Учебные материалы по экономике | Учебное пособие по эконометрике

Эконометрика как отрасль науки появилась в первой четверти ХХ века и дословно означает “экономические измерения”. Появление эконометрики соответствовало общей тенденции развития экономического знания, хорошо охарактеризованной в работе [5, с.6]: “Язык экономики все больше становится языком математики, а экономику все чаще называют одной из наиболее математизированных наук”.

За прошедшее столетие развития эконометрики сложилось достаточно однозначное понимание содержания (предмета и метода) этой науки. Оно отражено в образовательном стандарте, в соответствующих учебниках и пособиях. В экономической литературе высказывается такая точка зрения на место эконометрики в современой экономике: современная экономика в состав экономической теории включает четыре дисциплины: макроэкономику, микроэкономику, мировую экономику и эконометрику.

Еще одно представление о содержании эконометрики дает ее характеристика как интегральной области знаний: эконометрика является синтезом экономики, математики, статистики и информатики.

При изучении и практическом использовании эконометрики студенты встречаются как минимум с пятью трудностями.

Первая трудность является следствием интегрального характера дисциплины, поэтому и учебники пишут различные специалисты. Экономисты пишут содержательно и понятно, но в основном о прикладной стороне вопроса, а суть математического аппарата остается нераскрытой. Математики пишут математически корректно, раскрывают тонкости методов, но непонятно – какое отношение все это имеет к экономике. Наконец, есть учебники, которые совмещают в себе оба направления, но в таком случае растет объем материала.

Вторая трудность обусловлена тем, что эконометрика как учебная дисциплина в российских вузах появилась всего 10-12 лет назад, и поэтому отсутствуют традиции, сложившиеся отечественные школы, устоявшаяся учебная литература.

Третья трудность изучения эконометрики вытекает из традиционно слабой подготовки экономистов в области теории вероятностей, математической статистики, теории случайных процессов и математики в целом. Не преодолена точка зрения на второстепенность такой подготовки для экономистов, хотя это и противоречит опыту экономического образования в развитых странах. Слабая подготовка не позволяет эффективно применять математико-статистический аппарат в практической деятельности, а для молодых специалистов это служит подтверждением ненужности такой подготовки – образовался порочный замкнутый круг. Поэтому при работе с этим пособием читателям придется вспомнить некоторые разделы из математического цикла дисциплин. Мы рекомендуем проработать Прилож. 1 и 2: основные понятия теории вероятностей и математической статистики и элементы матричной алгебры.

Четвертая трудность изучения эконометрики обусловлена тем, что отечественные школы математической статистики и эконометрики находятся в процессе перехода на международную (англизированную) систему понятий и обозначений, а разные учебники и пособия отражают разные этапы на этом пути. Ясно, что это создает "вавилонское столпотворение", которое затрудняет использование различных источников, требует знания английского языка. В настоящем пособии мы старались следовать понятиям и обозначениям [5].

Пятая трудность возникает при использовании эконометрических знаний в практической деятельности. Оказывается, что знания всех тонкостей теории не помогают решать конкретные задачи, если в вашем распоряжении нет современного эконометрического пакета прикладных программ вместе с компьютером. Таким образом, эконометрист обязательно должен быть опытным пользователем компьютера.

Последнее обстоятельство очень важно при изучении эконометрики. Математическая громоздкость методов, многократная проверка гипотез, многовариантность вычислительных процедур создают ощущение невозможности – неэффективности — практического их использования. Однако это не так. Компьютерные технологии снимают все вычислительные трудности. Это в полной мере относится, например, и к применению аппарата матричной алгебры. Если раньше его ценили только за аналитичность и компактность представления, а вычислительный аспект оставался в стороне, то сейчас матричные выражения прямо записываются на языке пакета программ как обычные арифметические выражения. Язык матричной алгебры благодаря компьютеру стал и мощным языком вычислений.

Перечень сокращений

ЗР	— закон распределения
КЛММР ЛММР	— классическая ЛММР — линейная модель множественной регрессии
МЛР	— множественная линейная регрессия
ММЛР	— модель множественной линейной регрессии
ММП	— метод максимального правдоподобия
МНК	— метод наименьших квадратов
МО	— математическое ожидание
НЗР	— нормальный ЗР
НЗРСВ	— НЗР СВ
ОЛММР СВ	— обобщенная ЛММР — случайная величина
СКО	— среднее квадратическое отклонение
ФР	— функция распределения
ФРСВ AR(p) MA(q) ARMA(p, q) DL(p) ADL(p, q)	— ФР СВ — авторегрессионная модель р-го порядка (autoregressive) — модель скользящей средней q-го порядка (moving average) — авторегрессионная модель скользящей средней порядков р и q (autoregressive moving average) — модель с распределенными лагами порядка р (distributed lags) — авторегрессионная модель с распределенными лагами порядков р и q (autoregressive distributed lags)

Перечень обозначений
n	— длина выборки
p	— число переменных в уравнении регрессии
åxi	— суммирование по индексу i от 1 до n
Пxi	— перемножение по индексу i от 1 до n
Х	— если по тексту вектор, то это вектор-столбец. Это касается и любых других идентификаторов
Х’	— вектор-строка (штрих — операция транспонирования)
М(Х)	— математическое ожидание СВ Х
b1, b2, … , b р	— истинные (всегда неизвестные) параметры регрессии
b1, b2, … , b р	— оценки истинных значений параметров регрессии
Nх(a, s)	— нормальный закон распределения СВ Х с параметрами МО=а, СКО=s
a	— уровень значимости критерия — вероятность совершить ошибку 1-го рода: отвергнуть истинную гипотезу Но (обычно принимается a=0,05)

b	— вероятность совершить ошибку 2-го рода: принять неверную основную гипотезу Но
g=1-b	— вероятность отвергнуть неверную гипотезу Но — мощность критерия
Прописные латинские	— имена переменных. Часто вектор или матрица.
Строчные латинские	— значения переменных. Для соответствующих греческих букв – выборочные значения параметров (b, e, s и пр.)
Строчные греческие	— имена переменных и теоретические значения параметров (b, e, s и пр.)

1. Основные понятия эконометрики

1.1. Концепция эконометрического моделирования

Моделирование как метод познания было осознано только в начале ХХ века. В физико-технических дисциплинах начали широко применяться вещественные модели (судов, автомобилей и т. п.), результаты экспериментов с которыми на основе теории подобия переносились на оригиналы.

Показателен случай, произошедший в Англии, когда некий инженер на основе изучения поведения модели строящегося корабля в бассейне предсказал, что при спуске на воду корабль перевернется. Ему не поверили, но так и случилось. По этому поводу в Лондоне была установлена мемориальная доска с надписью: вечному порицанию невежества лордов адмиралтейства.

В экономике основой моделирования преимущественно явились знаковые модели — математические, а с середины ХХ века — еще и программно-компьютерные.

В самом общем виде модель — это мысленно представляемая или материально реализованная система, которая отображает (воспроизводит) объект исследования так, что ее изучение дает нам новые знания об этом объекте. Знаковую модель можно мыслить как теорию данного объекта: формальную или неформальную, полную или неполную, достоверную или недостоверную, противоречивую или непротиворечивую, с меньшей или с большей предсказательной силой, описательную или объяснительную, эмпирическую или теоретическую.

Математической моделью называют знаковую модель, элементами которой являются математические объекты-знаки (числа, переменные, функции, векторы, матрицы и пр.) и математические отношения между ними (сложение, дифференцирование, быть параллельными и пр.). Моделированием называют процесс исследования объекта познания на его моделях (или самих моделей), а также сам процесс построения моделей.

Учебное пособие по эконометрике

1.1. Концепция эконометрического моделирования

Наташа

Узнать стоимость за 15 минут

Распродажа дипломных

Подпишись на наш паблик в ВК

Нужна работа?