Для оценки правильности выдвинутых гипотез относительно связей, управляющих конкретными экономическими явлениями и процессами, используется аппарат эконометрического моделирования, который предполагает проверку корректности построения эконометрической модели с помощью следующих характеристик [c.327]
В главе 1 изложены основные аспекты эконометрического моделирования, его предпосылки, типы выборочных данных, виды моделей, этапы проведения и возникающие при этом проблемы моделирования. [c.3]
Основные аспекты эконометрического моделирования [c.9]
Введение в эконометрическое моделирование [c.9]
На этом простейшем примере на самом деле можно проследить основные моменты эконометрического моделирования. Рассмотрим наши действия более формализованно. [c.9]
Продавец-одиночка вряд ли будет строить какую-либо математическую модель, но менеджер крупного салона, специализирующегося на торговле автомобилями на вторичном рынке, скорее всего, захочет иметь более точное представление об ожидаемой цене и о возможном поведении случайной составляющей. Следующий шаг и есть эконометрическое моделирование. [c.10]
Основные математические предпосылки эконометрического моделирования [c.11]
Можно выделить шесть основных этапов эконометрического моделирования постановочный, априорный, этап параметризации, информационный, этапы идентификации и верификации модели [1]. [c.21]
В качестве цели эконометрического моделирования обычно рассматривают анализ исследуемого экономического объекта (процесса) прогноз его экономических показателей, имитацию развития объекта при различных значениях экзогенных переменных (отражая их случайный характер, изменение во времени), выработку управленческих решений. [c.21]
Основная задача, решаемая на этом этапе, — выбор вида функции f(X) в эконометрической модели (1.1), в частности, возможность использования линейной модели как наиболее простой и надежной (о некоторых вопросах линеаризации модели см. 5.5). Весьма важной проблемой на этом (и предыдущих) этапе эконометрического моделирования является проблема спецификации модели (см. гл. 10), в частности выражение в математической форме обнаруженных связей и соотношений установление состава экзогенных и эндогенных переменных, в том числе лаговых формулировка исходных предпосылок и ограничений модели. От того, насколько удачно решена проблема спецификации модели, в значительной степени зависит успех всего эконометрического моделирования. [c.22]
Приведенное выше разделение эконометрического моделирования на отдельные этапы носит в известной степени условный характер, так как эти этапы могут пересекаться, взаимно дополнять друг друга и т. п. [c.23]
В заключение отметим, что для применения обобщенного метода наименьших квадратов необходимо знание ковариационной матрицы вектора возмущений Q, что встречается крайне редко в практике эконометрического моделирования. Если же считать все я(л+1)/2 элементов симметричной ковариационной матрицы Q неизвестными параметрами обобщенной модели (в дополнении к (р+l) параметрам (3/), то общее число параметров значительно превысит число наблюдений я, что сделает оценку этих параметров неразрешимой задачей. Поэтому для практической реализации обобщенного метода наименьших квадратов необходимо вводить дополнительные условия на структуру матрицы Q. Так мы приходим к практически реализуемому (или доступному) обобщенному методу наименьших квадратов, рассматриваемому в 7.11. [c.155]
В настоящем параграфе мы рассмотрим некоторые вопросы, связанные с нестационарными временными рядами. При этом мы не будем ставить задачу обстоятельного изложения теории нестационарных рядов, так как это потребовало бы использования математического аппарата, существенно выходящего за рамки нашего рассмотрения. Поэтому мы ограничимся лишь тем, что затронем основные проблемы, возникающие при эконометрическом моделировании нестационарных временных рядов. [c.218]
Метод широко применим не только в эконометрическом моделировании, но и вообще в статистическом исследовании. Так, с его помощью можно оценивать вероятности событий, связанных со случайными величинами. [c.285]
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]
Эконометрика 6—8 Эконометрическая модель 13, 20 Эконометрическое моделирование 21 [c.306]
Эконометрическое моделирование осуществляется с помощью моделирования объема продаж, занимаемой доли рынка и отраслевых особенностей. Модели подробно описываются, оцениваются, проверяются, проигрываются и напрямую связываются с финансовыми и производственными моделями отделений или предприятия в целом. [c.323]
Для оценки общего объема поступлений в бюджет широко применяются различные методы, в том числе эконометрическое моделирование, множественная регрессия, анализ временных рядов. [c.97]
Изучение причинно-следственных зависимостей переменных, представленных в форме временных рядов, является одной из самых сложных задач эконометрического моделирования. Применение в этих целях традиционных методов корреляционно-регрессионного анализа, рассмотренных в главах 2 и 3, может привести к ряду серьезных проблем, возникающих как на этапе построения, так и на этапе анализа эконометрических моделей. В первую очередь эти проблемы связаны со спецификой временных рядов как источника данных в эконометрическом моделировании. В главе 5 было показано, что каждый уровень временного ряда содержит три основные компоненты тенденцию, циклические или сезонные колебания и случайную компоненту. Рассмотрим подробнее, каким образом наличие этих компонент сказывается на результатах корреляционно-регрессионного анализа временных рядов данных. [c.263]
Эконометрическое моделирование охарактеризованных выше процессов осуществляется с применением моделей, содержащих не только текущие, но и лаговые значения факторных переменных. Эти модели называются моделями с распределенным лагом. Модель вида [c.291]
Приведите примеры экономических задач, эконометрическое моделирование которых требует применения моделей с распределенным лагом и моделей авторегрессии. [c.335]
Задачей курса Эконометрика является изучение наиболее распространённых методов эконометрического моделирования, реализация этих методов на практике и интерпретация полученных результатов. Применение эконометрики в анализе и прогнозировании социально-экономических явлений и процессов способствует выработке современного экономического мышления. [c.3]
Мут в своих статьях преследовал весьма скромные цели, не выходящие за рамки эконометрического моделирования. Он не претендовал на серьезную теоретическую новацию, а лишь стремился построить непротиворечивую модель цены для ситуации неопределенности, когда поведение субъектов зависит от ожиданий. И в этом смысле можно говорить, что он рассуждал в русле традиции, заложенной К. Викселлем и Дж. Хиксом. [c.591]
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]
Одной из центральных задач эконометрического моделирования является предсказание (прогнозирование) значений зависимой переменной при определенных значениях объясняющих переменных. Здесь возможен двоякий подход либо предсказать условное математическое ожидание зависимой переменной при определенных значениях объясняющих переменных (предсказание среднего значения), либо прогнозировать некоторое конкретное значение зависимой переменной (предсказание конкретного значения). [c.125]
В данной главе перечислены базовые модели, используемые в эконометрическом моделировании, а также практические задачи, вызывающие необходимость их использования. Правильный выбор вида модели является отправной точкой для качественного анализа экономической модели. Безусловно, на практике неизвестно, какая модель является верной, и зачастую подбирают такую модель, которая наиболее точно соответствует реальным данным. При этом необходимо учитывать, что идеальной модели не существует. Поэтому, чтобы выбрать качественную модель, необходимо ответить на ряд вопросов, возникающих при ее анализе. [c.190]
В большинстве случаев оказывается, что, комбинируя методы эконометрического моделирования с анализом временных рядов, удается достичь очень неплохих результатов и добиться высокой точности прогнозов. В подобных смешанных моделях объясняющие экономические переменные показывают воздействие на зависимую (моделируемую) переменную изменений в налоговой базе, а переменные, почерпнутые из анализа самого временного ряда, позволяют учесть влияние других инноваций в этом временном ряду. В подобных смешанных моделях также обычно используются фиктивные переменные, которые учитывают влияние крупных структурных реформ налоговой системы. [c.98]
Эконометрическое моделирование — второй тип причинного анализа, используемый в прогнозировании. Он основан на более широком применении регрессионных управлений. Такое моделирование на государственном уровне используется для оценки макроэкономических показателей. Например, компания может использовать данные по изменению демографической ситуации и уровню национального дохода для осуществления внутреннего прогнозирования. Эконометрические модели все шире используются крупными брокерскими конторами и страховыми обществами для анализа изменений, происходящих в различных секторах экономики, а также оценки спро- [c.174]
Среди практических инструментов, позволяющих анализировать и прогнозировать макроэкономические показатели в комплексе, выделяются статистические (эконометрические) модели. В прошлые десятилетия в России, несмотря на серьезные научные исследования в области статистических методов анализа и моделирования, практического применения данные модели не находили, поскольку прерогатива отдавалась балансовым построениям всецело планируемой экономики. Но именно в условиях перехода к рыночным отношениям применение эконометрических моделей в целях прогнозирования становится актуальным, когда инструмент, применяемый для анализа, адекватен анализируемому объекту — рыночной экономике. [c.91]
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 период опытно-конструкторских разработок в прогнозах используются экспертные оценки, анализ патентной информации, экстраполяция, динамический межотраслевой баланс, сетевые модели. Эти же методы с добавлением эконометрического, имитационного моделирования применяются на стадиях прогнозирования [c.158]
Одним из недостатков эконометрических моделей является тот факт, что эконометрический анализ часто приходится проводить на скудных или даже недоброкачественных данных, поэтому все больше завоевывают признание имитационные модели, призванные частично восполнить этот пробел. В процессе имитационного моделирования некоторые факторы остаются фиксированными, а другие заданным образом изменяются, т.е. появляется возможность проведения контролируемых машинных экспериментов. Поиск решения осуществляется путем проигрывания на ЭВМ различных вариантов моделирования хозяйственной ситуации, удовлетворяющих ряду выбранных критериев эффективности. [c.328]
Первым этапом эконометрического моделирования является анализ экспериментальных (выборочных) данных, которые предварительно должны быть введены в рабочий файл ( Workfile ). Там они хранятся в виде последовательностей чисел, причем каждая выборка имеет свое имя. [c.279]
Как следует из рис. 19.10, в добавление к функции общего финансового моделирования, система способна прогнозировать объемы продаж, выполнять анализ во времени и эконометрическое моделирование. Опытные пользователи могут использовать преимущества пакета для прогнозирования продаж, процентных ставок, цены производственных факторов и других важных параметров. SIMPLAN позволяет задавать изменение проектируемых моделей во времени. К динамическим характеристикам относятся тенденции во времени, экспоненциальное сглаживание и адаптивное предсказание. [c.323]
Основой системы моделей являются агрегированные модели региона (третий уровень). Природно-производственная модель достаточно подробно изложена в 3.1. Она рассматривается как инструмент анализа эколого-экономического функционирования региона и выработки рациональной стратегии его развития. Конечно-разностная модель непроизводственной сферы [Матросов и др., 1991 Потороченко, 1994] выполнена в технологии эконометрического моделирования и позволяет прогнозировать различные аспекты изменения социальной сферы в зависимости от развития экономики и капиталовложений в социальную сферу, например, в здравоохранение. Аналогичная по форме уравнений динамики демографическая модель выполнена [Матросов и др., 1991 Потороченко, 1994] в традициях описания половозрастной структуры населения и учитывает процессы рождаемости, смертности, миграции. Она предназначена для прогнозирования структуры народонаселения. Модель финансовой системы призвана описывать формирование приходной и расходной частей бюджета, процессы инфляции и давать оценки возможностей инвестирования производства, природоохранной деятельности, развития социальной сферы и др. [c.252]
А. Ф. Кандель, А. А. Рывкин. Производственные функции в экспериментальных экономических расчетах и в простейших моделях воспроизводственного процесса. — В сб. Проблемы эконометрического моделирования . М., 1972. [c.72]
Экономисты частного токийского ун-та Хитоцубаси работают над вопросами макроэкономия, анализа, регулирования потребления и инвестиций, экономич. функции гос-ва. Учёные этого ун-та известны весьма высоким уровнем работ по эконометрическому моделированию. [c.598]
Несмотря на различия в трех взглядах на трансмиссию, в практическом плане они гармонично дополняют друг друга. Денежный взгляд всецело основан на традиционных макроэкономических моделях и имеет полное структурное теоретическое обоснование, его удобно использовать в эконометрическом моделировании. Кредитный взгляд базируется на микроэкономических моделях новой кейнсианской теории. Он подчеркивает роль информационной асимметрии в определении размера премии за внешнее финансирование, разделяет поведение крупных и мелких фирм, а также проводит различие между здоро- [c.191]