ЭКОНОМЕТРИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ЦЕН [c.290]
Единое общепринятое определение эконометрики в настоящее время отсутствует. Сам термин эконометрика 1 был введен в 1926 г. норвежским ученым Р. Фришем и в дословном переводе означает эконометрические измерения . Наряду с таким широким пониманием эконометрики, порождаемым переводом самого термина, встречается и весьма узкая трактовка эконометрики как набора математико-статистических методов, используемых в приложениях математики в экономике. [c.6]
Эконометрическая модель может представлять собой как очень сложную систему, так и простую формулу, которая может быть легко подсчитана на калькуляторе. В любом случае она требует знаний по экономике и статистике. Сначала для определения соответствующих взаимосвязей применяются знания по экономике, а затем для оценки количественной природы взаимосвязей полученные за прошедший период данные обрабатываются с помощью статистических методов. [c.814]
Специфической особенностью деятельности экономиста является работа в условиях недостатка информации и неполноты исходных данных. Анализ такой информации требует специальных методов, которые составляют один из аспектов эконометрики. Центральной проблемой эконометрики являются построение эконометрической модели и определение возможностей ее использования для описания, анализа и прогнозирования реальных Экономических процессов. [c.3]
Федоренко Николай Прокофьевич (р.1917), экономист, один из организаторов и основателей экономико-математического направления экономической науки в СССР. Академик АН СССР (ныне—РАН) с 1964 г., член Президиума академии академик-секретарь Отделения экономики АН СССР (1971—1983), почетный член Международного эконометрического общества. Окончил Военно-химическую академию, был преподавателем, зав. кафедрой экономики химической промышленности, проректором и ректором Московского института тонкой химической технологии им. М.В. Ломоносова. В 1963—1983 гг. — директор организованного им Центрального экономико-математического института АН СССР. Разрабатывая проблемы экономики химической промышленности, предложил новую методику определения затрат и эффективности продуктов, получаемых в комплексных технологических процессах. Под его руководством в ЦЭМИ были развернуты разносторонние исследования в области планирования и управления народным хозяйством на базе экономико-математического моделирования, системного анализа, программно-целевых методов. Были заложены основы теории оптимального функционирования социалистической экономики, создавались системы моделей народнохозяйственного планирования и прогнозирования, разрабатывались основы теории рационального природопользования. Государственная премия (1970). [c.450]
В предлагаемой нами классификации определяющее направление— мера повышения степени комплексности учета реальной ситуации. С этих позиций методы располагаются в следующем порядке нормативные, эконометрические, экономико-математические модели. Нормативные методы. Исходной точкой использования нормативного метода для определения потребности в ТЭР является расчет величин Э — расхода ТЭР на производство отдельных видов продукции (работ) в зависимости от объема их производства [c.118]
Кроме того, каждый экономико-математический метод или подход акцентирует внимание, как правило, на определенной методике формализации конкретной задачи, определенных постулатах или аксиомах, принятых для данного метода. Например, метод линейного программирования с использованием системы алгебраических уравнений, неравенств и целевой функции позволяет находить оптимальные решения при заданных ограничениях. В этот математический аппарат трудно ввести понятия случайности, или вероятности, надежности или самоорганизации объекта. Точно также не представляется возможным ввести в эконометрические модели понятия цели управления, стратегии из теории игр и т.п. [c.14]
Однако необходима определенная осмотрительность при применении данного метода. В этой ситуации возможны ошибки спецификации. Например, при исследовании спроса на некоторое благо в качестве объясняющих переменных можно использовать цену данного блага и цены заменителей данного блага, которые зачастую коррелируют друг с другом. Исключив из модели цены заменителей, мы, скорее всего, допустим ошибку спецификации. Вследствие этого возможно получение смещенных оценок и осуществление необоснованных выводов. Таким образом, в прикладных эконометрических моделях желательно не исключать объясняющие переменные до тех пор, пока коллинеарность не станет серьезной проблемой. [c.252]
Эконометрические методы используют информацию для оценки параметров модели при различных ограничениях, когда возможно. Из предшествующего исследования всегда можно делать выводы для определения направлений, функциональных форм, значимости взаимоотношений. Кроме того, можно объединить мнения экспертов. Оценки отношений могут модифицироваться при помощи информации кросс-секционного анализа и данных временных рядов. И здесь снова необходима надежная информация. Информация со сканеров — это данные недорогих экспериментов, где основные переменные, такие как реклама или цена, варьируются и оценивается их влияние на объем продаж. Результаты таких экспериментов полезны для оценки отношений. Эконометрические модели могут также использовать входящие данные сопряженного анализа. Такие модели позволяют эффективно соединить эвристические и статистические методы. [c.355]
Говорить об ИК как о ключевом ресурсе современных фирм и корпораций стало модно относительно недавно, после публикации в 1993 и 1994 годах отчетов фирмы Скандия о факторах, определяющих истинную стоимость компаний. В этих отчетах, а также опубликованной книге" на их основе, сразу ставшей бестселлером, авторы не только излагают новые методы социально-экономических измерений, но и сравнивают ИК с корнями компании, скрытыми условиями развития, таящимися за внешним фасадом. Стоимость ИК они определяют как разность между акционерной стоимостью компании и стоимостью ее чистых активов, что очень близко по смыслу к определению стоимости неосязаемого капитала в эконометрических работах, хотя полного совпадения здесь нет. Следует напомнить, что практически ту же разность часто отождествляют со стоимостью деловой репутации (гудвиллом). Особых противоречий здесь нет, так как отнесение данной разности на стоимость деловой репутации означает некоторую фигуру умолчания. Это все равно, что просто уйти от ответа на вопрос о происхождении такой разности. Авторы концепций ИК идут гораздо дальше исчисления этой разности. Исследователи и практики выделяют различные составляющие ИК, разрабатывают методы их измерения, предлагают формулы для получения интегрального показателя — стоимости ИК. Наконец, они ищут образные сравнения, помогающие понять значение ИК для жизни компаний, что тоже важно. [c.216]
Первая из гипотез активно выдвигалась в течение первого полугодия 2002 г. Однако ее обсуждение не подкреплялось достаточно убедительными доводами. В определенной степени ее выдвижение могло быть обусловлено тем, что были низкими номинальные значения в результате исключения НДС из статистики 2002 г. Снижение темпов, проявлявшееся, в частности, в снижении показателя инвестиции в процентах к соответствующему периоду предшествующего года , могло отчасти объясняться отклонением от долгосрочного тренда данного показателя в предшествующие два года (особенно в 2000 г.). Кроме того, для объяснения замедления инвестиционной активности в 2002 г. достаточно второй гипотезы П кратковременного снижения инвестиций. Для того чтобы утверждать, что изменения в налоговом законодательстве привели к долгосрочному замедлению инвестиционной активности, следовало бы произвести эконометрический анализ за более продолжительный период после принятия новой главы с учетом ряда влияющих факторов. Ответ на этот вопрос с использованием статистических методов можно будет дать не ранее чем через несколько лет. Однако далее мы сделали попытку рассмотреть, как инвестиционная льгота могла влиять на выбор инвестиционных проектов, и полагаем, что ее стимулирующий эффект сильно преувеличен кроме того, в некоторых случаях она могла тормозить инвестиции в социально значимые проекты, создавая преимущество другим проектам или другим предприятиям. Мы полагаем, что в долгосрочном плане изменения в налоговом законодательстве должны благоприятным образом сказаться на инвестициях. [c.311]
В настоящее время, при достижении определенной стабилизации экономических и инвестиционных процессов, у территорий появилась возможность активного воздействия на структуру финансирования инвестиционной деятельности посредством разработки и реализации комплексных инвестиционных программ социально-экономического развития региона и территориальных систем различного уровня в его составе. Использование эконометрических методов, системы балансов инвестиционных ресурсов, а также балансовой схемы распределения инвестиций позволяют с достаточной достоверностью [c.31]
Что касается сравнительных преимуществ и недостатков различных методов среднесрочного прогнозирования, то преимуществом эконометрического метода является его солидная теоретическая основа, возможность определения статистической значимости рассматриваемых соотношений между различными переменными, одновременное использование нескольких независимых переменных. Главный недостаток этого метода - высокая стоимость. [c.97]
Быстро развивающиеся статистические методы количественного анализа являются удобным инструментом изучения финансовых рынков. Процесс их использования во многом тормозится недостаточно высоким качеством исходных данных. Эконометрика как наука о количественном анализе реальных экономических явлений [7] основывается на современном развитии теории и наблюдений, связанных с методами получения выводов. Цель эконометрики - получение эмпирических выводов экономических закономерностей. В этом качестве эконометрика представляет собой одно из средств контроллинга. Она может использоваться, во-первых, при определении рыночных тенденций и цен в случае применения метода рыночной калькуляции маржи не только на текущую и прошедшие даты, но и в виде прогноза на будущее. Во-вторых, эконометрические модели могут служить опорой в случае выявления тенденций изменения остатков по счетам (корреспондентскому, текущим, клиентским) для управления ими. В-третьих, эконометрические модели могут помочь при прогнозировании рынков для формирования комплексной программы развития и построении среднесрочных финансовых планов. [c.134]
Наиболее известным критерием обнаружения автокорреляции первого порядка является критерий Дарбина— Уотсона. Статистика DW Дарбина-Уотсона приводится во всех эконометрических пакетах как важнейшая характеристика качества регрессионной модели. Метод определения автокорреляции на основе статистики DW подробно рассмотрен в параграфе 6.7. Суть его состоит в вычислении статистики [c.233]
ОЦЕНКА ПАРАМЕТРОВ МОДЕЛИ (ЕЕ ПАРАМЕТРИЗАЦИЯ) [parameter estimation] — 1. Этап построения экономико-математической модели (напр., эконометрической модели) заключается в определении численных значений существенных параметров модели, выявленных на предварительных этапах анализа исследуемого объекта или процесса (см. Идентификация объекта, Спецификация модели). Параметры модели численно оцениваются по данным, полученным путем экономического эксперимента и статистического наблюдения — чаще всего методом наименьших квадратов, методом максимального правдоподобия, а также некоторыми другими статистическими методами. На этой основе можно производить различные операции над моделью (напр., строить прогнозы поведения системы). [c.254]
Эконометрические методы. Как подчеркивается в ряде работ [65, 18], в силу высокой взаимозависимости между народнохозяйственными показателями и определяемыми ими характеристиками энергопотребления целесообразно для изучения этой взаимозависимости рассматривать не отдельно регрессионную зависимость выходного параметра от входных, а систему регрессионных уравнений, связывающих народнохозяйственные показатели с показателями энергопотребления. Тем не менее остается необходимость построения регрессионных уравнений, и здесь встают обычные в этом случае проблемы выявления как состава показателей, формирующих динамику энергопотребления, так и формы уравнений связи между входными и выходными показателями. Необходимо также решение вопроса о степени адекватности получаемого прогноза ожидаемым структурным характеристикам народного хозяйства. Существует определенный опыт в построении регрессионных уравнений для определения потребности в электроэнергии. Этот опыт [16 и др.] для каждого уровня прогноза (все народное хозяйство, промышленность, транспорт и т. п.) позволяет установить свой круг исследуемых параметров (национальный доход или валовая продукция или грузооборот, численность работающих в соответствующем объекте и т. д.). Важный аспект использования эконометрических методов связан с анализом прогнозов, получаемых на основе эконометрических моделей. Здесь, на наш взгляд, интересен подход, связанный с определением так называемых поворотных точек в развитии экономических процессов путем математического анализа системы регрессионных уравнений в сочета- [c.122]
Экономико-математические модели. Если говорить о нормативном методе расчета потребностей, будь то метод прямого счета по отдельным составляющим элементам процесса или по всей технологической цепочке, или о регрессионных, эконометрических методах, то можно отметить, что они с разной степенью комплексности отражают аспекты опредеяения отраслевых потребностей. Наряду с указанным отраслевым направлением определения потребности целесообразно решать задачи межотраслевых взаимодействий в процессе потребления ТЭР, согласования ресурсного и спросо-вого разделов экономики. Такой подход к определению потребности с различной степенью детализации учета реальных условий осуществляется путем построения соответствующих экономико-математических моделей — моделей межотраслевого баланса (МОБ). Их недостаток — сильная агрегированность. Некоторой подправкой модели МОБ с целью уменьшения агрегированности является разработанная в ЦЭМИ АН СССР модель межотраслевых взаимодействий [117], в которой наряду с классическими уравнениями модели МОБ предлагаются регрессионные уравнения, где связь отдельных двух отраслей (поток продукции одной отрасли в другую) выражается через аналогичную взаимосвязь их с сопряженными отраслями, выражая присущие сдвиги в структуре, ассортименте и т. д. В этой работе [117] приводятся, в частности, взаимосвязи энергетических отраслей с другими отраслями народного хозяйства. Указанное сочетание регрессионных уравнений, описывающих состояние отдельных отраслей, с регрессионными уравнениями, отражающими взаимосвязи отраслей, позволит углубить решение вопроса определения потребностей в ТЭР. [c.123]
В ходе анализа финансовых данных любой ряд динамики, будь то процентные ставки или цены на финансовые активы, можно разбить на две компоненты, одна из которых изменяется случайным образом, а другая подчиняется определенному закону. Колебания финансовых переменных значительно изменяются во времени бурные периоды с высокой волатильностью переменных сменяют спокойные периоды и наоборот. В некоторых случаях вола-тильность играет ключевую роль в ценообразовании на финансовые активы. В частности, курсы акций напрямую зависят от ожидаемой волатильности доходов корпораций. Все финансовые учреждения без исключения стремятся адекватно оценить волатильность в целях успешного управления рисками. В свое время Трюгве Хаавельмо, нобелевский лауреат по экономике 1989 г., предложил рассматривать изменение экономических переменных как однородный стохастический (случайный) процесс. Вплоть до 1980-х гг. экономисты для анализа финансовых рынков применяли статистические методы, предполагавшие постоянную волатильность во времени. В 1982 г. Роберт Ингл развил новую эконометрическую концепцию, позволяющую анализировать периоды с разной волатильностью. Он ввел кластеризацию данных и условную дисперсию ошибок, которая завесит от времени. Свою разработку Ингл назвал авторегрессионной гетероскедастической моделью , с ее помощью можно точно описать множество временных рядов, встречающихся в экономике. Метод Ингла сегодня применяется финансовыми аналитиками в целях оценки финансовых активов и портфельных рисков. [c.197]
Объем продаж за предшествующий период представляет собой меру текущего положения на рынке, которое, скорее всего, обусловлено маркетинговой программой, которая очень долго воплощалась в жизнь. Рекламные кампании практически во всех случаях оказывают влияние на будущие периоды, изначально предопределяя будущие циклы покупательской активности. Таким образом, включение в анализ расходов на рекламу за предшествующий период представляет собой попытки оценить такое "переходное" воздействие рекламы. Поэтому реакция на рекламу в данном периоде — это сочетание текущего воздействия и переходных эффектов. Существует много различных статистических методов, с помощью которых обычно делаются попытки оценить подобные переходные эффекты чаще всего используется метод Койка (Koy k model), описание которого можно найти в руководствах по эконометрическим методам исследований. Прочие методы основаны на использовании зависимости текущего объема продаж от текущего уровня рекламы, плюс некоторый "убывающий" процент, отображающий уровни расходов за предыдущие периоды (этот коэффициент упоминается в литературе как показатель "рекламный запас" дня конкретной торговой марки) [34 . Существует, однако, разброд мнений относительно переходного эффекта или показателя "рекламный запас". Чаще всего возникает вопрос, в какой степени сиюминутная ситуация является следствием переходного воздействия собственно рекламы предшествующих периодов, т.е. в какой степени она обусловлена эффектом приверженности покупателей к определенной торговой марке, который проявляется в текущем периоде как следствие удовлетворительного впечатления от пробных покупок, совершенных под действием, проводившейся в предшествующие периоды рекламы [35] [c.580]
Давайте сделаем отступление от модели спроса и предложения, которую мы только что основательно изучили, и спросим, насколько полно согласуется эта модель с соответствующими фактами реальной жизни. Ключевой характеристикой этой модели является то, что и объем предложения, и объем спроса реагируют на цены. Имеются ли реальные доказательства того, что покупатели и продавцы действительно реагируют на цены Конечно же, да. Определенное тому свидетельство — последствия обычных изменений в условиях спроса и предложения. Например, плохая погода в целом способствует увеличению цен на продукты питания, как и предсказывает данная модель. Другого рода доказательства следуют из эконометрического анализа временных рядов и пространственных выборок, относящихся к конкретным рынкам. А подчас подтверждение того, что цены имеют важное значение, может быть получено и без использования экономет-рических методов — на основе данных о состоянии рынка, как в двух последующих примерах. [c.53]
При построении эконометрических моделей обычно преследуют одну из двух основных целей, а иногда и обе эти цели одновременно. Одна цель состоит в получении сведений о структурных коэффициентах и (или) о коэффициентах приведенной формы модели. Другая цель заключается в попытке осуществить с помощью модели условный прогноз эндогенных переменных при определенных предположениях относительно будущих значений экзогенных величин. Если интерес сосредоточен на структурных коэффициентах, то, как мы видели, следует воспользоваться состоятельными операторами оценивания, а затем на основе той же исходной информации оценить асимптотические дисперсии полученных оценок. Если же нас могут удовлетворить коэффициенты приведенной формы, то их несмещенности и состоятельности можно достичь, применяя обыкновенный метод наименьших квадратов к каждому из уравнений в отдельности оценки выборочных дисперсий для полученных значений коэффициентов формируются при этом автоматически. Такой метод можно усовершенствовать. Например, когда имеются опасения, что одновременные возмущения в различных уравнениях приведенной формы окажутся коррелированными, можно воспользоваться процедурой Зельнера (см. гл. 7), позволяющей оценивать несколько внешне не связанных друг с другом уравнений. Однако ни обыкновенный метод наименьших квадратов, ни метод Зельнера не налагают каких-либо ограничений на параметры приведенной формы, в то время как такие ограничения неявно существуют и они воплощены в системе уравнений, связывающей параметры структурной и приведенной формы, т. е. в матрице П = —В-1Г. Клейн полагает, что если спецификация модели в ее структурной форме выбрана правильно, то более эффективными оценками параметров матрицы П будут оценки, найденные посредством оценок В и Г матриц В и Г структурных коэффициентов2, т. е. он предлагает находить оценку матрицы П как П = —В"1 1. Если для оценивания В и Г применялся состоятельный метод оценивания, то и оценка П- тоже будет состоятельной. При этом хотелось бы уметь формировать и оценки выборочных дисперсий элементов матрицы П. Точнее эта задача может быть сформулирована [c.400]