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]
В журнале Эконометрика , основанном в 1933 г. Р. Фришем (1895—1973), он дал следующее определение эконометрики Эконометрика — это не то же самое, что экономическая статистика. Она не идентична и тому, что мы называем экономической теорией, хотя значительная часть этой теории носит количественный характер. Эконометрика не является синонимом приложений математики к экономике. Как показывает опыт, каждая из трех отправных точек — статистика, экономическая теория и математика — необходимое, но не достаточное условие для понимания количественных соотношений в современной экономической жизни. Это — единство всех трех составляющих. И это единство образует эконометрику 1. [c.8]
Дайте определение эконометрики. [c.32]
Приводимые ниже определения и высказывания известных ученых позволяют получить представление о различных толкованиях эконометрики. [c.7]
Многие базовые понятия эконометрики имеют два определения — экономическое и математическое . Подобная двойственность имеет место и в формулировках результатов. Характер научных работ по эконометрике варьируется от классических экономических работ, в которых почти не используется математический аппарат, до солидных математических трудов, использующих достаточно тонкий аппарат современной математики. [c.7]
Вообще говоря, требование симметричности матрицы А не строго обязательно для определения идемпотентной матрицы, но именно симметрические идемпотентные матрицы встречаются в эконометрике. [c.274]
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]
Поскольку понятие эконометрика включает экономические измерения, остановимся подробнее на этом вопросе. Измерение понимается по-разному. Прежде всего признаками измерения называют получение, сравнение и упорядочение информации. Это определение исходит из того, что измерение предполагает выделение некоторого свойства, по которому производится сравнение объектов в определенном отношении. Так определяется измерение в широком смысле. [c.25]
До сих пор в качестве факторов рассматривались экономические переменные, принимающие количественные значения в некотором интервале. Вместе с тем может оказаться необходимым включить в модель фактор, имеющий два или более качественных уровней. Это могут быть разного рода атрибутивные признаки, такие, например, как профессия, пол, образование, климатические условия, принадлежность к определенному региону. Чтобы ввести такие переменные в регрессионную модель, им должны быть присвоены те или иные цифровые метки, т. е. качественные переменные преобразованы в количественные. Такого вида сконструированные переменные в эконометрике принято называть фиктивными переменными. В отечественной литературе можно встретить термин структурные переменные 2. [c.141]
Кадастр — это свод количественных, организационных, качественных экономических и экологических показателей природного ресурса. С точки зрения эконометрики часть данных о каждом ресурсе имеет количественную природу (например, площадь, измеренная в гектарах), часть — качественную (например, перечень пород деревьев в лесу). Кадастр представляет собой специализированную базу данных. В кадастре приводят и организационные сведения (например, какой организации или частному лицу принадлежит лесной массив). Данные кадастров лежат в основе планирования использования ресурсов, их экономической оценки, ценообразования, определения ущерба, наносимого среде, системы мер по воспроизводству ресурсов и т.д. [c.369]
В области прикладной эконометрики классической стала работа Стоуна Измерение потребительских предпочтений и затрат в Великобритании. 1920-1938 гг. (1954). Им написан и ряд статей по вопросам политики сбережений и измерения спроса на товары длительного пользования, по теории ценовых индексов и методам определения ошибки измерения в системе национальных счетов. [c.328]
В соответствии с более приемлемым подходом R/S-анализ выполняется повторно с другой начальной даты. Получаемые в результате оценки R/Sn и показателя Херста сравниваются с предыдущими оценками, чтобы определить, значительно ли различаются результаты. Ранее определенная статистика может использоваться для оценки значимости. Длинный временной ряд, такой как данные индекса Доу-Джонса для акций промышленных компаний, позволит нам использовать R/S-анализ для интервалов, которые начинаются с промежутком в десять лет. Используя эту методологию, мы можем проверить, значительно ли изменились основные статистические характеристики рынка, а также раз и навсегда проверить, действительно ли рынок подвергается тому типу "структурного изменения", который уже давно используется специалистами по эконометрике в [c.112]
Проблема изучения взаимосвязей экономических показателей является одной из важнейших проблем экономического анализа. Любая экономическая политика заключается в регулировании экономических переменных, и она должна основываться на знании того, как эти переменные влияют на другие переменные, являющиеся ключевыми для принимающего решения политика. Так, в рыночной экономике нельзя непосредственно регулировать темп инфляции, но на него можно воздействовать средствами бюджетно-налоговой и кредитно-денежной политики. Поэтому, в частности, должна быть изучена зависимость между предложением денег и уровнем цен. Невозможно строить, проверять или улучшать экономические модели без статистического анализа их переменных с использованием реальных статистических данных. Вся сфера экономических исследований может быть в определенном смысле охарактеризована как изучение взаимосвязей экономических переменных, и инструментарием их базового анализа являются методы статистики и эконометрики. [c.293]
Главы 2-4 содержат классическую теорию линейных регрессионных моделей. Этот материал является ядром эконометрики, и студенты должны хорошо освоить его перед тем, как перейти к изучению остальных частей книги. В главе 2 рассматривается простейшая модель с двумя регрессорами, глава 3 посвящена многомерным моделям. В определенном смысле глава 2 избыточна, однако с педагогической точки зрения крайне полезно изучить сначала регрессионные модели с двумя переменными. Тогда, например, можно обойтись без матричной алгебры, в двумерном случае легче также понять графическую интерпретацию регрессии. Глава 4 содержит несколько дополнительных разделов (проблема мультиколлинеарности, фиктивные переменные, спецификация модели), однако ее материал также можно отнести к стандартным основам эконометрики. [c.15]
Данное приложение не претендует на полноту изложения линейной алгебры. В нем лишь приведены определения основных понятий линейной алгебры, используемые в курсе эконометрики, и (без доказательств) некоторые их свойства. [c.484]
Определение. Матрица М называется идемпотентной, если она совпадает со своим квадратом М — М2. Мы далее будем считать матрицу М также и симметричной, так как именно такие матрицы встречаются в эконометрике. Однако многие приведенные ниже результаты верны и без предположения симметричности матрицы М. Часто требование симметричности включают в определение идемпотентной матрицы. [c.502]
При анализе панельных данных возникают некоторые проблемы с определением коэффициента детерминации R2, так что во многих руководствах по эконометрике и монографиях, специально посвященных анализу панельных данных, вообще не упоминается о коэффициенте детерминации. В то же время в некоторых пакетах статистического анализа предусмотрено вычисление коэффициентов детерминации и для панельных данных. [c.258]
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]
Таким образом, эконометрика — это наука, которая дает количественное выражение взаимосвязей экономических явлений и процессов. Нельзя утверждать, что достигнуто однозначное определение эконометрики. Так, Э. Маленво придерживался широкого понимания, интерпретируя эконометрику как любое приложение математики или статистических методов к изучению экономических явлений 2. [c.8]
Организационные структуры имеют два типа жесткие (механистические) и мягкие (организмические). Круг обязанностей работников структуры жесткого типа четко определен контрактом, в мягких структурах обязанности работников определяются примерно и подчинены обстоятельствам. Для организационной структуры мягкого типа характерна децентрализация руководства. Она, как правило, дает лучшие результаты, когда внешняя среда изменчива, непостоянна. Очевидна большая отдача и при совмещении обязанностей, когда работник имеет и экономическое/маркетинговое образование и хорошо знает статистику/эконометрику и к тому же владеет новейшими компьютерными технологиями. [c.34]
Наиболее широко в перечне методов маркетингового анализа представлена статистика. Методология маркетингового анализа использует следующие статистические методы абсолютные, средние, относительные величины, динамические ряды и ряды распределения, группировки, индексы, вариационный и дисперсионный анализ, корреляционно-регрессионный и многомерный анализ, графический метод, трендовые модели, методы экспертных оценок. Эконометрика в маркетинге представлена методами линейного и нелинейного моделирования, а также динамического программирования, моделями, базирующимися на теории массового обслуживания (теория очередей) и теории принятия решений (теория риска), имитационными моделями. Самостоятельное значение придается логистическим моделям управления г отоками товаров и денег и оптимизации товарных запасов. В маркетинговом анализе широко используются квалиметрические методы, а также методы социометрии. Стратегические матрицы (решетки), используемые в маркетинговом планировании для целей разработки оптимальной стратегии, могут найти применение и в маркетинговом анализе - для определения рейтинга фирмы и ее позиции на рынке, для прогноза риска и т.п. Немаловажное значение придается также неформальному описательному и качественному анализу, сценариям развития и т.п. [c.100]
Здесь, правда, необходимо некоторое предостережение. Преувеличенные претензии на сверхэффективность могут подорвать доверие к новейшим научным разработкам. На конференции Нейронные сети и рынок долгосрочного ссудного капитала , организованной отделом нейропрогнозов Лондонской Школы бизнеса, вниманию участников были представлены нейронно-сетевые системы, якобы предсказывающие доходы по акциям с точностью 85%. При этом многое оставалось неясным, в частности делается все это в рамках определенной модели или без каких-либо предположений в расчете на доллары или в местной валюте учитываются ли расходы на совершение сделок и т.д. Из-за недостатка информации такие результаты невозможно воспроизвести, и они не соответствуют уровню требований, сложившемуся к настоящему времени в эмпирической эконометрике. Быть может, все восходящие звезды финансовой науки— не более, чем кладоискатели. Вопреки заявлениям энтузиастов, имею- [c.15]
Известны эконометрист Цви Гриллихес (1929—1999) писал Эконометрика является одновременно нашим телескопом и нашим микроскопом для изучения окружающего экономического мира . Это определение подчеркивает значение эконометричес-кого подхода как на микроуровне (поведение индивидов, домохозяйств, фирм), так и на макроуровне. В этом смысле можно говорить о микро- и макроэконометрике. [c.3]
Термин эконометрика был впервые введен бухгалтером П. Цьемпой (Австро-Венгрия, 1910 г.) ( эконометрия — у Цьемпы). Цьемпа считал, что если к данным бухгалтерского учета применить методы алгебры и геометрии, то будет получено новое, более глубокое представление о результатах хозяйственной деятельности. Это употребление термина, как и сама концепция, не прижилось, но название эконометрика оказалось весьма удачным для определения нового направления в экономической науке, которое выделилось в 1930 г. [c.7]
О. Ланге (1904—1965) писал, что эконометрика занимается определением наблюдаемых в экономической жизни конкретных количественных закономерностей, применяя для этой цели статистические методы. Статистический подход к эконометричес-ким измерениям стал доминирующим. Это положение обусловило содержание настоящего учебника. [c.8]
Первый момент — эконометрика как система специфических методов начала развиваться с осознания своих задач — отражения особенностей экономических переменных и связей между ними. В уравнения регрессии начали включаться переменные не только в первой, но и во второй степени — с целью отразить свойство оптимальности экономических переменных наличия значений, при которых достигается мини-максное воздействие на зависимую переменную. Таково, например, влияние внесения удобрений на урожайность до определенного уровня насыщение почвы удобрениями способствует росту урожайности по достижении оптимального уровня насыщения удобрениями его дальнейшее наращивание не приводит к росту урожайности и даже может вызвать ее снижение. То же можно сказать о воздействии многих социально-экономических переменных (скажем, возраста рабочего на уровень производительности труда или влияния дохода на потребление некоторых продуктов питания и т. д.). В конкретных условиях нелинейность влияния переменных может не подтвердиться, если данные варьируют в узких пределах, т.е. являются однородными. [c.15]
Исследование динамики социальных и экономических процессов выявило довольно сильную распространенность эффекта насыщения выхода на асимптоту при достижении определенных значений показателей. В силу этого в эконометрике большое распт ространение получили так называемые кривые с насыщением. К этому типу кривых относится кривая Гомперца — s-образная кривая, предложенная Б. Гомперцем (1799—1865), которая имеет вид [c.20]
Несмотря на широкое использование в эконометрике коэффициентов эластичности, возможны случаи, когда их расчет экономического смысла не имеет. Это происходит тогда, когда для рассматриваемых признаков бессмысленно определение изменения значений в процентах. Например, вряд ли кто будет определять, на сколько процентов может измениться заработная плата с ростом стажа работы на I %. Или, например, на сколько процентов изменится урожайность пшеницы, если качество почвы, измеряемое в баллах, изменится на 1 %. В такой ситуации степен- [c.74]
Индекс детерминации для нелинейных по оцениваемым параметрам функций в некоторых работах по эконометрике принято называть квази-/ 2 . Для его определения по функциям, использующим логарифмические преобразования (степенная, экс понента), необходимо сначала найти теоретические значения пу (в нашем примере In/ ), затем трансформировать их через антилогарифмы антилогарифм (1пу ) = у, т. е. найти теоретические значения результативного признака и далее определять индекс детерминации как квази- R , пользуясь формулой [c.118]
Эконометрика рассматривает все эти вопросы, и в последующих главах мы опишем способы решения поставленных проблем. Не следует предполагать, что после изучения книги читатель сразу же станет опытным эконометристом. Этому есть две причины. Во-первых, имеется много технического (теоретического) материала, не включенного в данную книгу. Во-вторых, даже если два эконометриста обладают одинаковыми теоретическими познаниями, оценки и прогнозы, полученные ими, будут различаться. Это происходит оттого, что эконометрика представляет собой нечто большее, чем только применение теоретических знаний. Она требует прочных экономических знаний и определенного скептицизма по поводу значимости теорем в практических приложениях. [c.28]
Данные в эконометрике никогда не являются экспериментальными. Не правда ли, было бы интересно удвоить цены на сахар, оставив все остальные цены неизменными, и посмотреть на реакцию потребителя Вероятно, это и было возможно в Советском Союзе, но определенно невозможно в современной России, и, следовательно, эконометрист не может ставить подобные эксперименты. [c.475]