Скачать презентацию Эконометрика Типы моделей Типы данных Эконометрика Скачать презентацию Эконометрика Типы моделей Типы данных Эконометрика

Вводная лекция новая.pptx

  • Количество слайдов: 25

Эконометрика Типы моделей Типы данных Эконометрика Типы моделей Типы данных

Эконометрика — это раздел экономики, занимающийся разработкой и применением статистических методов для измерений взаимосвязей Эконометрика — это раздел экономики, занимающийся разработкой и применением статистических методов для измерений взаимосвязей между экономическими переменными (1926, Рагнар Фриш). Айвазян полагает, что эконометрика объединяет совокупность методов и моделей, позволяющих на базе экономической теории, экономической статистики и математико-статистического инструментария придавать количественные выражения качественным зависимостям.

Эконометрика Статистика Экономическая теория Математика Эконометрика Статистика Экономическая теория Математика

- Результаты экономической теории носят качественный характер, а эконометрика вносит в них эмпирическое содержание. - Результаты экономической теории носят качественный характер, а эконометрика вносит в них эмпирическое содержание. - Математическая экономика выражает экономические законы в виде математических соотношений, а эконометрика осуществляет опытную проверку этих законов. - Экономическая статистика дает информационное обеспечение исследуемого процесса, а эконометрика проводит анализ количественных взаимосвязей между показателями.

Базовые понятия эконометрики Экономическое Экономическая составляющая эконометрики является первичной. Именно экономика определяет постановку задачи Базовые понятия эконометрики Экономическое Экономическая составляющая эконометрики является первичной. Именно экономика определяет постановку задачи и исходные предпосылки Математическое Результат, формируемый на математическом языке, представляет интерес лишь в том случае, если удается его экономическая интерпретация.

Эконометрика Статистика Экономическая теория Математика Эконометрика Статистика Экономическая теория Математика

Классификация моделей ОСНОВНЫЕ КЛАССЫ МОДЕЛЕЙ регрессионные модели с одним уравнением системы регрессионных уравнений модели Классификация моделей ОСНОВНЫЕ КЛАССЫ МОДЕЛЕЙ регрессионные модели с одним уравнением системы регрессионных уравнений модели временных или динамических рядов

1. Регрессионные модели с одним уравнением В таких моделях зависимая переменная - это функция 1. Регрессионные модели с одним уравнением В таких моделях зависимая переменная - это функция от независимых переменных, параметров и случайной составляющей. У = f(X, Β)+ξ = f(x 1, x 2, x 3, …, xk; β 1, β 2, …, βk) + ξ где x 1, x 2, x 3, …, xk – регрессоры, независимые переменные; У – регрессант, зависимая переменная; β 1, β 2, …, βk – параметры модели; ξ – случайная составляющая.

1. Регрессионные модели с одним уравнением. В зависимости от вида функции f(X, Β) различают 1. Регрессионные модели с одним уравнением. В зависимости от вида функции f(X, Β) различают линейную и нелинейную. В зависимости от числа переменных различают парную и множественную регрессионную модель. Парная линейная регрессия: у = α + βх + ξ (2 фактора). Множественная линейная модель у = α + β 1 х1 + β 2 х2 +…+ βkхk + ξ

2. Системы одновременных уравнений Модель состоит из регрессионных уравнений и тождеств, каждое уравнение может 2. Системы одновременных уравнений Модель состоит из регрессионных уравнений и тождеств, каждое уравнение может включать в себя кроме объясняющих и объясняемые переменные из других уравнений системы. Мы имеем набор взаимосвязанных переменных.

2. Системы одновременных уравнений QDT - объем спроса в момент времени t. QST – 2. Системы одновременных уравнений QDT - объем спроса в момент времени t. QST – предложение товара в момент времени t. pt , pt-1 – цены на товар в период времени t и t-1. yt – совокупный или нац. доход в момент времени t. QST =α 0+α 1 pt +α 2 pt-1 +ξ 1 QDT = β 0+β 1 pt +β 2 уt +ξ 2 QDT = QST = Q*

3. Модели временных или динамических рядов модели тренда: T(t) = α+βt+ξ модели сезонности: у 3. Модели временных или динамических рядов модели тренда: T(t) = α+βt+ξ модели сезонности: у = f(t, β)+ξ, тренд-сезонные модели: аддитивная Y(t)=T(t)+S(t)+ ξ мультипликативная Y(t)=T(t)*S(t)*ξ

3. Модели временных или динамических рядов сезонность - это устойчивое колебание в пределах линии 3. Модели временных или динамических рядов сезонность - это устойчивое колебание в пределах линии тренда в определенном периоде t или устойчивые внутри периодические колебания вокруг тренда (нелинейная модель).

Типы данных используемых в эконометрике: Пространственные (перекрестные) данные; Временные ряды; Панельные данные; Типы данных используемых в эконометрике: Пространственные (перекрестные) данные; Временные ряды; Панельные данные;

 Пространственные (перекрестные) данные Набор показателей экономических переменных, полученный в один и тот же Пространственные (перекрестные) данные Набор показателей экономических переменных, полученный в один и тот же период времени, но по разным объектам.

 Временные ряды – ряд значений некоторого экономического показателя, расположенных в хронологической последовательности. Панельные Временные ряды – ряд значений некоторого экономического показателя, расположенных в хронологической последовательности. Панельные данные – набор показателей экономических переменных за некоторый промежутки времени по нескольким объектам.

Этапы построения эконометрической модели 1. Постановочный 2. Априорный 3. Параметризация 4. Информационный 5. Идентификация Этапы построения эконометрической модели 1. Постановочный 2. Априорный 3. Параметризация 4. Информационный 5. Идентификация модели 6. Верификация модели

1. Постановочный Формируется цель участвующих в переменных. исследования, модели набор экономических 1. Постановочный Формируется цель участвующих в переменных. исследования, модели набор экономических

1. Постановочный В качестве цели эконометрического моделирования обычно рассматривают: Ø анализ исследуемого экономического объекта 1. Постановочный В качестве цели эконометрического моделирования обычно рассматривают: Ø анализ исследуемого экономического объекта (процесса); Ø прогноз его экономических показателей; Ø имитацию развития объекта при различных значениях экзогенных переменных, выработку управленческих решений.

2. Априорный Проводится анализ сущности изучаемого объекта, формирование и формализация априорной, т. е. известной 2. Априорный Проводится анализ сущности изучаемого объекта, формирование и формализация априорной, т. е. известной до начала моделирования, информации.

3. Параметризация Осуществляется моделирование, т. е. выбор общего вида модели и выявление входящих в 3. Параметризация Осуществляется моделирование, т. е. выбор общего вида модели и выявление входящих в нее связей. Основная задача: выбор вида функции f(X) в качестве эконометрической модели, в частности, обоснование возможности использования линейной модели как наиболее простой.

Проблема спецификации модели: • выражение в математической форме обнаруженных связей и соотношений; • установление Проблема спецификации модели: • выражение в математической форме обнаруженных связей и соотношений; • установление состава экзогенных и эндогенных переменных; • формулировка исходных предпосылок и ограничений модели.

4. Информационный Сбор необходимой статистической информации — наблюдаемых значений экономических переменных. 4. Информационный Сбор необходимой статистической информации — наблюдаемых значений экономических переменных.

5. Идентификация модели Оценка параметров модели и ее статистический анализ. 5. Идентификация модели Оценка параметров модели и ее статистический анализ.

6. Верификация модели Проверка истинности, адекватности модели. Выясняется, решены проблемы насколько удачно спецификации, идентификации, 6. Верификация модели Проверка истинности, адекватности модели. Выясняется, решены проблемы насколько удачно спецификации, идентификации, какова точность расчетов по данной модели, в конечном счете, насколько соответствует построенная модель моделируемому реальному экономическому объекту или процессу.