СОДЕРЖАНИЕ
СОДЕРЖАНИЕ ...................................................................................................
|
|
Введение...............................................................................................................
|
|
1. Предмет и методы эконометрики ................................................................
|
|
1.1. Предмет и методы эконометрики .........................................................
|
|
1.2. Характеристика взаимосвязей .............................................................
|
|
1.3. Основные этапы построения эконометрической модели .................
|
|
1.4. Выбор вида эконометрической модели ...............................................
|
|
1.5. Методы отбора факторов ......................................................................
|
|
1.6. Оценка параметров моделей .................................................................
|
|
1.7. Примеры эконометрических моделей..................................................
|
|
Контрольные вопросы ..................................................................................
|
|
2. Парный регрессионный анализ....................................................................
|
|
2.1. Понятие парной регрессии ....................................................................
|
|
2.2. Построение уравнения регрессии.........................................................
|
|
2.2.1. Постановка задачи ..........................................................................
|
|
2.2.2. Спецификация модели....................................................................
|
|
2.3. Оценка параметров линейной парной регрессии ...............................
|
|
2.4. Оценка параметров нелинейных моделей ...........................................
|
|
2.5. Качество оценок МНК линейной регрессии.
|
|
Теорема Гаусса-Маркова..............................................................................
|
|
2.6. Проверка качества уравнения регрессии. F-критерий Фишера ........
|
|
2.7. Коэффициенты корреляции. Оценка тесноты связи ..........................
|
|
2.8. Точность коэффициентов регрессии. Проверка значимости ............
|
|
2.9. Точечный и интервальный прогноз по уравнению
|
|
линейной регрессии ......................................................................................
|
|
2.10. Коэффициент эластичности ................................................................
|
|
Контрольные вопросы ..................................................................................
|
|
3. Множественный регрессионный анализ.....................................................
|
|
3.1. Понятие множественной регрессии .....................................................
|
|
3.2. Отбор факторов при построении множественной регрессии............
|
|
3.2.1. Требования к факторам ..................................................................
|
|
3.2.2. Мультиколлинеарность ..................................................................
|
|
3.3. Выбор формы уравнения регрессии.....................................................
|
|
3.4. Оценка параметров уравнения линейной множественной
|
|
регрессии ..................................................................................................
|
|
3.5. Качество оценок МНК линейной множественной регрессии.
|
|
Теорема Гаусса-Маркова ........................................................................
|
|
3.6. Проверка качества уравнения регрессии. F-критерий Фишера ........
|
|
3.7. Точность коэффициентов регрессии. Доверительные интервалы ....
|
|
3.8. Частные уравнения регрессии. Частная корреляция ..........................
|
|
3.9. Обобщенный метод наименьших квадратов.
|
|
Гетероскедастичность...................................................................................
|
|
3.9.1. Обобщенный метод наименьших квадратов................................
|
|
|
|
3.9.2. Обобщенный метод наименьших квадратов в случае
|
|
гетероскедастичности остатков .....................................................
|
|
3.10. Проверка остатков регрессии на гетероскедастичность ..................
|
|
3.11. Построение регрессионных моделей при наличии
|
|
автокорреляции остатков........................................................................
|
|
3.12. Регрессионные модели с переменной структурой.
|
|
Фиктивные переменные..........................................................................
|
|
3.12.1. Фиктивные переменные ...............................................................
|
|
3.12.2. Тест Чоу .........................................................................................
|
|
3.11. Проблемы построения регрессионных моделей ...............................
|
|
Контрольные вопросы ..................................................................................
|
|
4. Системы эконометрических уравнений......................................................
|
|
4.1. Структурная и приведенная формы модели........................................
|
|
4.2. Оценка параметров структурной формы модели ...............................
|
|
4.3. Косвенный метод наименьших квадратов...........................................
|
|
4.4. Двухшаговый метод наименьших квадратов ......................................
|
|
4.5. Трехшаговый метод наименьших квадратов ......................................
|
|
Контрольные вопросы ..................................................................................
|
|
5. Моделирование одномерных временных рядов и прогнозирование.......
|
|
5.1. Составляющие временного ряда ..........................................................
|
|
5.2. Автокорреляция уровней временного ряда.........................................
|
|
5.3. Моделирование тенденции временного ряда......................................
|
|
5.3.1. Методы определения наличия тенденции ....................................
|
|
5.3.2. Сглаживание временного ряда по методу скользящей
|
|
средней..............................................................................................
|
|
5.3.3. Метод аналитического выравнивания ..........................................
|
|
5.3.4. Выбор вида тенденции ...................................................................
|
|
5.3.5. Оценка адекватности и точности модели тенденции..................
|
|
5.4. Моделирование периодических колебаний ........................................
|
|
5.4.1. Выделение периодической компоненты по методу
|
|
скользящей средней.........................................................................
|
|
5.4.2. Моделирование сезонных колебаний с помощью
|
|
фиктивных переменных ..................................................................
|
|
5.4.3 Моделирование сезонных колебаний с помощью
|
|
гармонического анализа..................................................................
|
|
5.5. Прогнозирование уровней временного ряда
|
|
на основе кривых роста. ........................................................................
|
|
5.5.1. Метод аналитического выравнивания ..........................................
|
|
5.6. Адаптивные модели прогнозирования ................................................
|
|
5.6.1. Понятие адаптивных методов прогнозирования .........................
|
|
5.6.2. Экспоненциальное сглаживание ...................................................
|
|
5.6.3. Использование экспоненциальной средней
|
|
для краткосрочного прогнозирования...........................................
|
|
5.6.4. Адаптивные полиномиальные модели..........................................
|
|
5.7. Исследование взаимосвязи двух временных рядов............................
|
|
|
|
5.8. Коинтеграция временных рядов ...........................................................
|
|
Контрольные вопросы ..................................................................................
|
|
6. Линейные модели стохастических процессов ...........................................
|
|
6.1. Стационарные стохастические процессы ...........................................
|
|
6.1.1. Основные понятия...........................................................................
|
|
6.1.2. Параметрические тесты стационарности .....................................
|
|
6.1.3. Непараметрические тесты стационарности .................................
|
|
6.2. Линейные модели стационарных временных рядов.
|
|
Процессы ARMA .....................................................................................
|
|
6.2.1. Модели авторегрессии (AR) ..........................................................
|
|
6.2.2. Модели скользящего среднего (MA) ............................................
|
|
6.2.3. Модели авторегрессии-скользящего среднего (ARMA) .............
|
|
6.3. Автокорреляционные функции ............................................................
|
|
6.3.1. Автокорреляционная функция.......................................................
|
|
6.3.2. Частная автокорреляционная функция .......................................
|
|
6.4. Прогнозирование ARMA-процессов..................................................
|
|
6.4.1. AR-процессы..................................................................................
|
|
6.4.2. MA-процессы.................................................................................
|
|
6.4.3. ARMA-процессы ...........................................................................
|
|
6.5. Нестационарные интегрируемые процессы ......................................
|
|
6.5.1. Нестационарные стохастические процессы.
|
|
Нестационарные временные ряды ...............................................
|
|
6.5.2. Тесты Дики-Фуллера ....................................................................
|
|
6.5.3. Модификации теста Дики-Фуллера для случая
|
|
автокорреляции..............................................................................
|
|
6.5.4. Метод разностей и интегрируемость ..........................................
|
|
6.6. Модели ARIMA ....................................................................................
|
|
6.6.1. Определение и идентификация модели ......................................
|
|
6.6.2. Прогнозирование ARIMA-процессов .........................................
|
|
Контрольные вопросы ................................................................................
|
|
7. Динамические эконометрические модели................................................
|
|
7.1. Общая характеристика динамических моделей................................
|
|
7.2. Модели с распределенным лагом.......................................................
|
|
7.2.1. Оценка параметров модели с распределенным лагом
|
|
методом Койка ...............................................................................
|
|
7.2.2. Оценка параметров модели с распределенным лагом
|
|
методом Алмон. .............................................................................
|
|
7.2.3. Интерпретация параметров..........................................................
|
|
7.3. Модели авторегрессии.........................................................................
|
|
7.3.1. Интерпретация параметров..........................................................
|
|
7.3.2. Оценка параметров моделей авторегрессии ..............................
|
|
7.4. Модель частичной корректировки .....................................................
|
|
7.5. Модель адаптивных ожиданий ...........................................................
|
|
Контрольные вопросы ................................................................................
|
|
8. Информационные технологии эконометрических исследований ..........
|
|
|
|
|
|
8.1. Электронные таблицы Excel ...............................................................
|
|
|
8.2. Статистический пакет общего назначения STATISTICA ................
|
|
|
8.3. Эконометрические программные пакеты. Matrixer 5.1 ....................
|
|
|
8.4. Анализ временных рядов в системе ЭВРИСТА ...............................
|
|
|
Контрольные вопросы ................................................................................
|
|
|
Глоссарий .........................................................................................................
|
|
|
Приложения .....................................................................................................
|
|
|
1.
| Нормированная функция Лапласа.........................................................
|
|
|
2.
| Значения критических уровней tα,k для распределения Стьюдента...
|
|
|
3.
| Значения F-критерия Фишера на уровне значимости α = 0,05 .........
|
|
|
4.
| Значения F-критерия Фишера на уровне значимости α = 0,01 ..........
|
|
|
5.
|
|
|
|
Значения ;k критерия Пирсона...........................................................
|
|
6.
| Значения статистик Дарбина-Уотсона dLdU........................................
|
|
|
7.
| Критические значения f-критерия для DF-, ADF- и РР-тестов,
|
|
|
| рассчитанные по Маккиннону ............................................................
|
|
|
8.
| Критические значения коинтеграционного ADF-критерия................
|
|
|
Библиографический список ...........................................................................
|
|
|
Интернет-ресурсы .......................................................................................
|
|
|
Введение
Развитие экономики, усложнение экономических процессов и повышение требований к принимаемым управленческим решениям в области макро и мик-роэкономики потребовало более тщательного и объективного анализа реально протекающих процессов на основе привлечения современных математических
и статистических методов.
С другой стороны, проблема нарушения предпосылок классических стати-стических методов при решении реальных экономических задач привели к необ-ходимости развития и совершенствования классических методов математической статистики и уточнения постановок соответствующих задач.
В результате этих процессов осуществилось выделение и формирование новой отрасли знания под названием Эконометрика, связанной с разработкой и применением методов количественной оценки экономических явлений и про-цессов и их взаимосвязей.
Основным методом исследования в эконометрике является экономико-математическое моделирование. Правильно построенная модель должна давать ответ на вопрос о количественной оценке величины изменения изучаемого яв-ления или процесса в зависимости от изменений внешней среды. Например, как скажется увеличение или уменьшение уровня инвестиций на совокупном вало-вом продукте, какие дополнительные ресурсы понадобятся для запланирован-ного увеличения выпуска продукции и т. п.
Практическая значимость эконометрики определяется тем, что применение ее методов позволяет выявить реально существующие связи между явлениями, дать обоснованный прогноз развития явления в заданных условиях, проверить и численно оценить экономические последствия принимаемых управленческих решений.
Построение эконометрических моделей приходится осуществлять в усло-виях, когда нарушаются предпосылки классических статистических методов, и учитывать наличие таких явлений, как:
– мультиколлинеарность объясняющих переменных;
– закрытость механизма связи между переменными в изолированной рег-рессии;
– эффект гетероскедастичности, т. е. отсутствия нормального распределе-ния остатков для регрессионной функции;
– автокорреляция остатков;
– ложная корреляция.
Разработка методов, преодолевающих эти трудности, составляет теорети-ческую основу эконометрики.
Наряду с логически правильным формальным применением имеющегося математического и статистического инструментария важными составляющими успеха эконометрического исследования являются экономически адекватная постановка задачи и последующая экономическая интерпретация полученных результатов.
Огромный толчок развитию эконометрических методов и их широкому внедрению в практику дало развитие средств вычислительной техники и осо-бенно появление персональных и портативных компьютеров. Разработка про-граммных пакетов, реализующих методы построения и исследования экономет-рических моделей привело к тому, что выполнение эконометрических процедур становится доступным самому широкому кругу аналитиков, экономистов и ме-неджеров. В настоящее время основные усилия прикладного исследователя сводятся к подготовке качественных исходных данных, к правильной постанов-ке проблемы и экономически обоснованной интерпретации результатов иссле-дования. Вместе с тем, от исследователя требуется четкое понимание областей применимости используемых методов и сложности и неочевидности процесса перенесения полученных теоретических результатов на реальную действительность.
Настоящее пособие отражает содержание односеместрового курса лекций, читае-мых на факультете информационных систем и технологий УлГТУ студентам специаль-ности «Прикладная информатика (в экономике)» и соответствует Государственному об-разовательному стандарту по дисциплине «Эконометрика». Пособие состоит из восьми глав и приложения.
В первой главе дается характеристика предмету эконометрики и применяемым ме-тодам, освещаются основные аспекты эконометрического моделирования, применяе-мые методики и виды используемых переменных.
Во второй главе рассмотрены вопросы построения парных регрессионных моделей: постановка задачи, спецификация и оценка параметров моделей, оценка качества полученных моделей, получение точечного и интервального прогнозных значений, экономическая интерпретация модели.
Третья глава посвящена построению множественных регрессионных моде-лей. Подробно рассмотрены вопросы спецификации и оценки параметров мо-дели, оценки качества полученной модели и ее статистической значимости. Приведены условия, обеспечивающие эффективность метода наименьших квадратов (теорема Гаусса-Маркова). Описан обобщенный метод наименьших квадратов, позволяющий получать эффективные оценки параметров в условиях мультиколлинеарности факторов и автокорреляции остатков. Рассмотрены рег-рессионные модели с переменной структурой.
Четвертая глава посвящена построению моделей в виде системы эконометри-ческих уравнений. Изложены особенности моделей, возникающие трудности применения классических методов и описаны наиболее широко применяемые методы оценки параметров, такие как косвенный, двухшаговый и трехшаговый методы наименьших квадратов.
В пятой главе рассмотрены вопросы моделирования одномерных времен-ных рядов и прогнозирования: структура временного ряда, явление автокорре-ляции, моделирование тенденции и периодической составляющей ряда, прогно-зирование уровней ряда. Отдельное внимание уделено адаптивным методам прогнозирования и моделированию коинтегрируемых временных рядов.
В шестой главе освещены вопросы построения линейных моделей стохас-тических процессов: AR, MA и ARMA-моделей стационарных процессов,
ARIMA-моделей нестационарных процессов. Описаны методы проверки вре-менных рядов на стационарность.
В седьмой главе излагаются модели и методы, применяемые для исследо-вания эконометрических моделей, описывающих динамику развития экономи-ческих процессов. Рассмотрены модели авторегрессии и модели с распределен-ным лагом. Описаны применяемые для оценки параметров моделей, такие как методы инструментальных переменных, методы Койка и Алмон.
Восьмая глава посвящена информационным технологиям эконометрических исследований. Изложены общие требования к программному обеспечению и воз-можности программных пакетов Excel, STATISTICA, ЭВРИСТА, Matrixer 5.1.
В приложении даны часто используемые статистические таблицы. Пособие предназначено студентам экономических и информационных
специальностей. Изложение материала ориентировано на читателя, обладающе-го знаниями в пределах курсов высшей математики и математической стати-стики, читаемых студентам экономических и информационных специально-стей. Пособие будет также полезно всем желающим познакомиться с основны-ми задачами, моделями и методами эконометрики.
Предмет и методы эконометрики