СОДЕРЖАНИЕ
Братск 2007
ЭКОНОМЕТРИКА
Конспект лекций
УДК 519.86
Боярчук, Н.Я. Эконометрика: конспект лекций / Н.Я.Боярчук. –Братск: ГОУ ВПО «БрГУ», 2007. – 94 с.
Рассмотрены условия и методы построения эконометрических моделей по пространственным и временным выборкам, составляющие теоретическую основу общепрофессиональной дисциплины «Эконометрика» специальности 01050265 «Прикладная информатика (в экономике)».
Лекции можно также использовать и при изучении соответствующих разделов дисциплины «Экономико-математическое моделирование» специальности 08050765 «Менеджмент организации».
Рецензент: И.В. Игнатьев зав. кафедрой УТС, профессор
канд.техн.наук
Печатается по решению редакционно-издательского совета
© Боярчук Н.Я., 2007
© ГОУ ВПО «БрГУ», 2007
665709, Братск, ул. Макаренко, 40
ГОУ ВПО «Братский государственный университет»
Тираж 100 экз. Заказ
Введение…………………………………………………............. | |
1. Парная корреляция и регрессия …………………………. | |
1.1. Спецификация модели …………………………………….. | |
1.2. Линейная корреляция и регрессия ……………………….. | |
1.3. Нелинейная регрессия …………………………………….. | |
1.4. Проверка значимости линейного уравнения регрессии... | |
1.5. Корреляция для нелинейной регрессии ………………….. | |
1.6. Предпосылки метода наименьших квадратов ………....... | |
1.7. Обобщенный метод наименьших квадратов…………….. | |
2. Множественная корреляция и регрессия……………….. | |
2.1. Множественный корреляционный анализ ………………. | |
2.2. Спецификация модели ……………………………………. | |
2.3. Частные уравнения регрессии …………………………… | |
2.4. Выбор формы уравнения множественной регрессии …... | |
2.5. Оценка параметров уравнения множественной регрессии | |
2.6. Многошаговый регрессионный анализ …………………. | |
3. Анализ структуры совокупности наблюдений………….. | |
3.1. Однородность совокупности и способы типологического анализа …………………..……............. | |
3.2. Методы последовательного разбиения …………............. | |
3.3. Методы многомерной классификации ………….............. | |
4. Моделирование динамики экономических явлений........ | |
4.1. Экономическая динамика: предмет, основные задачи и понятия …………………………………………………….. | |
4.2. Числовые характеристики экономического развития ….. | |
4.3. Состав динамического ряда ……………………………... | |
4.4. Моделирование одномерных динамических рядов......... | |
4.5. Многомерные временные ряды …………………………. | |
5. Многофакторные динамические модели связи показателей ………………………………………………….. | |
5.1. Особенности пространственно-временной информации.. | |
5.2. Динамическое моделирование взаимосвязей в структурно-однородных совокупностях ………………… | |
5.3. Динамические модели в структурно-неоднородных совокупностях......................................……………………. | |
6. Системы эконометрических уравнений………………….. | |
6.1.Общие понятия и способы представления систем эконометрических уравнений ……………………………. | |
6.2. Структурная и приведенная формы модели ……… …… | |
6.3. Проблемы идентификации структурной модели ………. | |
6.4. Оценка параметров структурной модели ………............. | |
6.5. Двухшаговый метод наименьших квадратов …………… | |
7. Динамические эконометрические модели.……………… | |
7.1. Общая характеристика моделей с распределенным лагом и моделей авторегрессии ………………………… | |
7.2. Оценка параметров авторегрессионных уравнений …… | |
7.3. Интерпретация параметров модели с распределенным лагом | |
7.4. Интерпретация параметров модели авторегрессии …….. | |
7.5. Изучение структуры лага и выбор вида модели с распределенным лагом….……………………………….. | |
7.6. Лаги Алмон ……………………………………................ | |
8. Статистическое прогнозирование динамических рядов.. | |
8.1. Сущность и виды статистических прогнозов ………….. | |
8.2. Методы статистического прогнозирования ……............. | |
Список литературы……………………...........……………..... |
Математическое обеспечение является одной из основных составляющих современных информационных систем (ИС). Поэтому профессионально грамотное сопровождение всего жизненного цикла ИС требует от специалистов в области прикладной информатики знаний и умений квалифицированного математического моделирования реальных объектов. Эконометрические исследования, как составная часть экономико-математического моделирования, позволяют научно обоснованно анализировать динамику и статику причинно-следственных связей между этими объектами, создавая объективные условия оптимального управления ими.
Эконометрика представляет собой научную дисциплину, предметом изучения которой является количественная сторона экономических явлений и процессов. Эконометрические исследования проводятся на основе конкретного числового материала (в отличие от математической экономики), оценивающего величины факторного признака (причины, независимой величины) и результативного показателя (зависимой величины, отклика), которые далее будут обозначаться, как X и Y соответственно.
Между X и Y возможно существование двух видов связей:
· функциональной, когда одному значению X соответствует единственное значение Y (представляется в виде математической формулы);
· стохастической – одному значению X соответствует несколько значений Y (проявляется в среднем, т.е. при большом количестве наблюдений и связана с изменением законов распределения случайных величин X и Y).
Объектом эконометрики является система случайных, но объективно существующих, поэтому теоретически обоснованных исследователем связей между социально-экономическими показателями.
Основной инструмент изучения – это эконометрическая (регрессионная) модель, т.е. модель, которая строится с помощью методов математической статистики. Регрессионные модели используется для анализа состояния и изучения динамики (в т.ч. для прогнозирования) микро– и макроэкономических процессов в виде регрессионных уравнений (и уравнений тренда как их разновидности, когда в качестве Х рассматривается время – t) или их систем.
Основные задачи эконометрики:
· обоснование процесса принятия управленческих решений и выбор наилучшего альтернативного их варианта;
· оценка действий, направленных на повышение эффективности социально-экономических систем;
· прогнозирование микро– и макроэкономических факторов.
Система методов эконометрических исследований включает в свой состав экономическую теорию, математическую статистику и теорию вероятностей, статистические методы (сводка, аналитическая группировка, графические методы, дисперсионный анализ, статистические индексы, корреляционно-регрессионный анализ, кластерный анализ, методы исследования динамических рядов и др. [1,7]).
Предлагаемый конспект лекций по дисциплине «Эконометрика» разработан в соответствии с основной целью преподавания данного предмета, заключающейся в подготовке специалистов в области новейших достижений теории, методологии и практики эконометрического моделирования социально-экономических процессов.
Структура и содержание конспекта лекций соответствуют рабочей программе данной дисциплины. В первом и во втором разделах рассмотрены основы корреляционно-регрессионного анализа, в третьем – методы анализа структуры информативной системы признаков. Следующий раздел посвящен проблемам моделирования динамики одномерных и многомерных временных рядов. В пятом разделе излагаются способы построения пространственно-временных моделей. В шестой части конспекта лекций представлены системы эконометрических уравнений и методы оценки их параметров, в седьмой – дана сравнительная характеристика моделей авторегрессии и моделей с распределенным лагом. В заключительной части рассмотрены основные методы статистического прогнозирования.
Более эффективному освоению теоретического материала, представленного в данном конспекте, будет способствовать выполнение соответствующих практических расчетов, алгоритмы которых подробно рассмотрены в методических указаниях «Статистическое моделирование экономических показателей» [2].
При условии выполнения этих требований результатом изучения дисциплины «Эконометрика» будут не только знания общетеоретических основ эконометрии, но и умение строить, анализировать и использовать эконометрические модели в рамках количественного подхода к разработке и принятию управленческих решений.