Методология эконометрического моделирования

История эконометрических исследований.

Как наука возникла в 20в. Препосылки:1)разработка статистич-матем(количественных) методов в экономич эсследованиях.2)накопление статистич знаний 3)создание соврем микро- и макроэкономики 4)развитие статистич теории

XVII век- зарождение политических арифметиков.

Зарождение количественного подхода к экономике относится ко второй половине XVII в. и связано со школой политических арифметиков (У. Петти (1623- 1667), Г. Кинг (1648- 1712), Ч. Давенант (1654- 1714)- эти ученые систематически использовали цифры и факты в своих исследованиях, прежде всего в расчете национального дохода). В трудах ее основателей Вильяма Петти (1623-1687) и Джона Граунта (1620-1674) была провозглашена особенность этого направления: говорить об экономике на языке мер, весов и чисел

Развитие математического направления в статистике.

Работы Адольфа Кетле (1786-1874). Создание им "теории среднего человека" и "социальной физики". Он включил в методы познания кривые распределения, средние величины и отклонения от средних; показал могущество статистики в раскрытии социальных законов.

Выявление закономерности формирования потребления: установление пропорциональности отношения полных расходов и расходов на питание (затем расходов на жилье и т. д.) к приросту доходов домашнего хозяйства (работы Эрнста Энгеля (1821-1896), А. Швабе, Е. Слуцкого (1880-1948), А. Боули (1869-1957)).Анализ закономерности распределения доходов итальянским математиком-экономистом В.Парето (1848-1923) (кривая Парето).

Существенным толчком явилось развитие статистической теории в трудах Ф. Гальтона (1822- 1911), К. Присона (1857 – 1936), Ф. Эдворта (1845- 1926). Появились первые применения парной корреляции: при изучении связей между уровнем бедности и формами помощи бедным.

Параллельно проходил процесс создания маржиналисткой (неоклассической теории, зарождение которой можно датировать 1850-ми годами (появление работ С. Джевонса, Л. Вальраса, К. Менгера).

К. Жюгляр (1819-1905), французский физик, ставший экономистом, первым занялся исследованием экономических временных рядов с целью выделения бизнес-циклов. Вслед за ним С. Китчин, С. Кузнец, Н. Кондратьев, автономно занимаясь этой проблемой, выявили цикличность обновления оборотных средств, циклы в строительстве.

Методология эконометрического моделирования.

Главный инструмент эконометрики – эконометрическая модель, параметры которой оцениваются с помощью методов математической статистики.

Эконометрический метод складывался в преодолении следующих неприятностей, искажающих результаты применения классических статистических методов:

· ассиметричность связей

· мультиколлинеарности объясняющих переменных

· эффекта гетероскедастичности, т.е. отсутствия нормального распределения остатков для регрессионной функции

· автокорреляции

· наличия лагов

Эконометрическое исследование включает решение следующих проблем:

· качественного анализа связей эконометрических переменных- выделение зависимых (Yi) и независимых переменных (Xk)

· изучения соответствующего раздела экономической теории

· подбора данных

· спецификации формы связи между Y и Xk

· оценка параметров модели

· анализа мультиколлинеарности объясняющих переменных, оценки ее статистической значимости, выявление переменных, ответственных за мультиколлинеарность

· введения фиктивных переменных

· выявления автокорреляции, лагов

· выявление тренда, циклической и случайной компонент

· проверки остатков на гетероскедастичность

· анализа структуры связей и построения системы одновременных уравнений

Виды моделей:

1 гр. 1. Статические и динамические 2. Комплексные(макроуровень) и некомплексные

3. Аналитические, имитационные и прогностические

2 гр. 1. Регрессионные(1 уровнение,пр. лин и нелин) 2. Системы одновременных ур-ий 3. Модели временных рядов

Этапы проведения эконометрического моделирования:

· Теоретический (теор. описание рассматриваемого эконометрического процесса)

· Информационный этап (сбор данных)

· Спецификация модели; выбор функциональной формы модели

· Параметризация (оценка параметров модели)

· Верификация (проверка достоверности параметров и модели)

· Использование модели.

Поиск по сайту: