В связи с тем, что основой математического инструментария эконометрики является теория вероятностей и математическая статистика, в главе 2 представлен краткий обзор ее основных понятий и результатов. Следует иметь в виду, что данный обзор не может заменить систематического изучения соответствующего вузовского курса. [c.3]
Прежде чем изучать основные разделы эконометрики — классическую и обобщенную модели регрессии, временные ряды и системы одновременных уравнений (гл. 3—10), рассмотрим в следующей главе (гл. 2) основные понятия теории вероятностей и математической статистики, составляющие основу математического инструментария эконометрики. Подготовленный соответствующим образом читатель может сразу перейти к изучению гл. 3. [c.23]
В этой главе приводится краткий обзор основных понятий и результатов теории вероятностей и математической статистики, которые используются в курсе эконометрики. Цель этой главы — напомнить читателю некоторые сведения, но никак не заменить изучение курса теории вероятностей и математической статистики, например, в объеме учебника [12]. [c.24]
В этом смысле большими преимуществами обладает статистический метод моментных наблюдений, в основе которого лежат фундаментальные положения теории вероятностей и математической статистики. Изучение данного и подобных ему методов проводится в курсах статистики и эконометрики. [c.246]
Эконометрика - это научная дисциплина, объединяющая совокупность теоретических результатов, приёмов, методов и моделей, предназначенных для того, чтобы на базе экономической теории (математической экономики), социально-экономической статистики теории вероятностей и математической статистики придать конкретное количественное выражение общим качественным закономерностям, обусловленным экономической теорией. [c.3]
Виды экологического страхования. Страхование — обширная область человеческой деятельности, в которой разработаны различные варианты организации взаимоотношений между страхователями и страховщиками. Методы актуарных расчетов достаточно сложны, их проводят специалисты-актуарии. Соответствующая теория основана на методах эконометрики, теории вероятностей и математической статистики. [c.377]
Предполагается, что студенты, изучающие эконометрику, уже прослушали базовые курсы по высшей математике, теории вероятностей и математической статистике, микро- и макроэкономике. Однако опыт показывает, что многим начинающим изучение вводного курса эконометрики необходимо восстановить знания основных положений теории вероятностей и математической статистики, без которых невозможно понимание излагаемого материала. Именно на ликвидацию пробелов в этой области направлены первая и вторая главы данного пособия. При этом особое внимание уделяется экономическим приложениям рассматриваемых понятий. [c.7]
Эконометрика как научная дисциплина зародилась и получила развитие на основе слияния экономической теории, математической экономики, экономической статистики и математической статистики. [c.10]
Целью этой и последующих глав является ознакомление читателя с методами исследования (проверки, обоснования, оценивания) количественных закономерностей и качественных утверждений (гипотез) в экономике на основе анализа статистических данных. Эти методы являются составной частью эконометрики - науки, изучающей экономические явления с количественной точки зрения. Эконометрика устанавливает и исследует количественные закономерности в экономике на основе методов теории вероятности и математической статистики, адаптированных к обработке экономических данных. [c.245]
Экономико-математические методы — это методы 1) элементарной математики 2) математического анализа, включая вариационное исчисление, 3) прикладной математической статистики и эконометрики, 4) исследования операций, включая математическое программирование и теории игр, управления запасами, массового обслуживания, обучения. [c.70]
Методы прикладной математической статистики и эконометрики [c.84]
Авторы данного учебника попытались хотя бы в некоторой степени восполнить имеющийся пробел. Учебник написан в соответствии с требованиями Государственного образовательного стандарта по дисциплине Эконометрика для экономических специальностей вузов. При изложении учебного материала предполагается, что читатель владеет основами теории вероятностей, математической статистики и линейной алгебры в объеме курса математики экономического вуза (например, [2] и [12]). [c.3]
Практикум может быть полезен при освоении не только эконометрики, но и курса Математическая статистика . [c.4]
Эти методы взяты эконометрикой из статистики и хорошо знакомы студентам, изучавшим такие дисциплины, как Статистика , Математическая статистика . Таким образом обеспечивается преемственность дисциплин.. При изложении проблем анализа взаимосвязей на основе пространственных данных в учебнике уделяется внимание спецификации модели. Отмечается, что любое изолированно взятое уравнение регрессии не позволяет раскрыть структуру связей между переменными. Из этого следует естественный переход к изложению структурных моделей и путевого анализа как разновидности такого подхода. [c.5]
Методы прикладной математической статистики — эконометрики, описанные ниже, должны, по возможности в первую очередь применяться при проведении анализа, поскольку практически все данные, используемые в экономическом анализе хозяйственной деятельности, содержат случайную составляющую. Обратим внимание на то, что результаты, получаемые при статистической обработке данных, могут различаться по степени точности и вероятностной обоснованности. Оценки могут считаться обоснованными, если определены их вероятность и точность, в противном случае и они могут не заслуживать доверия. [c.16]
ГЕТЕРОСКЕДАСТИЧНОСТЬ — понятие, используемое в математической статистике и эконометрике, которое означает случай, когда дисперсия ошибки в уравнении регрессии изменяется от наблюдения к наблюдению. [c.131]
Другая особенность состоит в том, что в книге читатель найдет как общую методологию использования математического инструментария и математических моделей в экономике, так и конкретное изложение основных математических понятий и методов функций и графиков функциональных зависимостей, производных и эластичности, предельного анализа и направлений его применения в экономике (построение и анализ функциональных зависимостей и решение оптимизационных задач различной сложности), понятий и методов теории игр, понятий и методов теории вероятностей, математической статистики и эконометрики с многочисленными примерами их применения. [c.8]
Эконометрика - наука, исследующая количественные закономерности и взаимозависимости в экономике при помощи методов математической статистики. Основа этих методов - корреляционно-регрессионный анализ. Использование современных методов математической статистики началось в биологии. В последней четверти XIX века английский биолог К.Пирсон положил начало современной математической статистике изучением кривых распределения числовых характеристик человеческого организма. Затем он и его школа перешли к изучению корреляций в биологии и построению линейных функций регрессии. [c.20]
Данная глава несколько отличается от других глав. Разделы 10.1-10.4 фактически содержат справочный материал по методу максимального правдоподобия, широко применяемому в математической статистике. Подробное изложение этого материала можно найти, например, в (Айвазян (1983), Крамер (1975), Рао (1968)). Раздел 10.5 во многом повторяет описанные кратко в разделах 2.7, 5.3 и приложении МС (п. 7) способы применения этого метода к моделям парной и множественной регрессии. Причина, по которой мы поместили этот материал не в приложении МС, а здесь, состоит в следующем. Первое, метод максимального правдоподобия является традиционно трудным для студентов разделом курса математической статистики, и его, по нашему мнению, следует повторить в курсе эконометрики, включающем в себя темы временных рядов и дискретных зависимых переменных, в которых этот метод интенсивно используется. Второе, удобство читателя, для которого все необходимые факты по методу максимального правдоподобия собраны в одном месте книги. [c.244]
В число традиционных методов можно включить те, что практически используются со времени появления математической статистики, эконометрики и других теорий расчеты абсолютных, относительных и средних величин, методы сравнения, группировки, цепных подстановок, индексный, выборочный балансовый методы. [c.68]
Подведем итоги. Классические экономико-математические теории не отражают реального существа экономических объектов и уж совсем не замечают их динамики, т.е. фактора времени, создающего их постоянное изменение. Механизм самоорганизации экономики существует только в головах теоретиков, не знающих реальной жизни. Оптимальные решения в управлении экономикой вообще не -су-ществуют. Математическая статистика (и эконометрика в том числе) традиционно применяется для создания рекомендаций по управлению экономикой, но это напоминает управление автомобилем на весьма узкой горной дороге с большим количеством автомашин при закрытом переднем стекле с использованием только зеркала заднего обзора . Можно представить себе, какие рекомендации можно предложить в таких условиях Все сказанное подводит нас к кризису в области управления экономикой старыми экономико-математическими инструментами. Чтобы возникли корректные теории, необходимо сначала разработать инструмент, который позволит достаточно адекватно отражать моделируемый макроэкономический объект. [c.360]
Основные результаты экономической теории носят качественный характер, а эконометрика вносит в них эмпирическое содержание. Математическая экономика выражает экономические законы в виде математических соотношений, а эконометрика осуществляет опытную проверку этих законов. Экономическая статистика дает информационное обеспечение исследуемого процесса в виде исходных (обработанных) статистических данных и экономических показателей, а эконометрика, используя традиционные математико-статистические и специально разработанные методы, проводит анализ количественных взаимосвязей между этими показателями. [c.7]
Во-вторых, неверно традиционное представление о том, что погрешности измерений нормально распределены. Тщательный анализ погрешностей реальных наблюдений показал, что их распределение в подавляющем большинстве случаев отличается от нормального [48]. Среди специалистов распространено такое шуточное мнение Прикладники обычно думают, что математики доказали нормальное распределение погрешностей, а математики считают, что прикладники установили это экспериментально . К сожалению, в настоящее время в экологической и экономической литературе существует ряд ошибочных утверждений. Существенная часть ошибок относится к прямолинейному использованию математических методов в области статистики и эконометрики [58]. " [c.276]
В этой, заключительной, главе мы обсудим, чем собственно занимается эконометрист, рассмотрим связь между эконометрикой и физикой, эконометрикой и математической экономикой, эконометрикой и математической статистикой, разрыв между теорией и практикой, методологиями сверху вниз и снизу вверх , слабые звенья, агрегирование и как использовать опыт других исследований. Это попытка суммировать все то, что могло бы быть образно названо патологией эконометрики. [c.472]
Фриш (Fris h) Рагнар Антон Киттиль (1895—1973), норвежский экономист, один из основоположников эконометрики, автор норвежского варианта системы национальных счетов. Окончил университет в Осло, с 1931 г. до выхода на пенсию в 1965 г. — профессор экономических дисциплин в том же университете. Преподавал также в Йельском (США) и Парижском университетах. Научная и практическая деятельность Фриша охватывает теорию программирования и макроэкономического планирования, анализ спроса и теорию индекса стоимости жизни, теорию экономических моделей циклического, общего равновесного и неравновесного экономического развития, методологию макроэкономической динамики и математической статистики. Фриш первым определил эконометрию как синтез экономической теории, статистики и математики, он был в 1930 г. организатором Эконо-метрического общества и первым редактором журнала "Эконометрика". Нобелевская премия по экономике (1969) — за научный вклад в формирование понятий эконометрии и математической экономики. Почетный член АН США, Швеции и ряда других стран. [c.452]
ОЦЕНКА [estimation] — понятие математической статистики, эконометрики, метрологии, квалиметрии и других дисциплин, по-разному определяемое в каждой из них. С помощью экономических О. характеризуется и соизмеряется эффективность различныхрес р 08 (см. Оценка природных ресурсов, Оценка трудовых ресурсов, а также Объективно обусловленные оценки, Нормативы). Статистическая О. определяется как "функция от результатов наблюдений, применяемая для оценки неизвестных параметров распределения вероятностей изучаемых случайных величин"54. [c.253]
ЭКОНОМЕТРИКА [e onometri s] — научная дисциплина, предметом которой является изучение количественной стороны экономических явлений и процессов средствами математического и статистического анализа. (Близкое, но не тождественное значение имеет термин "эконометрия", под ним обычно понимается наука, которая тесно связана с математической экономией и отличается от последней в основном применением конкретного числового материала.) В Э. как бы синтезируются достижения теоретического анализа экономики с достижениями математики и статистики (прежде всего математической статистики). [c.399]
ЭКОНОМИКО-СТАТИСТИЧЕСКИЕ ИССЛЕДОВАНИЯ [e onomi and statisti al studies] — исследования экономической деятельности с помощью методов.математической статистики. Обычно этот термин относят к изучению конкретных производств и отраслей. Если же отнести его к экономике в целом, то термин "Э.-с.и." практически соответствует термину "эконометрика". Они объединяют достижения конкретной экономики, технических наук, математической статистики и вычислительной техники. Исходя из экономики и технологии данного производства, проводится качественный анализ изучаемых процессов. На этой основе методами математической статистики и экономико-математического моделирования с помощью ЭВМ производятся расчеты, делаются выводы и принимаются решения. Здесь качественный (экономический) и количественный (статистический) анализы выступают в единстве. [c.412]
В течение длительного времени существовала потребность в книге, специально написанной для статистиков и эконометриков, которая содержала бы замкнутое в себе и единое изложение матричного дифференциального исчисления. Предполагается, что данная книга удовлетворит эту потребность. Она может служить учебником при изучении курса эконометрики в магистратуре, углубленных курсов эконометрики в бакалавриате, а также в качестве справочника для прикладных эконометриков. Специалисты по математической статистике и психометрике также могут найти что-то интересное для них в этой книге. [c.15]
Эконометрика (e onometri a) — метод экономического анализа, который объединяет экономическую теорию со статистическими и математическими методами анализа. Термин эконометрика был введен в оборот в начале XX века норвежским ученым Рагнаром Фришем. В редакционной статье, открывавшей первый номер журнала Эконометрика , нобелевский лауреат Фриш писал Основной целью [открываемого нами Эконометрического общества] будет стимулирование исследований, направленных на объединение теоретико-количественного и эмпирико-количе-ственного подходов к экономическим проблемам . Сегодня предметом эконометрики является исследование количественных закономерностей, обусловленных экономической теорией. Ключевую роль в эконометрическом инструментарии играют методы математической статистики, в первую очередь — многомерного статистического анализа. [c.369]
ЭКОНОМЕТРИКА (англ, e onometri s) — комплекс методов, с помощью которых проводится анализ взаимосвязей различных экономических факторов и показателей, при данном исследовании используется статистический аппарат (в том числе аппарат математической статистики), а также теория вероятностей. На основании этих методов представляется возможным выявление неизвестных взаимосвязей, доказательство или отвержение гипотез, предлагаемых экономической теорией, о существовании некоторых из них (взаимосвязей экономических показателей). [c.761]
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]
В физике, химии, биологии, медицине можно проводить контролируемые эксперименты, но только не в экономике. (Астрономические данные также не являются экспериментальными мы не можем изменить орбиту Марса, чтобы посмотреть, как это повлияет на орбиту Земли.) Отсюда следуют серьезные последствия для экоиометрической теории. Традиционные методы математической статистики — теория оценивания и проверки гипотез — были развиты для экспериментальных наук, но не для экономики. Эти методы, таким образом, не могут быть без какой-либо модификации применены в эконометрике. [c.475]
Второй фактор успеха РЭШ — двуязычие и тщательный отбор преподавателей. Среди российских профессоров РЭШ 2 академика РАН, 14 докторов наук — ведущих ученых из РАН, МГУ, ВШЭ, 8 опытных кандидатов наук, а также 15—20 ежегодно приглашаемых зарубежных профессоров из университетов США, Англии, Европы, Израиля и др. Если в 1992—1993 гг. российские профессора читали в основном математические дисциплины — математику для экономистов, математическую статистику, теорию игр, то в настоящее время курсы эконометрики, микро- и макроэкономики, теории международной торговли читаются российскими и западными профессорами совместно кроме того, российскими профессорами предлагается ряд курсов по выбору, так что на их долю приходится более 60 % лекционных курсов. Среди преподавателей 6 выпускников РЭШ. Важнейшей задачей Школы на ближайшие годы является формирование российского профессорско-преподавательского состава, способного самостоятельно реализовать мастерскую программу (МП) высокого уровня. Мы надеемся на привлечение к работе в РЭШ наших выпускников, оканчивающих программы Ph.D. за рубежом и аспирантуру в России. [c.555]
Носко Владимир Петрович - кандидат физико-математических наук, старший научный сотрудник механико-математического факультета Московского государственного университета им. М.В.Ломоносова. Автор более 50 научных работ и таких учебных пособий как "Эконометрика для начинающих Основные понятия, элементарные методы, границы применимости, интерпретация результатов", "Эконометрика Основные понятия и введение в регрессионный анализ временных рядов", "Эконометрика", соавтор учебного пособия "Основные понятия и задачи математической статистики". Преподает эконометрику с 1994 года. В настоящее время читает курсы лекций по эконометрике на механико-математическом факультете МГУ, в Институте экономики переходного периода и в Академии народного хозяйства при Правительстве РФ. [c.379]
Приведенная на рис. 1.1 классификация экономических наук ставит во главу угла степень обобщения и формализации данных, с которыми работают экономисты фундаментальные экономические дисциплины имеют дело с наиболее общими закономерностями развития экономики и ее субъектов, используя в своих исследованиях предельно математизированный и достаточно сложный инструментарий. Прикладные исследования обычно нацелены на изучение условий функционирования конкретных экономических субъектов, больших (как, например, целые страны) или малых (как, например, система ведения бухгалтерского учета отдельно взятого предприятия). В составе прикладных экономических дисциплин выделяют функциональные, нацеленные на разработку способов ведения хозяйственной деятельности и оценку действенности их применения, и специальные, имеющие дело с отдельными аспектами экономики. Функциональные дисциплины изучают общие функции, связанные с процессом принятия управленческих решений и его информационным обеспечением, а специальные разделы рассматривают конкретные формы экономических отношений в разных аспектах. Анализ финансово-хозяйственной деятельности в той или иной степени связан со всеми вышеназванными областями экономических наук, однако теснее всего - с функциональными, имеющими дело с учетной информацией. Данные, генерируемые в ходе процедур управленческого и бухгалтерского учета, лежат в основе АФХД. Именно этими данными оперирует аналитик. Следует понимать, однако, что сами по себе цифры ни о чем не говорят, для их обработки и интерпретации привлекаются различные математические методы, в первую очередь связанные со статистикой и эконометрикой. [c.9]
Проведение квалифицированного анализа работы предприятия гребует знания многих наук макро- и микроэкономики, технологии, бухгалтерского учета, маркетинга, основ промышленной психологии в основе всех аналитических процедур лежит знание математического анализа, статистики и эконометрики. В современных условиях анализ невозможен без применения новейших компьютерных технологий. Таким образом, анализ финансово-хозяйственной деятельности предприятий можно назвать перекрестком многих наук - математики, информатики, экономики, бухгалтерского учета, права. [c.11]
К этому же времени относится привлечение ученых-экономистов (А. Маршалла, С. Джевонса, К. Менгера) к парламентской деятельности, что подтолкнуло их к анализу макроэкономических проблем на основе временных рядов таких показателей, как, например, валютные курсы и т.п. Это также явилось важным шагом в подготовке развития эконометрики. Многие исследователи признают первой работой, которая могла бы быть названа эконометрической, книгу американского ученого Г. Мура (1869—1958) Законы заработной платы эссе по статистической экономике (1911). Г. Муром былет проведены анализ рынка труда, статистическая проверка теории производительности Дж. Кларка, а также изложены основы стратегии объединения пролетариата и т. д. В это время для США решение этих вопросов было безотлагательным рабочий класс стремительно.рос, возникали такие объединения, как Индустриальные рабочие мира и другие радикально настроенные организации. Г. Мур подошел к анализу поставленных проблем с позиций высшей , как он называл, статистики, используя все достижения теории корреляции, регрессии, анализа динамических рядов. Он стремился показать, что сложные математические построения, наполненные фактическими данными, могли составить основу для разработки социальной стратегии. [c.10]
Смотреть страницы где упоминается термин Эконометрика и математическая статистика
: [c.294] [c.148] [c.14] [c.374] [c.2] [c.59] [c.246] [c.20]Смотреть главы в:
Эконометрика начальный курс -> Эконометрика и математическая статистика