ЭКОНОМЕТРИКА 1 Структура дисциплины n n n

ЭКОНОМЕТРИКА 1

Структура дисциплины n n n Лекции – 16 ч. Практические занятия на ПЭВМ - 16 ч. ОТЧЕТНОСТЬ Лабораторная работа на ПЭВМ - 3 Контрольная работа - 3 Зачет 2

Рекомендуемая литература 3

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. 4

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 n Кремер Н. Ш. , Путко Б. А. Эконометрика. — М. : Юнити-Дана, 2003 -2004. — 311 с n

Тема 1. Введение. Эконометрика и эконометрическое моделирование n n n 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 6

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

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

При моделировании используют два типа данных: Пространственные (cross-sectional data); Ø 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. Ø 9

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

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. 11

ПРИМЕР Задача прогнозирования объема продаж одного из продуктов фирмы Объем продаж – это результирующая, зависимая переменная Y(тыс. руб. ) Ø В качестве независимых, объясняющих переменных в задаче были выбраны следующие факторы: Ø время - X 1 (мес. ), Ø затраты на рекламу X 2 (тыс. руб. ), Ø цена товара X 3 (руб. ), Ø средняя цена товара у конкурентов X 4 (руб. ), Ø индекс потребительских расходов X 5 (%). Ø

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: Ø последовательные по времени уровни временных рядов являются взаимозависимыми, особенно это относится к близко расположенным наблюдениям; Ø в зависимости от момента наблюдения уровни во временных рядах обладают разной информативностью: информационная ценность наблюдений убывает по мере их удаления от текущего момента времени; Ø 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.

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

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

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

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

Продажа кваса в РФ (млн. дкл. ) Годы Продажа кваса t 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. 3

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

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 ) и количества (L) труда) Прогноз объемов потребления продукции или услуг определенного вида (кривая Энгеля , где Y -удельная величина спроса, Х - среднедушевой доход).

Системы одновременных уравнений . модели с системой взаимосвязанных регрессионных уравнений Пример системы одновременных уравнений : Модель спроса и предложения состоит из трех уравнений: q Уравнение предложения → Q t s q Уравнение спроса q Тождество равновесия → → = a 0 + a 1 ·P t + a 2 ·P t -1 ; Q t d = b 0 + b 1 ·P t + b 2 ·I t ; Q t s = Q t d, где Q ts - предложение товара в момент времени t, Q td - спрос на товар в момент времени t, P t - цена товара в момент времени t, P t -1 - цена товара в предыдущий момент времени (t-1), I t - доход потребителей в момент времени t.

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

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

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