1 Э К О Н О М Е

1 Э К О Н О М Е Т Р И К А

2 Структура дисциплины Лекции – 1616 ч. ч. Практические занятия на ПЭВМ — 1616 ч. ч. ОТЧЕТНОСТЬ Лабораторная работа на ПЭВМ — 33 Контрольная работа — 3 Зачет

3 Рекомендуемая литература

4 Эконометрика: Учебник / Под ред. И. И. Елисеевой – М. : Финансы и статистика, 2001. Практикум по эконометрике: Учеб. пособие / Под ред. И. И. Елисеевой – М. : Финансы и статистика, 2001.

Рекомендуемая литература Многомерный статистический анализ в экономических задачах: компьютерное моделирование в SPSS; учебное пособие/ Под ред. Орловой И. В. . М: Вузовский учебник , , 2009 — 320 с Кремер Н. Ш. , Путко Б. А. Эконометрика. — М. : Юнити-Дана, 2003 -2004. — 311 с

6 Тема 1. Введение. Эконометрика и эконометрическое моделирование 1. Основные понятия и особенности эконометрического метода. 2. Типы экономических данных, используемых в эконометрических исследованиях: пространственные данные и временные ряды. 3. Специфика экономических данных. 4. Классификация эконометрических моделей. 5. Методы, используемые в эконометрике

7 Деятельность экономиста (в системе управления, финансово-кредитной сфере, маркетинге, учете, аудите) связана с применением последних достижений экономической науки, математико-статистических методов, информационных технологий и пониманием научного языка. . Эконометрика – – это наука, которая дает количественное выражение взаимосвязей экономических явлений и процессов

8 Эконометрика базируется на трех дисциплинах: Экономической теории; Экономической статистике; Теории вероятностей и математической статистике

9 При моделировании используют два типа данных: Пространственные ( ( cross-sectional data ); ); Временные ( ( time-series data ). ). Пространственные данные – – набор сведений по разным объектам, взятым за один и тот же период или момент времени. Временные данные – – набор сведений, характеризующих один и тот же объект, но за разные периоды времени.

10 Всякий экономический объект характеризуется совокупностью признаков. В эконометрической модели выделяют : : Результативный признак (( объясняемый )) – – зависит от других признаков (аналог зависимой пере-менной yy в математике) Факторный признак (( объясняющий )) – – определяет значение признака-результата (аналог независимой переменной xx ))

11 Типы переменных в эконометрической модели • Результирующая (зависимая, эндогенная) переменная Y • Она характеризует результат или эффективность функционирования экономической системы. Значения ее формируются в процессе и внутри функционирования этой системы под воздействием ряда других переменных и факторов, часть из которых поддается регистрации, управлению и планированию. По своей природе результирующая переменная всегда случайна (стохастична). • Объясняющие (экзогенные, независимые) переменные X • Это — переменные, которые поддаются регистрации и описывают условия функционирования реальной экономической системы. Они в значительной мере определяют значения результирующих переменных. Еще их называют факторными признаками. В регрессионном анализе это аргументы результирующей функции Y. По своей природе они могут быть как случайными, так и неслучайными.

ПРИМЕР Задача прогнозирования объема продаж одного из продуктов фирмы Объем продаж – этоэто результирующая , , зависимая переменная Y(тыс. руб. ) В качестве независимых, объясняющих переменных в задаче были выбраны следующие факторы: время — X 11 (мес. ), затраты на рекламу X 22 (тыс. руб. ), цена товара X 33 (руб. ), средняя цена товара у конкурентов X 44 (руб. ), индекс потребительских расходов X 55 (%).

Специфика экономических данных Экономические процессы развиваются во времени , , поэтому большое место в эконометрике занимают вопросы анализа и прогнозирования временных рядов. При этом следует отметить, что временные ряды качественно отличаются от простых статистических выборок. Эти особенности состоят в следующем: последовательные по времени уровни временных рядов являются взаимозависимыми, особенно это относится к близко расположенным наблюдениям; в зависимости от момента наблюдения уровни во временных рядах обладают разной информативностью: информационная ценность наблюдений убывает по мере их удаления от текущего момента времени; с увеличением количества уровней временного ряда точность статистических характеристик не будет увеличиваться пропорционально числу наблюдений, а при появлении новых закономерностей развития она может даже уменьшаться.

14 ЭКОНОМЕТРИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ Основные классы моделей , которые применяются для анализа и прогнозирования экономических систем – модели временных рядов; – регрессионные модели с одним уравнением; – системы одновременных уравнений.

15 Модели временных рядов – – модели, в которых результативный признак Y Y является функцией времени или переменных относящихся к другим моментам времени

16 Типы моделей временных рядов: Модели зависимости результативного признака от времени модели кривых роста (трендовые модели) ; ; адаптивные модели ; ; С помощью таких моделей можно решать задачи прогнозирования объема продаж, спроса на продукцию, краткосрочного прогноза процентных ставок и др

17 Модели зависимости результативного признака от переменных относящихся к другим моментам времени Модели с распределенным лагом – – в в нихних результативный признак зависит от предыдущих значений факторных переменных; Модели модели авторегрессии и скользящего среднего – результативный признак зависит от предыдущих значений результативных переменных;

Продажа кваса в РФ (млн. дкл. ) Годы t Продажа кваса 1995 1 358 1996 2 384. 85 1997 3 411. 7 1998 4 408. 2 1999 5 451. 1 2000 6 524. 6 2001 7 634. 6 2002 8 707. 8 2003 9 762. 5 2004 10 844. 7 2005 11 892. 1 2006 12 1002. 8 2007 13 1153.

19 Регрессионные модели с одним уравнением –– модели, в которых результативный признак Y Y является функцией факторных признаков X X (независимых переменных)

Примеры задач, решаемых с помощью регрессионных моделей Исследование зависимости заработной платы (Y) от возраста (X 1), уровня образования (X 2), пола (X 3), стажа работы (X 4) Прогноз и планирование выпускаемой продукции по факторам производства (производственная функция Кобба – Дугласа означает, что объем выпуска продукции (Y), является функцией количества капитала ( K K ) и количества ( LL ) ) труда) Прогноз объемов потребления продукции или услуг определенного вида (кривая Энгеля , где Y -удельная величина спроса, Х — среднедушевой доход). 0 1 1 2 2 3 3 4 4 y a a x a x 1 2 0 a a y a K L 2 0 11 a x a y a e

Системы одновременных уравнений модели с системой взаимосвязанных регрессионных уравнений. . Пример системы одновременных уравнений : : Модель спроса и предложения состоит из трех уравнений : : Уравнение предложения →→ Q Q tt ss = a 00 + a 1 1 ·· P P t t + a+ a 2 2 ·· P P tt -1 -1 ; ; Уравнение спроса →→ QQ t t dd = b 00 + b 1 1 ·· P P t t + b+ b 2 2 ·· I I tt ; ; Тождество равновесия →→ QQ tt ss = Q t t dd , , гдегде Q Q tt ss — предложение товара в момент времени tt , , QQ t t dd — спрос на товар в момент времени t, t, P P tt — — цена товара в момент времени t, t, P P tt -1 -1 — — цена товара в предыдущий момент времени (( t-1 t-1 ), ), I I tt — — доход потребителей в момент времени tt . .

22 Названия переменных в эконометрических моделях Экзогенные (независимые, управляемые) — значения задаются извне, автономно (( обозначаются — — xx ). ). x x tt — текущая экзогенная переменная Эндогенные (зависимые) – значения определяются внутри модели или взаимозависимые ( ( обозначаются — — yy )) y y tt — текущая эндогенная переменная ; ; Лаговые – – экзогенные xx t-1 t-1 , , x x t-2 t-2 или лаговые эндогенные y y t-1 t-1 , , y y t-2 t-2 переменные за предыдущие моменты времени. Предопределенные (объясняющие) – текущие и лаговые экзогенные переменные (( x x tt , , xx t-1 t-1 , , x x t-2 t-2 ) ) и лаговые эндогенные (( yy t-1 t-1 , , y y t-2 t-2 ). ).

Переменные, входящие в эконометрическую модель Таким образом, эконометрическая модель представляет собой зависимость текущих эндогенных переменных y y tt от предопределенных переменных (( xx tt , , xxt-1 t-1 , , xxt-2 t-2 , , yyt-1 t-1 , , yyt-2 t-2 ). ).

24 Методы используемые в эконометрике: Методы регрессионного анализа; Методы анализа временных рядов; Системы одновременных уравнений; Методы многомерного статистического анализа (МСА):