Эконометрика.-6

ОГЛАВЛЕНИЕ

1.2Эконометрика и ее место в ряду математико-статистических и экономических дисциплин . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10

1.3От простых взаимосвязей между переменными к эконометрической модели . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12

1.4Основные понятия эконометрического моделирования . . . . . . . . . 15

1.5Этапы эконометрического моделирования . . . . . . . . . . . . . . . . . 17

2.1Характеристики случайных величин . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21

2.2Закон распределения . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26

2.3Генеральная совокупность и выборка . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30

2.4Вычисление выборочных характеристик . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32

2.5Точечные и интервальные оценки . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32

3.4Оценивание неизвестных параметров КЛММР: метод наименьших квадратов и метод максимального правдоподобия . . . . . . . . . . . . 48

3.5Статистические свойства оценок параметров КЛММР . . . . . . . . . 55

3.6Определение доверительных интервалов для коэффициентов

и функции регрессии . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57

3.7Обобщенная линейная модель . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58

4.1Нелинейные связи в экономике. Линеаризация модели . . . . . . . . . 61

4.2Использование априорной информации о содержательной сущности анализируемой зависимости . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62

4.3Некоторые виды нелинейных зависимостей, поддающиеся линеаризации. Зависимости гиперболического типа . . . . . . . . . . . 64

4.6Зависимости логарифмического типа . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70

4.7Оценка значимости уравнения регрессии. Коэффициент детерминации . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70

4.8Подбор линеаризующего преобразования (подход Бокса—Кокса) . . . 78

4.9Тест Зарембки . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80

5.3.3 Тест Гольдфельда—Квандта . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88

5.4Устранение гетероскедастичности . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 89

6.2Графический метод обнаружения автокорреляции . . . . . . . . . . . . 97

6.3Метод рядов . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 98

7.3Отбор наиболее существенных объясняющих переменных в регрессионной модели . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 114

7.4Линейные регрессионные модели с переменной структурой.

Фиктивные переменные . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 123

7.5 Критерий Г. Чоу . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 125

7.6Частная корреляция . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 126

7.7Построение КЛММР по неоднородным данным в условиях, когда

ВВЕДЕНИЕ

Сегодня деятельность в любой области экономики (управлении, финансовокредитной сфере, маркетинге, учете, аудите) требует от специалиста применения современных методов работы, знания достижений мировой экономической мысли и понимания научного языка. Большинство новых методов основано на эконометрических моделях, концепциях и приемах. Без глубоких знаний эконометрики научиться использовать их невозможно. Чтение современной экономической литературы также предполагает хорошую эконометрическую подготовку.

Специфической особенностью деятельности экономиста является работа в условиях недостатка информации и неполноты исходных данных. Анализ такой информации требует специальных методов, которые составляют один из аспектов эконометрики. Центральной проблемой эконометрики являются построение эконометрической модели и определение возможностей ее использования для описания, анализа и прогнозирования реальных экономических процессов.

Последние десятилетия эконометрика как научная дисциплина стремительно развивается. Растет число научных публикаций и исследований с применением эконометрических методов.

Свидетельством всемирного признания эконометрики является присуждение за наиболее выдающиеся разработки в этой области Нобелевских премий по экономике Р. Фришу и Я. Тинбергу (1969), Л. Клейну (1980), Т. Хаавельмо (1989), Дж. Хекману и Д. Макфаддену (2000), Р. Инглу и К. Грэнджеру (2003).

Достижения современной экономической науки предъявляют новые требования к высшему профессиональному образованию экономистов. Современное экономическое образование, — утверждает директор ЦЭМИРАН академик В. Л. Макаров, — держится на трех китах: макроэкономике, микроэкономике и эконометрике [1].

Курс «Эконометрика» разбит на семь частей.

В первой главе определяется понятие эконометрики и эконометрической модели.

Во второй главе Вы познакомитесь с понятием случайной величины, выборки, закона распределения, оценки, статистической проверки гипотез.

Третья глава посвящена описанию методов и моделей регрессионного анализа.

Глава четвертая посвящена нелинейным моделям регрессии и линеаризации. Здесь также рассмотрены основные способы выбора типа зависимости между переменными регрессионной модели.

Впятой главе рассказывается о природе гетероскедастичности. Описаны способы определения и устранения гетероскедастичности.

Шестая глава посвящена автокорреляции. Рассматриваются способы определения автокорреляции и её устранения.

Вседьмой главе описаны некоторые вопросы практического использования регрессионных моделей. Приводится расчет эластичности, рассматриваются способы определения и устранения мультиколлинеарности, описывается тест на возможность объединения выборки и т. д.

Соглашения, принятые в книге

Для улучшения восприятия материала в данной книге используются пиктограммы и специальное выделение важной информации.

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

Этот блок означает определение или новое понятие.

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

В блоке «На заметку» автор может указать дополнительные сведения или другой взгляд на изучаемый предмет, чтобы помочь читателю лучше понять основные идеи.

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Пример . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

Эта пиктограмма означает пример. В данном блоке автор может привести практический пример для пояснения и разбора основных моментов, отраженных в теоретическом материале.

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

Контрольные вопросы по главе

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

Глава 1

ЭКОНОМЕТРИКА И ЭКОНОМЕТРИЧЕСКОЕ

МОДЕЛИРОВАНИЕ: ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ И ОПРЕДЕЛЕНИЯ

1.1 Вероятностно-статистическая (эконометрическая) модель как частный случай математической модели

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

Математическая модель — это абстракция реального мира, в которой интересующие исследователя отношения между реальными элементами заменены подходящими отношениями между математическими категориями.

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

Эти отношения, как правило, представлены в форме уравнений или неравенств между переменными, характеризующими функционирование моделируемой системы.

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

Вероятностно-статистическая модель — это вероятностная модель, значения отдельных характеристик (параметров) которой оцениваются по результатам наблюдений, характеризующих функционирование моделируемого конкретного явления.

Вероятностно-статистическая модель, описывающая механизм функционирования экономической или социально-экономической системы, называется эконометрической.

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

Если же речь идет о любой математической модели, описывающей механизм функционирования гипотетической экономической или социально-экономической системы, то такую модель называют экономической [2].

В качестве примера экономической модели рассмотрим простейший (идеализированный) вариант так называемой «паутинной модели», которая описывает процесс формирования спроса и предложения определенного товара на рынке. Речь идет о формализации экономического закона спроса и предложения, гласящего: количество товара, которое можно продать на рынке (то есть спрос), изменяется в направлении, противоположном изменению его цены; количество товара, которое продавцы доставляют на рынок (то есть предложение), изменяется в том же направлении, что и цена; реальная рыночная цена складывается на уровне, при котором спрос и предложение равны друг другу.

Займемся математической формализацией этих положений. Пусть xt (ден. ед.) — цена в «момент времени» t. И пусть yt n и yt c — количество товара, соответственно предложенного и купленного («спрошенного») на рынке в тот же момент времени t. Тогда, с учетом одного такта времени, необходимого продавцам на то, чтобы «среагировать» на цену x, можно математически сформулировать приведенные выше закономерности в виде:

где f x — некоторая монотонно возрастающая, а g x — монотонно убывающая функция от аргумента x (от цены).

Математические соотношения, отражающие закон спроса-предложения, могут быть проиллюстрированы рисунком 1.1.

Из рисунка 1.1 видно, что процесс формирования цены начался с назначения в 1-й (начальный) момент времени цены на уровне x1. Продавец отреагировал на это

метное превышение предложения над спросом привело к понижению цены в следующий (2-й) момент времени до уровня x2. Это сразу отразилось на предложении

зультате этого процесса траектория сходится паутинообразно к точке равновесия, к точке пересечения кривых g x и f x .

Реалистическая модель закона спроса-предложения, конечно, сложнее. В частности, y n и y c зависят не только от цены x, поскольку связь между y n и y c ,

с одной стороны, и ценой x — с другой, носит не детерминированный, а стохастический характер.

Рис. 1.1 – График процесса формирования спроса-предложения («паутинная» модель)

Для того, чтобы эта модель превратилась из экономической в эконометрическую, следует говорить не вообще о законе спроса-предложения, а о конкретном его действии в данном месте, данное время и применительно к данному конкретному товару.

1.2 Эконометрика и ее место в ряду математико-статистических и экономических дисциплин

Название «эконометрика» было введена в 1926 г. норвежским экономистом и статистиком Р. Фришем. В буквальном переводе этот термин означает «измерения в экономике».

Эконометрика — самостоятельная научная дисциплина, объединяющая совокупность теоретических результатов, методов и моделей, предназначенных для того, чтобы на базе экономической теории, экономической статистики, математикостатистического инструментария придавать конкретное количественное выражение общим закономерностям, обусловленным экономической теорией.

В соответствии с этим определением суть эконометрики — именно в синтезе экономики, экономической статистики и математики. На рисунке 1.2 приведена диаграмма, иллюстрирующая место эконометрики в сопредельных научных областях.

Говоря об экономической теории в рамках эконометрики, будем интересоваться не просто выявлением экономических законов и связей между экономическими показателями, но и подходами к их формализации, включающими в себя методы спецификации соответствующих моделей с учетом проблемы их идентифицируемости. Под математико-статистическим инструментарием эконометрики подразумевается не вся математическая статистика, а лишь отдельные ее разделы (такие