Эконометрика. ЭКОНОМЕРИКА. 1 Дайте определение эконометрики на основе сложившихся подходов
 Скачать 94.18 Kb.
|
|
1 Дайте определение эконометрики на основе сложившихся подходов. 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, эконометрика - это наука, которая дает количественное выражение взаимосвязей экономических явлений и процессов. Эконометрика – это самостоятельная научная дисциплина, объединяющая совокупность теоретических результатов, приемов, методов и моделей, предназначенных для того, чтобы на базе: экономической теории; экономической статистики; математическо-статистического инструментария придать конкретное количественное выражение общим качественным закономерностям, обусловленной экономической теорией (С.А. Айвазян). Эконометрика как наука – раздел экономики, изучающей конкретные количественные закономерности и взаимосвязи между переменными экономических объектов с помощью математических моделей и методов 2.Назовите основные этапы становления эконометрического моделирования. Можно выделить шесть основных этапов эконометрического моделирования: постановочный, априорный, этап параметризации, информационный, этапы идентификации и верификации модели . Основные этапы эконометрического моделирования: 1) (постановочный) – определение конечных целей моделирования, набора участвующих в модели факторов и показателей, их роли; 2) (априорный) – предмодельный анализ экономической сущности изучаемого явления, формирование и формализация априорной информации, в частности, относящейся к природе и генезису исходных статистических данных и случайных остаточных составляющих; 3) (параметризация) – собственно моделирование, т.е. выбор общего вида модели, в том числе состава и формы входящих в нее связей; 4) (информационный) – сбор необходимой статистической информации, т.е. регистрация значений участвующих в модели факторов и показателей на различных временных или пространственных тактах функционирования изучаемого явления; 5) (идентификация модели) – статистический анализ модели, статистическое оценивание неизвестных параметров модели; 6) (верификация модели) – сопоставление реальных и модельных данных, проверка адекватности модели, оценка точности модельных данных 3. Проанализируйте алгоритм эконометрического исследования. Какие этапы на ваш взгляд являются наиболее существенными? Эконометрическая модель, как правило, основана на теоретическом предположении о круге взаимосвязанных переменных и характере связи между ними. При всем стремлении к «наилучшему» описанию связей приоритет отдается качественному анализу. Поэтому в качестве этапов эконометрического исследования можно указать: -постановку проблемы; -получение данных, анализ их качества; -спецификацию модели; -оценку параметров; -интерпретацию результатов. На начальном этапе решения любой эконометрической задачи необходимо сформулировать эконометрическую модель, т.е. представить модель в виде уравнений, характеризующих связи между экономическими показателями. При решении любой задачи эконометрики необходима проверка соответствия полученной модели реальным экономическим данным. Если модель соответствует реальным данным, то возникает задача определения (оценки) параметров модели. Различают два уровня анализа: теоретический и эмпирический. На теоретическом уровне предполагается, что известны все возможные реализации экономических показателей (т.е. имеется вся генеральная совокупность в целом). Теоретически параметры модели можно оценить, если известны (или предполагаются заданными) статистические свойства генеральной совокупности. Как правило, все возможные исходы (т.е. возможные значения показателей) заранее неизвестны; на практике можно наблюдать только выбранные значения интересующих показателей, т.е. выборочную совокупность. На эмпирическом уровне на основе выборочной совокупности нельзя точно определить значения параметров модели, можно лишь получить их оценки, являющиеся случайными величинами. Таким образом, цель оценивания параметров состоит в получении как можно более точных значений неизвестных параметров модели, которые характерны для всей генеральной совокупности. Одной из основных задач экономических исследований является анализ зависимости между переменными (показателями), которая может быть функциональной (встречается очень редко) или статистической (в экономике, как правило, является преобладающей). Функциональная зависимость (иначе ее называют детерминированной) задается в виде формулы, которая каждому значению одной переменной ставит в соответствие строго определенное значение другой переменной, при этом воздействием случайных факторов пренебрегают. Статистическая зависимость – это связь переменных, на которую накладывается воздействие случайных факторов, при этом изменение одной переменной приводит к изменению математического ожидания (т.е. наиболее вероятного ожидаемого значения) другой переменной. Наиболее распространенной формулой статистической связи между переменными является уравнение регрессии. Если эта формула линейная (нелинейная), то регрессию называют линейной (нелинейной). Многие нелинейные модели можно преобразовать в линейные. 4.Перечислите источники данных Данные, обычно используемые в эконометрическом анализе, могут быть собраны из полевых исследований или из опубликованных источников. Вторичные данные доступны из правительственных ведомств и международных организаций. Использование вторичных данных делает исследователя объектом критики, поскольку собираются данные в соответствии с требованиями, и поэтому данные могут быть недостаточными для анализа исследуемой проблемы. Имея первичные данные, исследование подвержено таким методологическим проблемам, как разработка вопросника, отбор выборки, определение размера выборки, а также временные рамки для опроса. Основной базой данных для эконометрических исследований служат данные официальной статистики либо данные бухгалтерского учета. Таким образом, проблемы экономического измерения – это проблемы статистики. Используя экономическую теорию, можно определить связь между признаками и показателями, а используя статистику – ответить на вопросы, связанные с конкретными значениями экономических показателей. 5.Назовите основные типы данных для эконометрического моделирования. Типы данных: · Пространственные, данные– набор независимых сведений по какому либо одному экономическому показателю в один и тот же момент времени для групп разных однотипных экономических объектов. Пространственные данные являются выборочной совокупностью из некоторой генеральной совокупности. Примером пространственных данных может служить комплекс экономической информации по какому-либо предприятию (численность работников, объём производства, размер основных фондов), объёмах потребления продукции определённого вида, данные о ВВП различных стран в каком-либо конкретном году и т. д. Временные данные– набор наблюдений одного и того же экономического показателя в последовательные моменты определенного промежутка времени. (существование порядка, в который производится наблюдение; зависимость наблюдений, степень которых определяется положением наблюдений в последовательности) Примером временных данных могут служить данные о динамике индекса потребительских цен, ежедневные обменные курсы валют. Отличия временных данных от пространственных данных: 1) единицы временных рядов подвержены явлению автокорреляции (зависимости между прошлыми и текущими наблюдениями временного ряда), т. е. они не являются статистически независимыми в отличие от единиц случайной пространственной выборки; 2) единицы временных рядов не являются одинаково распределёнными величинами; 3) в отличие от пространственных данных временные данные естественным образом упорядочены во времени. · Панельные данные – набор данных по какому-либо экономическому показателю для группы разных однотипных эк. объектов, причем наблюдения осуществляется в последовательные периоды времени. Панельные данные являются обобщением или комбинацией пространственных и временных данных. Примером панельных данных могут служить показатели хозяйственной деятельности совокупности предприятий, которые собираются каждый год. Набором признаков называется совокупность экономической информации, которая характеризует изучаемый процесс или объект. 6.Приведите примеры описания экономической ситуации с помощью линейных и нелинейных моделей при рассмотрении спроса Y на некоторый товар от цены X данного товара в ряде случаев можно ограничиться линейным уравнением регрессии:  . Если же мы хотим проанализировать эластичность спроса по цене, приведенное уравнение не позволит этого осуществить. В этом случае целесообразно рассмотреть т.н. логарифмическую модель. При анализе издержек Y от объема выпуска X наиболее обоснованной является полиномиальная (точнее, кубическая) модель. При рассмотрении производственных функций линейная модель является нереалистичной. В этом случае обычно используют степенные модели. Например, широкую известность имеет производственная функция Кобба-Дугласа  (здесь Y – объем выпуска, K и L – затраты капитала и труда соответственно). Достаточно широко применяются и многие другие модели, в частности обратная и экспоненциальная.7. Сформулируйте условия Гаусса-Маркова Основные предпосылки МНК ассоциируются с теоремой Гаусса-Маркова и представляют собой перечень условий для случайных отклонений эконометрической модели, выполнение которых обеспечивает эффективную статистическую проверку значимости параметров регрессии. Условия Гаусса-Маркова и свойства оценок МНК • Математическое ожидание: М(€;) = 0 • Случайный характер остатков Е; • Независимость остатков Еi; и Еj; (i # j) (отсутствие автокорреляции в остатках) • Постоянство дисперсии: D(Ei) = δ2E = Const • Нормальный характер распределения остатков Еi; • При выполнении этих условий оценки коэффициентов регрессии, полученные МНК, будут обладать следующими свойствами: - несмещенности (математическое ожидание остатков = 0) - эффективности (характеризуются наименьшей дисперсией) - состоятельности (улучшение точности с ростом n) 8. Насколько обоснованным является применение понятия случайная величина к анализу социально-экономического процесса? Случайной величиной называется величина, которая может принимать то или иное значение, неизвестное заранее. Случайные величины могут быть двух типов: • дискретные (прерывные), принимающие только отделённые друг от друга значения, которые можно пронумеровать; • непрерывные (аналоговые), которые могут принимать любое значение из некоторого промежутка. 9. Перечислите виды случайных величин и способы задания. Под случайной величиной понимается переменная, которая в результате испытания в зависимости от случая принимает одно из возможного множества своих значений (какое именно – заранее не известно). Дискретной называют случайную величину, которая принимает отдельные, изолированные значения. Число возможных значений дискретной случайной величины может быть конечным или бесконечным, но счетным (их можно перенумеровать натуральными числами.). Непрерывной называют случайную величину, которая может принимать все значения из некоторого промежутка (конечного или бесконечного). Число возможных значений непрерывной случайной величины – бесконечно и несчетно. Случайные величины принято обозначать заглавными буквами – X, Y, Z, а их возможные значения – соответствующими строчными буквами, например, если величина X имеет три возможных значения, то их обозначают: x1, x2, x3. Для того, чтобы задать случайную величину, надо знать те значения, которые она может принимать, и вероятности, с которыми случайная величина принимает свои значения. Любое правило (таблица, функция, график), позволяющее находить вероятности отдельных значений случайной величины или множества этих значений, называется законом распределения случайной величины (или просто распределением). Про случайную величину говорят, что «она подчиняется данному закону распределения». Законы распределения могут быть заданы тремя способами: табличным, графическим, аналитическим. Способ задания зависит от типа случайной величины. Универсальным способом задания закона распределения вероятностей, пригодным как для дискретных, так и для непрерывных случайных величин, является её функция распределения. Пусть Х – случайная величина, х - действительное число. Функцией распределения вероятностей случайной величины Х называют вероятность того, что эта случайная величина примет значение, меньшее, чем х. Непрерывную случайную величину можно также задать, используя другую функцию, которую называют плотностью распределения или плотностью вероятности. Плотностью распределения вероятностей непрерывной случайной величины X называют функцию f(x) – первую производную от функции распределения F(x) 10.Назовите основные индикаторы качества модели Основными направлениями оценки адекватности эконометрической модели являются: Линейный коэффициент парной корреляции Индекс корреляция Средняя ошибка аппроксимации Коэффициент детерминации Проверка с помощью F-теста (F-критерий Фишера) Использование t-распределения Стьюдента для оценки надежности коэффициента корреляции Проверка модели на гомо-гетескедастичнисть Проверка факторов эконометрической модели на мультиколинеарнисть 11.В чем заключается проблема спецификации модели? К проблемам спецификации традиционно относят два типа задач. Первый — это выбор структуры уравнения модели. Второй — это определение набора объясняющих переменных. Проблема спецификации модели решается на этапах I-III и включает в себя: - определение конечных целей моделирования (прогноз, имитация различных сценариев социально-экономического развития страны, ее управление); - определение набора экзогенных и эндогенных переменных; - определением состава системы уравнений, их структур, набора предопределенных переменных; - формулировка исходных предпосылок и априорных ограничений относительно стохастической природы остатков  , когда обычно предполагают их независимость или некоррелированность, нулевые значения их средних величин и иногда сохранение в процессе наблюдений.Спецификация модели – важный этап, от успешности решения этой проблемы, т.е. насколько реалистичны наши предложения о составе эндогенных, экзогенных и преопределенных переменных, о структуре самой системы уравнений, стохастической природе случайных остатков, в решающей степени зависит успех эконометрического исследования. Проблема спецификации модели решается на этапах I-III и включает в себя: - определение конечных целей моделирования (прогноз, имитация различных сценариев социально-экономического развития страны, ее управление); - определение набора экзогенных и эндогенных переменных; - определением состава системы уравнений, их структур, набора предопределенных переменных; - формулировка исходных предпосылок и априорных ограничений относительно стохастической природы остатков , когда обычно предполагают их независимость или некоррелированность, нулевые значения их средних величин и иногда сохранение в процессе наблюдений.Спецификация модели – важный этап, от успешности решения этой проблемы, т.е. насколько реалистичны наши предложения о составе эндогенных, экзогенных и преопределенных переменных, о структуре самой системы уравнений, стохастической природе случайных остатков, в решающей степени зависит успех эконометрического исследования. Проблема спецификации модели решается на этапах I-III и включает в себя: - определение конечных целей моделирования (прогноз, имитация различных сценариев социально-экономического развития страны, ее управление); - определение набора экзогенных и эндогенных переменных; - определением состава системы уравнений, их структур, набора предопределенных переменных; - формулировка исходных предпосылок и априорных ограничений относительно стохастической природы остатков , когда обычно предполагают их независимость или некоррелированность, нулевые значения их средних величин и иногда сохранение в процессе наблюдений.Спецификация модели – важный этап, от успешности решения этой проблемы, т.е. насколько реалистичны наши предложения о составе эндогенных, экзогенных и преопределенных переменных, о структуре самой системы уравнений, стохастической природе случайных остатков, в решающей степени зависит успех эконометрического исследования. Проблема спецификации модели решается на этапах I-III и включает в себя: - определение конечных целей моделирования (прогноз, имитация различных сценариев социально-экономического развития страны, ее управление); - определение набора экзогенных и эндогенных переменных; - определением состава системы уравнений, их структур, набора предопределенных переменных; - формулировка исходных предпосылок и априорных ограничений относительно стохастической природы остатков , когда обычно предполагают их независимость или некоррелированность, нулевые значения их средних величин и иногда сохранение в процессе наблюдений.Спецификация модели – важный этап, от успешности решения этой проблемы, т.е. насколько реалистичны наши предложения о составе эндогенных, экзогенных и преопределенных переменных, о структуре самой системы уравнений, стохастической природе случайных остатков, в решающей степени зависит успех эконометрического исследования. |