х;

а – минимальный доход;

А и а - параметры зависимости, получаемые статистическими методами.

В самом начале XX века вышло несколько работ английского статистика Гукера, в которых он применил корреляционно-регрессионные методы, разработанные Пирсоном и его школой, для изучения взаимосвязей экономических показателей, в частности - влияния числа банкротств на товарной бирже на цену зерна. В дальнейшем появилось огромное число работ как по развитию теории математической статистики и ее прикладных элементов, так и по практическому приложению этих методов в экономическом анализе. К первой группе могут быть, например, отнесены работы Р. Фишера по дисперсионному анализу, ко второй - работы по оценке и исследованию производственных функций, в частности - классическая работа Кобба и Дугласа 1928 г.

Значительные достижения в эконометрике во многом определились работами М.Дж. Кендалла и А. Стьюарта, Э. Кейна, С.А. Айвазяна, Я.Р. Магнуса и других ученых.

Эконометрические модели и методы сейчас - это не только мощный инструментарий для получения новых знаний в экономике, но и широко применяемый аппарат для принятия практических решений в прогнозировании, банковском деле и бизнесе.

^ 1.3. Классификация эконометрических моделей

Главным инструментом эконометрии служит эконометрическая модель или экономико-математическая модель, параметры которой (факторы) оцениваются средствами математической статистики. Эта модель выступает в качестве средства анализа и прогнозирования конкретных экономических процессов на основе реальной статистической информации.

Эконометрические модели можно классифицировать по ряду классификационных признаков. Одной из основных классификационных эконометрических моделей является классификация по направлению и сложности причинных связей между показателями, характеризующими экономическую систему. Если пользоваться термином «переменная», то в любой достаточно сложной экономической системе можно выделить внутренние или эндогенные переменные (например, выпуск продукции, численность работников, производительность труда) и внешние или экзогенные переменные (например, поставка ресурсов, климатические условия и др.). Экзогенные переменные – те, которые задаются вне модели, т.е. известны заранее, а эндогенные переменные получаются в результате расчетов. Тогда по направлению и сложности связей между внутренними переменными и внешними переменными выделяют следующие эконометрические модели: регрессионные модели, системы взаимозависимых моделей, рекурсивные системы и модели временных рядов.

^ 1.3.1. Регрессионные модели
Регрессионными называют модели, основанные на урав­нении регрессии, или системе регрессионных уравнений, связывающих величины эндогенных и экзогенных перемен­ных. Различают уравнения (модели) парной и множественной регрессии. Если для обозначения эндогенных переменных использовать букву у, а для экзогенных переменных букву х, то в случае линейной модели уравнение парной регрессии имеет вид

у = ao + a1 х , (1.1)

а уравнение множественной регрессии:

у = a0+a1x1+a2x2+…. (1.2)

Для нахождения параметров этих моделей а0, а1, … и т.д. обычно используют метод наименьших квадратов.

^ 1.3.2. Системы взаимозависимых моделей
С
истемы взаимозависимых моделей наиболее полно описывают экономическую систему, содержащую, как правило, множество взаимосвязанных эндогенных и экзогенных переменных. Такие модели задаются системой взаимозависимых уравнений следующего вида (п – число эндогенных переменных, т – число экзогенных переменных):


(1.3)

Для нахождения параметров системы взаимозависимых уравнений используются более сложные методы: двух- и трехшаговый метод наименьших квадратов, методы максимального правдоподобия с полной и неполной информацией, методы математического программирования и др.

^ 1.3.3. Рекурсивные системы
На практике стремятся упростить системы взаимозависимых моделей и привести их к так называемому рекурсивному виду. Для этого сначала выбирают эндогенную переменную (внутренний показатель), зависящую только от экзогенных переменных (внешних факторов), обозначают ее у1. Затем выбирается внутренний показатель, который зависит только от внешних факторов и от y1, и т.д.; таким образом, каждый последующий показатель зависит только от внешних факторов и от внутренних предыдущих. Такие системы называются рекурсивными. Параметры первого уравнения рекурсивных систем находят методом наименьших квадратов, их подставляют во второе уравнение и опять применяется метод наименьших квадратов, и т.д.
^ 1.3.4. Модели временных рядов
Временной ряд – это последовательность экономических показателей измеренных через равные промежутки времени. В экономике временные ряды – это ежедневные цены на акции, курсы валют, еженедельные и месячные объемы продаж, годовые объемы производства и т.п.

В моделях временных рядов yt обычно выделяют три составляющих ее части: тренд xt, сезонную компоненту St, циклическую компоненту Ct и случайную компоненту . Обычно модель имеет следующий вид:

yt = xt + St + Ct +  при t = 1, ... , n (1.4)

В последнее время к указанным трем компонентам все чаще добавляют еще одну компоненту, именуемую интервенцией. Под интервенцией понимают существенное кратковременное воздействие на временной ряд. Примером интервенции могут служить события «черного вторника», когда курс доллара за день вырос почти на тысячу рублей.

Трендом временного ряда называют плавно изменяющуюся, не циклическую компоненту, описывающую чистое влияние долговременных факторов, эффект которых сказывается постепенно.

В экономике к таким факторам можно отнести:

• изменение демографических характеристик популяции, включая рост населения, изменение структуры возрастного состава, изменение географического расселения и т.д.;

• технологическое и экономическое развитие;

• рост потребления и изменение его структуры.

Действие этих и им подобных факторов происходит постепенно, поэтому их вклад исследователи предпочитают описывать с помощью гладких кривых, просто задающихся в аналитическом виде.

Сезонная компонента отражает присущую миру и человеческой деятельности повторяемость процессов во времени. Она часто присутствует в экономических, метеорологических и других временных рядах. Сезонная компонента чаще всего служит главным источником краткосрочных колебаний временного ряда, так что ее выделение заметно снижает вариацию остаточных компонент.

Сезонная компонента временного ряда описывает поведение, изменяющееся регулярно в течение заданного периода (года, месяца, недели, дня и т.п.). Она состоит из последовательности почти повторяющихся циклов. Типичным примером сезонного эффекта является объем продаж в декабре каждого года в преддверии Рождества и нового года. В то же время пик объема продаж товаров для школьников приходится на начало нового учебного года. Объем перевозок пассажиров городским транспортом имеет два характерных пика утром и вечером, причем период вечернего пика и продолжительность его более длительны. Сезонные эффекты присущи многим сферам деловой активности: многие производства имеют сезонный характер производства, потребление товаров также имеет ярко выраженную сезонность.

В некоторых временных рядах сезонная компонента может иметь плавающий или изменяющийся характер. Классическим примером подобного эффекта является праздник Пасхи, сроки которого изменяются из года в год. Поэтому локальный пик объемов междугородных перевозок во время пасхальных каникул является плавающим сезонным эффектом.

Циклическая компонента занимает как бы промежуточное положение между закономерной и случайной составляющими временного ряда. Если тренд – это плавные изменения, проявляющиеся на больших временных промежутках и, если сезонная компонента – это периодическая функция времени, ясно видимая, когда ее период много меньше общего времени наблюдений, то под циклической компонентой обычно подразумевают изменения временного ряда, достаточно плавные и заметные для того, чтобы не включать их в случайную составляющую, но такие, которые нельзя отнести ни к тренду, ни к периодической компоненте. Циклическая компонента временного ряда описывает длительные периоды относительного подъёма и спада.

osnovi-redaktirovaniya.html
osnovi-sapr-sistemi-avtomatizirovannogo-proektirovaniya.html
osnovi-sistemnogo-analiza.html
osnovi-socialnoj-informatiki-chast-11.html
osnovi-socialnoj-informatiki-chast-3.html
osnovi-socialnoj-informatiki-chast-8.html
  • znaniya.bystrickaya.ru
  • paragraf.bystrickaya.ru/zadachi-orientirovanie-v-problemah-rebyonka-formulirovanie-gipotezi-o-prichinah-ih-vozniknoveniya.html
  • holiday.bystrickaya.ru/nemeckaya-ekspansiya-ili-preventivnaya-vojna-cikl-lekcij-vtoraya-mirovaya-vojna-1-sentyabrya-1939-g-2-sentyabrya-1945-g.html
  • abstract.bystrickaya.ru/10-magiya-sejta-vneboskrebe-voznesshemsya-nad-ulicami-ogromnogo-sovremennogo-goroda.html
  • credit.bystrickaya.ru/otchyot-o-sovokupnih-dohodah-za-god-zakonchivshijsya-31-dekabrya-2011-goda.html
  • tasks.bystrickaya.ru/33-ierarhiya-istinnih-i-lozhnih-znachenij-predislovie.html
  • assessments.bystrickaya.ru/drevesnie-porodi-s-visokimi-sanitarno-gigienicheskimi-svojstvami-konspekt-lekcij-k-kursu-modeli-upravleniya-prirodopolzovaniem.html
  • credit.bystrickaya.ru/planirovanie-uroka-s-ispolzovaniem-sredstv-ikt-18-praktikum-metodicheskie-aspekti-ispolzovaniya-sredstv-ikt-na-uroke-20-poyasnitelnaya-zapiska.html
  • control.bystrickaya.ru/byudzhett-basarudi-memlekettk-retteud-damitu.html
  • znaniya.bystrickaya.ru/programmi-otdelnih-uchebnih-predmetov-kursov-obrazovatelnaya-programma-municipalnogo-obsheobrazovatelnogo-uchrezhdeniya.html
  • studies.bystrickaya.ru/analiz-filma-pir-vo-vremya-chumi-rezhissera-m-shvejcera.html
  • reading.bystrickaya.ru/konkurs-tvorcheskih-rabot-v-oblasti-teatralnoj-deyatelnosti-teatr-projest.html
  • assessments.bystrickaya.ru/doklad-lesnie-pozhari-na-sahaline-v-1998-godu.html
  • literatura.bystrickaya.ru/reorganizaciya-prokuraturi-i-sozdanie-advokaturi-v-rossii.html
  • report.bystrickaya.ru/izdatelskaya-programma-pravitelstva-moskvi-komitet-po-telekommunikaciyam-i-sredstvam-massovoj-informacii-goroda-moskvi-veterani-velikoj-otechestvennoj-vojni-o-zhizni-i-o-sebe.html
  • paragraph.bystrickaya.ru/krspe-pnderdn-ataui-zhne-olardi-negz-blmder.html
  • bukva.bystrickaya.ru/posrednichestvo-chast-4.html
  • lecture.bystrickaya.ru/avtorskie-prava-na-roman-krik-v-nochi-prinadlezhat-vladimiru-ridigeru-stranica-8.html
  • crib.bystrickaya.ru/informacionnaya-kultura-chitatelej-otchet-o-rabote-za-2009-god.html
  • report.bystrickaya.ru/istochniki-i-zadachi-socialno-demograficheskoj-statistiki-kratkij-konspekt-lekcij-po-discipline-statistika-po.html
  • zadachi.bystrickaya.ru/uchebno-metodicheskoe-posobie-po-discipline-inostrannij-yazik-dlya-specialnostej-25-00-17-razrabotka-i-ekspluataciya-neftyanih-i-gazovih-mestorozhdenij.html
  • znanie.bystrickaya.ru/8-obespechennost-magisterskoj-programmi-professorsko-prepodavatelskim-sostavom.html
  • universitet.bystrickaya.ru/tema-6-pravovie-osnovi-finansovogo-kontrolya-programma-disciplini-finansovoe-pravo-dlya-specialnosti-030501-65-yurisprudenciya.html
  • knigi.bystrickaya.ru/rubus-caesius-l-lekarstvennie-rasteniya-i-sposobi-ih-primeneniya-v-narode.html
  • uchitel.bystrickaya.ru/programma-poryadok-po-obespecheniyu-provedeniya-gosudarstvennogo-ekologicheskogo-kontrolya-istochnikov-zagryazneniya-stranica-7.html
  • spur.bystrickaya.ru/korrekciya-i-razvitie-pamyati-metodicheskie-rekomendacii-dlya-specialistov-pedagogov-obrazovatelnih-uchrezhdenij.html
  • znaniya.bystrickaya.ru/referat-osnovi-visshej-nervnoj-deyatelnosti.html
  • zadachi.bystrickaya.ru/ornitofauna-plodovih-sadov-chast-2.html
  • znanie.bystrickaya.ru/82proforientaciya-na-osnove-socioniki79-tonkie-tela.html
  • urok.bystrickaya.ru/prilozhenie-harakteristikimnogoprocessornihkompyuterov-koncepciya-vs-s-upravleniem-potokom-dannih-70-10-zakon.html
  • pisat.bystrickaya.ru/tema-3-ekonomika-v-epohu-srednevekovya-uchebno-metodicheskij-kompleks-disciplini-en-r-01-istoriya-mirovoj-ekonomiki.html
  • reading.bystrickaya.ru/mediaobrazovanie-v-specializirovannih-vuzahfakultetah-gotovyashih-professionalov-v-sfere-pressi-televideniya-kinematografa-radio-interneta.html
  • crib.bystrickaya.ru/kniga-ucheta-dvizheniya-trudovih-knizhek-i-vkladishej-k-nim-shpargalka-rukovoditelyu-ot-dyadi-l.html
  • institute.bystrickaya.ru/glava-i-nachalo-puti-a-n-seina-tirazh-30000-ekz-cena-62-kop.html
  • teacher.bystrickaya.ru/glava-3-formi-i-metodi-provedeniya-didakticheskih-zanyatij-po-metodicheskie-rekomendacii-formirovanie-u-doshkolnikov.html
  • © bystrickaya.ru
    Мобильный рефератник - для мобильных людей.