Эконометрические методы строятся на синтезе трех областей знаний экономики, математики и статистики. Основа эконометрии — экономическая модель, под которой понимается схематическое представление экономического явления или процесса при помощи научной абстракции, отражения их характерных черт. Наибольшее распространение получил метод анализа затраты — выпуск . Это матричные (балансовые) модели, строящиеся по шахматной схеме и позволяющие в наиболее компактной форме представить взаимосвязь затрат и результатов производства. Удобство расчетов и четкость экономической интерпретации — главные особенности матричных моделей. Это важно при создании систем механизированной обработки данных, при планировании производства продукции с использованием ЭВМ. [c.268]
Эконометрические методы получили особенно большое развитие с возникновением ЭВМ. ЭВМ сыграли важную роль в освоении этих методов и использовании их в экономических расчетах. В развитие эконометрии внесли вклад российские ученые Е. Слуцкий, Л. Канторович, В.Немчинов. [c.589]
Однако надо отметить, что при формализации многое остается за пределами анализа, и чем больше степень формализации, тем в общем случае беднее оказывается модель. Особенно четко эта ситуация видна при переходе от методов логического моделирования к эконометрическим моделям. [c.113]
В эконометрическом моделировании значение метода Монте-Карло особенно велико. С его помощью можно построить модель с заранее известными параметрами (отметим еще раз, что в реальных моделях параметры никогда не бывают известны). [c.286]
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]
Существование статистики Херста в экономических данных должно озаботить особенно тех экономистов, которые полагаются на методы эконометрики. Эффект долговременной памяти так или иначе обесценивает эконометрические модели и объясняет слабость экономических предсказаний. Слишком много субъективного искусства остается в этой дисциплине, которая старается быть аналитической. [c.127]
Функциональные зависимости очень наглядно проявляются при использовании графических построений в рамках эконометрического моделирования экономических процессов. Эконометрика - наука об экономических измерениях, результатами этой науки широко пользуется экономическая теория. Использование графиков позволяет представить функциональные связи, как в статике, так и в динамике, определяемой изменением различных показателей. Графический метод, используемый экономистами, имеет одну интересную особенность - здесь независимая переменная (аргумент) обычно откладывается на оси ординат, а зависимая (функция) - на оси абсцисс, что связано со сложившимися в экономической науке традициями. [c.35]
Тема Панельные данные дополняет книгу до полного набора тем, необходимых для начального эконометрического образования. Эта тема особенно важна для экономических исследований в России, где временные ряды макроэкономических данных еще слишком короткие для применения методов анализа временных рядов. [c.24]
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]
Метод оценки разностей разных порядков во временных рядах для подбора наиболее подходящей степени полинома для описания тренда развивался О. Андерсоном одновременно с В. Госсетом (Стьюдент) (1876—1937). Обнаружилось, что нельзя применять классические методы корреляционного анализа к временным рядам, так как не выполняется исходное условие — независимость наблюдений. Так был установлен эффект автокорреляции, выявление и устранение которого составляют одну из важнейших особенностей эконометрического метода. [c.20]
Эконометрический метод наиболее подходит для прогноза тех местных доходов, которые особенно чувствительны к изменениям местных экономических условий. Трендовые и экспертные прогнозы наиболее подходят для прогнозирования тех местных доходов, которые нечувствительны к местным экономическим условиям или настолько нестабильны, что выявить какие-либо причинные зависимости не представляется возможным. Для прогноза местных расходов лучше всего использовать метод детерминирования. [c.97]
Однако, основная трудность здесь состоит в том, что экономические данные (в особенности, в периоды, когда ситуация быстро меняется) содержат гораздо меньше степеней свободы, чем это требуется для оценки параметров модели. Поэтому специалисты, занимающиеся анализом временных рядов, пользуются хорошо специфицированными статистическими моделями со всего одной или двумя переменными. Кроме этого, методы ARIMA и VAR успешно применялись и для непосредственной оценки поступления налогов (см. [24], [202]). Реально MoF Голландии оценивает ежемесячные поступления с помощью модели ARIMA(0,0,0)(0,l,l)i2- Для прогнозов задним числом модели временных рядов типа ARIMA-MoF часто оказываются не хуже эконометрических, но у них есть тот недостаток, что эти модели не содержат переменных и соотношений, и, следовательно, по результатам расчетов трудно сделать какие-либо выводы относительно экономической политики. [c.96]
Временные ряды — основной источник данных для построения эконометрических моделей в форме систем одновременных уравнений. Однако методы построения структурных моделей (особенно крупных моделей, содержащих большое количество уравнений и переменных) достаточно сложны, поэтому в последние десятилетия был разработан и получил широкое распространение еще один подход — построение моделей векторной авторегрессии. В разработку этого подхода внесли большой вклад Р. Лукас, Т. Сарджент, К. Симе и ряд других макроэкономистов. [c.330]
Мощным инструментом эконометрических исследований является аппарат математической статистики. Действительно, большинство экономических показателей носит характер случайных величин, предсказать точные значения которых практически невозможно. Например, весьма сложно предвидеть доход или потребление какого-либо индивидуума, объемы экспорта и импорта страны в течение следующего года и т. д. Связи между экономическими показателями практически всегда не носят строгий функциональный характер, а допускают наличие каких-либо случайных отклонений (особенно это касается макроэкономических данных). Вследствие этого использование методов математической статистики в эконометрике естественно и обосновано. Однако в силу специфики получения статистических данных в экономике (например, в экономике невозможно проведение управляемого эксперимента) эконометристам приходится использовать свои собственные наработки и специальные приемы анализа, которые в математической статистике не встречаются. [c.11]