эконометрика. Московская финансовопромышленная академия Кафедра Математических методов принятия решений
 Скачать 1.01 Mb.
|
|
Московская финансово-промышленная академия Кафедра Математических методов принятия решений Копнова Е.Д. Интернет-курс по дисциплине «Эконометрика» Москва, 2010 Содержание Аннотация к дисциплине Материалы по темам Тема 1. Эконометрическое моделирование Вопросы для самопроверки Дополнительная литература Тема 2. Линейные и нелинейные модели парной регрессии Вопросы для самопроверки Дополнительная литература Тема 3. Модели множественной регрессии Вопросы для самопроверки Дополнительная литература Тема 4. Предпосылки метода наименьших квадратов Вопросы для самопроверки Дополнительная литература Тема 5. Системы эконометрических уравнений Вопросы для самопроверки Дополнительная литература Тема 6. Модели временных рядов Вопросы для самопроверки Дополнительная литература Дополнительная литература по дисциплине Аннотация к дисциплине Цель преподавания курса: Дать студентам научное представление о методах и моделях, позволяющих получать количественные выражения закономерностей экономической теории на базе статистики с использованием математико-статистического инструментария. Необходимые предметы, предваряющие курс эконометрики: экономическая теория, дающая представление о направлениях развития экономики, статистика, в которой сформулированы общие методы и принципы определения количественных характеристик массовых процессов и явлений; высшая математика, в т.ч. линейной алгебры для проведения расчетов над матрицами; математического анализа, обучающего приемам интегрирования и дифференцирования; теории вероятностей для оперирования со случайными величинами; математической статистики, определяющей методы обработки выборочных данных, и распространения результатов их анализа на исследуемые явления и процессы. Задачи курса: Научиться строить эконометрические модели. Научиться оптимизировать эконометрические модели. Научиться содержательно интерпретировать формальные результаты эконометрического моделирования. Научиться использовать эконометрический инструментарий пакетов прикладных программ (Excel, STATISTICA, SPSS, EViews и др.). Приобретаемые профессиональные компетенции: Владение методами количественной оценки взаимосвязей между экономическими показателями на основе статистической информации об изучаемых объектах. Владение эконометрическими методами разработки прогноза развития предприятий на основе анализа их опыта работы. Владение инструментарием, позволяющим оперативно принимать обоснованные решения в экономике. Материалы по темам Тема 1. Эконометрическое моделирование Основные задачи эконометрики. Классификация переменных в эконометрических моделях. Классификация эконометрических моделей. Корреляционная зависимость. Спецификация регрессионной модели. Цель изучения: Введение в предмет и методы эконометрики. Задачи изучения: определить цели и задачи эконометрики, ее место в сфере социально-экономических исследований; определить базовые понятия эконометрики, необходимые для изучения основных тем курса. Теоретический материал Эконометрика – наука, которая дает количественное выражение взаимосвязей экономических явлений и процессов при помощи методов статистического анализа. Слово «эконометрика» введено в 1926 году норвежским экономистом и статистиком, лауреатом Нобелевской премии Рагнаром Фришем. Это слово означает – измерения в экономике. Цель эконометрического анализа: Разработка эконометрических моделей, позволяющих решить следующие основные задачи: Проверка экономических теорий Прогнозирование экономического развития Выработка рекомендаций по экономической политике. Современное экономическое образование на западе держится на трех китах: макроэкономике, микроэкономике и эконометрике. Связь с другими науками: Эконометрика базируется на 3-х дисциплинах: Экономическая теория. Статистика - сбор и обработка информации (среднее значение, дисперсия, показатели корреляции). Математика – использование аппарата математического анализа, матричной алгебры, теории вероятности. Этапы эконометрического моделирования: Определение цели исследования. Качественный анализ зависимостей между экономическими показателями. Спецификация модели – выбор переменных и связей между ними. Сбор исходных данных, их анализ. Идентификация модели – статистический анализ модели (оценка параметров). Оценка качества модели. Интерпретация модели и ее использование для прогнозирования. Классификация переменных: По количеству переменных для каждого объекта: Одномерные. Двумерные. Множественные. По типу измерения: В номинальной шкале. В порядковой шкале. В интервальной шкале. По упорядоченности во времени: Пространственные данные - в данный момент по разным объектам. Временной ряд - наблюдения во времени за одним объектом. Панельные данные - сведения по разным объектам за несколько периодов. По источнику информации: Объясняющие. Объясняемые. Случайные возмущения. По соотношению в связи: Зависимые - результативный признак. Независимые – факторный признак. По отношению к модели: Эндогенные - значения которых объясняются в рамках модели. Экзогенные - значения которых являются для модели внешними. Предопределенные - экзогенные переменные и лаговые значения эндогенных переменных. Корреляционная зависимость и эконометрическая модель. Удобным графическим средством анализа данных является диаграмма рассеяния. Вытянутость облака точек позволяет сделать предположение о существовании тенденция линейной связимежду и Выберем . Если правее вертикальной секущей, то >0, левее, то <0. Если выше горизонтальной секущей, то >0, ниже, то <0. - число точек, для которых и ; - и ; — и ; - и . , , , , , а . Количество точек с совпадающими знаками отклонений от средних значений 10/17=0.59, т. е. около 59% общего числа точек - положительныйугловой коэффициент. Если бы большинство составляли точки с противоположными знаками - отрицательныйугловой коэффициент. Последняя ситуация наблюдается при рассмотрении зависимости спроса на товар от его цены. Используют коэффициент корреляции Величина определяется соотношением и называется ковариацией переменных и . Если тенденция выражена ясно, то по абсолютной величине близки к единице. Если наличие линейной тенденции связи обнаруживается с трудом, то тогда значения близки к нулю.
Эконометрическая модель - это математическая модель, которая отражает влияние факторов на результат функционирования экономической системы. В модели принято выделять существенные и несущественные факторы. Существенные факторы формируют среднее значение результата . Функция характеризует влияние каждого набора значений факторов на среднее значения результата. Такого рода зависимость называется корреляционной зависимостью. Случайная компонента обеспечивает разброс результативного значения около среднего. Эконометрическая модель представляет собой выражение вида: . Классификация эконометрических моделей По виду данных: Регрессионные модели. Модели временных рядов. По числу факторов: Парная регрессия. Множественная регрессия. По виду зависимости: Линейные модели. Нелинейные модели. По использованию предыдущих шагов: Регрессионная модель - по данным текущего шага. Авторегрессионная модель - по данным текущего и предыдущих шагов. Модель скользящей средней – использует ошибки текущего и предыдущих шагов. По числу уравнений: Регрессионные модели с одним уравнением. Системы одновременных уравнений. Примеры эконометрических моделей. Конъюнктурная модель Клейна. Наиболее часто в экономических исследованиях применяется конъюнктурная модель Клейна, разработанная в начале 50-х гг. XX в. для США. где – потребление; – чистые инвестиции; – заработная плата в частном секторе; – заработная плата в государственном секторе; – валовой внутренний продукт (без чистого экспорта и прироста запасов); – общая прибыль; – капитал; – государственные расходы; – общий сбор налогов. В модели девять переменных и шесть уравнений. В число эндогенных переменных входят , , , , , . Три из них являются лаговыми эндогенными, поскольку в текущий момент t принимают участие прошлые значения этих переменных Экзогенными переменными являются . Они вместе с прошлыми значениями лаговых эндогенных переменных образуют набор предопределенных переменных. Первые три уравнения содержат случайные составляющие . Последние три таких составляющих не содержат, поэтому являются балансовыми. Модель Клейна, идентифицированная по данным Канады за .955-1975 гг., имеет следующий вид* (все стоимостные показатели указаны в млрд. долл. в ценах 1975 г.): Увеличение текущей прибыли на 1 млрд. долл. приводит к среднему увеличению потребления на 694 млн. долл., а такое же увеличение фонда заработной платы в частном и государственном секторах — к среднему росту потребления на 855 млн. долл. На рост инвестиций наибольшее влияние оказывает прибыль прошлого года, а на рост фонда заработной платы в частном секторе — ВВП текущего года, кроме того, имеется тенденция среднегодового роста этого фонда на 698 млн. долл. Рынок квартир в Москве. Данные для этого исследования собраны студентами РЭШ Российской экономической школы) в 1996 гг. После проведенного анализа была выбрана логарифмическая форма модели, как более соответствующая данным: Здесь LOGPRICE — логарифм цены квартиры (в долл. США), LOGLIVSP — логарифм жилой площади (в кв.м), LOGPLAN — логарифм площади нежилых помещении (в кв.м), LOGKITSP — логарифм площади кухни (в кв.м), LOGDIST — логарифм расстояния от центра Москвы (в км). Включены также бинарные, "фиктивные" переменны, принимающие значения 0 или 1: FLOOR — принимает значение 1, если квартира расположена на первом или на последнем этаже, BRICK — принимает значение 1, если квартира находится в кирпичном доме, BAL — принимает значение 1, если в квартире есть балкон, LIFT — принимает значение 1, если в доме есть лифт, R1 — принимает значение 1 для однокомнатных квартир и 0 для всех остальных, R2, R3, R4 — аналогичные переменные для двух-, трех- и четырехкомнатных квартир. Результаты оценивания уравнения (1.5) для 464 наблюдений, относящихся к 1996 г., приведены в таблице 1. Таблица 1
Модель позволяет оценить стоимость квартиры с учетом рассмотренных выше факторов. Вопросы для самопроверки Что такое эконометрика как наука? Что является предметом изучения эконометрики? Какой основной метод исследования в эконометрике? Какова цель эконометрического исследования? Каковы основные задачи эконометрики? Что такое эконометрическая модель? Каковы этапы эконометрического моделирования? Какие переменные применяются в эконометрическом анализе? Какие существуют типы эконометрических моделей? Что такое корреляционная зависимость? Что такое ковариация? Что такое коэффициент линейной корреляции? Что такое спецификация модели? Что такое идентификация эконометрической модели? Дополнительная литература Айвазян С.А., Мхитарян В.С. Прикладная статистика и основы эконометрики. – М.: Юнити, 2001. – 430 с. (глава 1, глава 2, п.2.1). Доугерти К. Введение в эконометрику. – М.: ИНФРА – М, 2009. – 465 с. (Обзор). Елисеева И.И. Эконометрика: Учебник / под. ред. И.И. Елисеевой. – 2-е изд., перераб. и доп. – М.: Финансы и статистика, 2006. – 344 с. (глава 1). Интернет-ресурсы http://www.nsu.ru/ef/tsy/ecmr/index.htm http://subscribe.ru/archive/science.humanity.econometrika/200007/17050500.html http://www.statsoft.ru/home/textbook/glossary/default.htm |