Реферат Курсовая Конспект
ЭКОНОМЕТРИКА - раздел Математика, Санкт-Петербургский Государственный Университет Аэрокосмического При...
|
Санкт-Петербургский государственный университет
аэрокосмического приборостроения
М.А.Нарбут, М.В.Соколовская
ЭКОНОМЕТРИКА
Краткий курс лекций для студентов-заочников
экономических специальностей
Санкт-Петербург - 2002
Предисловие
Курс эконометрики появился в учебных планах по экономическим специальностям совсем недавно. Как видно из названия курса ("эконо-" - экономика, "-метрика" - измерение), он посвящен проблемам измерения экономических величин и процессов. Впрочем, некоторые авторы предпочитают название курса "эконометрия". В более широком смысле слова эконометрика занимается применением математических методов (в частности, методов теории вероятностей и математической статистики) в экономической теории.
В системе западного экономического образования курс эконометрики наряду с микроэкономикой и макроэкономикой рассматривается как важнейшая составляющая курса экономической теории. В России до недавнего времени вопросы, относящиеся к эконометрике, изучались в курсах статистики (экономической статистики), а также в курсе математической статистики. Владение методами математической статистики является совершенно необходимым при изучении эконометрики, и мы будем далее часто их напоминать. Для повторения основных понятий теории вероятностей и математической статистики можно обратиться к учебнику В.Е.Гмурмана [3]. Что же касается собственно курса эконометрики, то для более полного его изучения можно в первую очередь рекомендовать учебные пособия [4, 5, 8].
Авторы надеются, что данное руководство окажется полезным в учебном процессе, и с благодарностью примут замечания и пожелания читателей. Авторы считают своим приятным долгом выразить глубокую благодарность проректору ГУАП по учебной работе, заведующему кафедрой компьютерной математики и программирования профессору В.И.Хименко и сотрудникам кафедры компьютерной математики и программирования за поддержку и помощь в работе.
Введение
Проблема изучения взаимосвязей экономических показателей является одной из важнейших в экономическом анализе. Эта проблема является центральной в эконометрике и решается построением эконометрической модели и определением возможностей ее использования для описания, анализа и прогнозирования реальных экономических процессов. Экономическая политика заключается в регулировании этих процессов с помощью выявленных взаимосвязей параметров и переменных.
Эконометрика – это самостоятельная научная дисциплина, объединившая совокупность теоретических результатов, приемов, методов и моделей, предназначенных для того, чтобы на базе экономической теории, экономической статистики и математико-статистического инструментария придавать конкретное количественное выражение общим экономическим закономерностям, вскрываемым экономической теорией. Можно сказать, что суть эконометрики – синтез экономики, экономической статистики и математики [1].
Осуществление радикальных реформ при переходе к рыночной экономике требует проведения эконометрических расчетов, позволяющих прогнозировать результаты хозяйственной деятельности и обосновать выбранный путь их достижения. Целью эконометрики является прогнозирование динамики макро- и микроэкономических факторов хозяйственной деятельности. Прогнозная информация должна давать возможность принимать решения в зависимости от хозяйственной конъюнктуры. Эконометрические расчеты выступают эффективным средством совершенствования управления хозяйственной деятельностью, без них невозможно достижение высоких экономических результатов. В новых условиях хозяйствования руководителям предприятий часто приходится принимать решения в ситуации неопределенности, требующей применения специфических математических методов.
Задачами, решаемыми эконометрикой, являются:
· оценка ситуации при интерпретации экономических явлений и их предвидении;
· определение стратегии хозяйственной деятельности, как на ближайшую, так и на
отдаленную перспективу;
· обоснование процесса принятия управленческих решений;
· оптимизация различных вариантов управленческих решений.
Классификацию целей и задач, решаемых эконометрикой, можно рассматривать с трех точек зрения:
· конечных прикладных целей;
· уровня иерархии;
· профиля.
На рис. 1-3 представлены перечни задач, решаемых эконометрикой.
| ||||||||||||
Рис.1. Задачи, решаемые для достижения прикладных целей | ||||||||||||
| ||||||||||||
Рис.2. Задачи уровней иерархии | ||||||||||||
| ||||||||||||
Рис.3. Профильные задачи |
Моделирование взаимосвязей экономических явлений и процессов производится с помощью математических моделей. Математическая модель – эта абстракция реального мира, в которой отношения между реальными элементами заменены отношениями между математическими категориями. Эти отношения, как правило, могут быть представлены в форме уравнений и (или) неравенств между показателями (переменными), характеризующими функционирование моделируемой реальной системы. Искусство построения математической модели состоит в том, чтобы совместить как можно большую лаконичность в её математическом описании с достаточной точностью модельного воспроизводства анализируемой реальности.
Круг задач эконометрики и ее связь с экономической теорией поясним на двух примерах, взятых из микро- и макроэкономики.
Пример 1.
Как известно, спрос и предложение относятся к основным понятиям микроэкономики. Пусть переменная X определяет количество товара, рыночная цена которого равна p
( price – цена ). Спрос на данный товар – это количество товара X, которое потребители готовы купить по цене p, т.е. это функция X = D(p). Как правило, функция спроса D(p)
(Demand – спрос ) является убывающей. В экономике принято по оси абсцисс откладывать количество товара X, а по оси ординат – цену p (рис. 4). В первом приближении функцию спроса X = D(p) можно считать линейной: X = a-b p, (b > 0).
Предложение – это количество товара X, которое производители готовы продать по цене p, т. е. это функция X=S(p). Как правило, функция предложения (Supply – предложение) является возрастающей и может быть аппроксимирована линейной зависимостью: X = a+bp, (b > 0).
Изобразим графики функций D(p) и S(p) на одном чертеже (рис.4). Точка E пересечения этих графиков (Xe, pe) ( equilibrium – равновесие ) отвечает состоянию рыночного равновесия. Если бы цена товара была ниже равновесной ( p < pe ), то спрос на данный товар превышал бы предложение, возник бы дефицит товара. Напротив, если p > pe, то предложение превышает спрос и товар не раскупается полностью. В обоих случаях давление рынка должно приводить к установлению равновесной цены pe. Изменение рыночной цены p(t) = pt представляет собой процесс, разворачивающийся во времени, анализ динамики рыночных цен мы здесь не рассматриваем.
Рис.4. Графики функций спроса и предложения
Отметим только, во-первых, что задачей эконометрических исследований является оценка постоянных a, b, a, b по данным экономической статистики, социологических опросов и т. п. И, во-вторых, что при определении предложения на данный товар X = Xt в ряде случаев следует учитывать не только его цену p = pt в рассматриваемый момент времени t, но и например цену pt-1 в некоторый предыдущий момент времени (t-1) (здесь единицей времени может быть год, месяц, день – в зависимости от конкретной задачи).
Тогда закон предложения запишется в виде , и задачей эконометрики будет определение констант a, b, c.
Пример 2.
В качестве примера из макроэкономики рассмотрим кривую Филлипса, устанавливающую зависимость между изменением уровня инфляции и занятостью на рынке труда x = L / Lпред ( Labour – труд, рабочая сила ), где Lпред – предельное значение предложения труда, L – требуемая рабочая сила. Если x<1, то существует безработица. Если x = 1, ее нет, при этом L = Lпред. Данные статистики многих капиталистических стран свидетельствуют о существовании зависимости между и x (рис.5).
Из рис. 5 видно, что существует такой уровень занятости x0, при котором инфляция не растет (сам Филлипс рассматривал вместо изменения инфляции Dpt изменение заработной платы рабочих). Количественная оценка зависимости между Dpt и x представляет собой типичную задачу эконометрики.
Рис.5. Кривая Филлипса
Основные этапы эконометрического моделирования следующие:
· априорный анализ экономической сущности изучаемого явления;
· определение конечных целей исследования, набор участвующих в нем факторов и
показателей, выявление их роли;
· моделирование, т.е. выбор общего вида модели, состава и формы входящих в нее
связей;
· формирование и формализация априорной информации, относящейся к природе
исходных статистических данных и случайных составляющих;
· сбор необходимой статистической информации: регистрация значений участвующих в
модели факторов и показателей на различных временных и пространственных
интервалах функционирования явления;
· анализ модели и статистическое оценивание найденных параметров модели.
Глава 1. АНАЛИЗ ДАННЫХ
.
Глава 2. ВРЕМЕННЫЕ РЯДЫ
Глава 3. ОЦЕНКА КАЧЕСТВА СПЕЦИФИКАЦИИ МОДЕЛИ
Список литературы
1. Айвазян С.А., Мхитарян В.С. Прикладная статистика. Основы
эконометрики. В 2 т. – М. ЮНИТИ, 2001. Т.1, 656 с., Т.2, 432 с.
2. Бокс Дж., Дженкинс Г. Анализ временных рядов. Прогноз и управление.
В 2 т. М.: «Мир», 1974 – т.1, 406 с., т.2, 198 с.
3. Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика.
М. Высшая школа, 1999 – 480 с..
4. Доугерти К. Введение в эконометрику. М. Инфра-М. 2001 – 402 с.
5. Елисеева И.И., Курышева С.В., Костеева Т.В. и др. Эконометрика.
Под ред. И.И.Елисеевой.— М. «Финансы и статистика», 2001.—344 с.
6. Елисеева И.И., Курышева С.В., Гордиенко Н.М.. и др. Практикум по
эконометрике. Под ред. И.И.Елисеевой – М. «Финансы и статистика»,
2001 – 192 с.
7. Кремер Н.Ш., Путко Б.А. Эконометрика. М. ЮНИТИ-ДАНА, 2002 –
311 с.
8. Магнус Я.Р., Катышев П.К., Пересецкий А.А. Эконометрика. Начальный
курс – М. Дело, 2001 – 400 с.
Оглавление
Предисловие ……………………………………………………………….. 3
Введение ……………………………………………………………………. 4
Глава 1. Анализ данных …………………………………………………… 8
§ 1. Состав исходной информации……………………………………... 8
§ 2. Интерполяционный полином Лагранжа …………………………... 9
§ 3. Парная линейная регрессия. Метод наименьших квадратов …….10
§ 4. Множественная линейная регрессия ………………………………12
§ 5. Нелинейные модели ……………………………………………….. 15
§ 6. Системы одновременных эконометрических уравнений ……….. 16
Глава 2. Временные ряды …………………………………………………. 18
§ 7. Составляющие временного ряда ………………………………….. 18
§ 8. Определение составляющих временного ряда ……………………18
§ 9. Временной ряд как случайный процесс ………………………….. 20
§10. Модели ARIMA ……………………………………………………. 21
§11. Учет сезонных составляющих …………………………………….. 23
Глава 3. Оценка качества спецификации модели …………………………25
§12. Анализ погрешностей исходной информации …………………….25
§13. Доверительные интервалы ………………………………………… 26
§14. Расчет погрешностей ………………………………………………. 29
§15. Коэффициент детерминации ……………………………………….31
§16. Средняя ошибка аппроксимации …………………………………..32
§17. Принцип максимального правдоподобия. Построение
регрессионных моделей при гетероскедастичности ошибок……. 32
§18. Статистические гипотезы…………………………………………. 34
§19. F-статистика …………………………………………………………35
§20. t- статистика …………………………………………………………36
Список литературы …………………………………………………………38
– Конец работы –
Используемые теги: Эконометрика0.043
Если Вам нужно дополнительный материал на эту тему, или Вы не нашли то, что искали, рекомендуем воспользоваться поиском по нашей базе работ: ЭКОНОМЕТРИКА
Если этот материал оказался полезным для Вас, Вы можете сохранить его на свою страничку в социальных сетях:
Твитнуть |
Новости и инфо для студентов