Елисеева И.И. и др. Эконометрика. Учебник

Опубликовал: pvi777 в категорию Материалы по эконометрике и прикладной статистике - Дата добавления: 29.03.2024, 17:01


Сегодня деятельность в любой области экономики (управлении, финансово-кредитной сфере, маркетинге, учете, аудите) требует от специалиста применения современных методов работы, знания достижений мировой экономической мысли и понимания научного языка. Большинство новых методов основано на эконометрических моделях, концепциях и приемах. Без глубоких знаний эконометрики научиться использовать их невозможно. Чтение современной экономической литературы также предполагает хорошую эконометрическую подготовку.

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.

Известный эконометрист 3. Гриллихес (1929-1999) писал: «Эконометрика является одновременно нашим телескопом и нашим микроскопом для изучения окружающего экономического мира». Это определение подчеркивает значение эконометрического подхода как на микроуровне (поведение индивидов, домохозяйств, фирм), так и на макроуровне. В этом смысле можно говорить о микро и макроэконометрике.

Развитие эконометрики тесно связано с изучением микро и макроэкономики. Сейчас уже кажется невозможным понять кривую Филлипса или теорему Эрроу, использование ресурсов и эластичность потребления, не прибегая к статистическим данным, моделированию и оценке параметров.

Микроэкономическая теория утверждает, что снижение цены товара приводит к увеличению спроса на данный товар (при неизменности всех прочих факторов), т.е. устанавливается связь между спросом на товар и ценой на него. Однако теория не дает количественных оценок данной связи, т.е. не позволяет ответить на вопрос: насколько изменится спрос на данный товар в результате изменения его цены на определенную величину? Расчет количественных оценок и есть задача эконометрики.

Свидетельством всемирного признания эконометрики является присуждение пяти Нобелевских премий по экономике: премия 1969 г. была присуждена Р. Фришу и Я. Тинбергену за разработку математических методов анализа экономических процессов; премия 1980 г. — Л. Клейну за создание эконометрических моделей и их применение к анализу экономических колебаний и экономической политике; премия 1989 г. — Т. Хаавелмо за прояснение вероятностных основ эконометрики и анализ одновременных экономических структур; премия 2000 г. Дж. Хекману за развитие теории и методов анализа селективных выборок и Д. Макфаддену за развитие теории и методов анализа моделей дискретного выбора; премия 2003 г. — Р. Инглу и К. Грэнджеру. Оба ученых награждены за разработку методов макроэкономического анализа: Р. Ингл — за создание метода волатильности, а К. Грэнджер метода коинтеграции.

В соответствии с Государственными образовательными стандартами высшего профессионального образования по направлениям «Статистика», «Экономика», «Менеджмент» дисциплина «Эконометрика» входит в учебные планы подготовки экономистов всех специальностей в качестве обязательной дисциплины. Это решение принято в связи с переходом высшего экономического образования в России на мировые стандарты. Курс «Эконометрика» является базовой дисциплиной современного экономического образования и преподается во всех ведущих университетах мира.

Учебный курс «Эконометрика» опирается на курсы «Микроэкономика», «Макроэкономика», «Статистика», включая математическую статистику, многомерные статистические методы и т.д. В свою очередь, курс «Эконометрика» выступает в качестве базы для курсов прикладной микро и макроэкономики. Союз эконометрики с этими разделами экономической теории важен и в научном плане, поскольку использование эконометрических методов позволяет осуществить проверку положений экономической теории.

Последовательность изложения материала в учебнике базируется на наиболее распространенном понимании содержания эконометрики как науки о связях экономических явлений. При этом принимается во внимание, что особенности изучения связей зависят от характера данных: пространственные, временные панельные.

Это понимание эконометрики определило содержание и структуру учебника. Большое место в нем отводится регрессионному анализу как методу, используемому в эконометрике для поиска уравнения, которое в наибольшей степени соответствует совокупности наблюдений зависимых и независимых переменных, и тем самым дающему наилучшую оценку истинного соотношения между этими переменными. С помощью оцененного таким образом уравнения можно предсказать, каково будет значение зависимой переменной для данного значения независимой переменной. Простейшим примером регрессии является парная линейная регрессия всего одной независимой переменной и одной зависимой переменной (скажем, располагаемый доход и потребительские расходы). Задача будет заключаться в подборе прямой линии к совокупности данных, состоящих из пар наблюдений дохода и потребления. Линию, которая лучше всего подходит к данным, нужно выбирать так, чтобы сумма квадратов значений вертикальных отклонений точек от линии была минимальной. Этот метод наименьших квадратов применяется для построения большинства регрессий. Степень приближения регрессионной линии к наблюдениям измеряется коэффициентом корреляции.

Регрессионное уравнение не дает точного прогноза зависимой переменной для любого заданного значения независимой переменной, так как коэффициенты регрессии подвержены случайным искажениям. Чтобы учесть погрешности оцененного уравнения регрессии, отражающего действительные закономерности поведения всего населения на основе выборочного наблюдения, уравнение регрессии обычно записывается как у = а + bх + е.

В уравнении е — дополнительный остаточный член, который отражает остаточное действие случайной вариации и действие других независимых переменных (например, влияние процентных ставок на потребительский кредит), которые воздействуют на потребительские расходы, но в уравнение регрессии явным образом не включены.

Там, где предполагается, что на зависимую переменную существенно влияет более чем одна независимая переменная, используется метод множественной линейной регрессии.

Эти методы взяты эконометрикой из статистики и хорошо знакомы студентам, изучавшим дисциплины «Статистика» и «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 разновидностям такого подхода. В этой части учебника особое внимание уделяется проблеме идентификации.

Поскольку в экономике все большее значение приобретает анализ временных рядов, несколько глав учебника посвящены эконометрическим методам работы с временными рядами, начиная с изучения изолированного ряда динамики и его разложения на трендовую, циклическую и случайную компоненты; подбор уравнения тренда и оценки автокорреляции. Затем рассматриваются системы рядов динамики и моделирование взаимосвязей между ними.

Каждая глава завершается перечнем вопросов для повторения. Учебник сопровождается практикумом, подготовленным тем же авторским коллективом. Практикум содержит методические указания по решению эконометрических задач, решению типовых задач, контрольные и тренировочные задания.

Предлагаемый учебник подготовлен коллективом преподавателей кафедры статистики и эконометрики Санкт-Петербургского государственного университета экономики и финансов (СПбГУЭФ), в котором преподавание эконометрики началось с 1996/97 учебного года, включено в учебные планы всех экономических специальностей и всех форм обучения. Практические занятия ведутся с использованием пакетов прикладных программ «Statgraphics», «Статистика», а с 1999 г. «Econometric Views», специального пакета для решения эконометрических задач, разработанного компанией «Quantitative Micro Software» и переданного сотрудниками Тилбургского университета (Голландия) СПбГУЭФ и ряду других экономических вузов России по итогам проведения международной школы-семинара «Эконометрика: начальный курс» (руководители Я.Р. Магнус, С.А. Айвазян, А.А. Пересецкий, П.К. Катышев).

Во второе издание учебника (первое 2001 г.) большой вклад внесен коллегами из Потсдамского университета (Германия) профессором Г. Г. Штрое и д-ром К. Бартелсом.

Изданию учебника и дополняющего его «Практикума по эконометрике» предшествовала их апробация в СПбГУЭФ и ряде других российских вузов.

Во второе издание внесены дополнения и уточнения в главы, посвященные регрессионному анализу; заново написан блок глав, посвященных стационарным стохастическим временным рядам и исследованию коинтеграции (д-р, проф. Г.Г. Штрое); подготовлен специальный раздел о методе максимального правдоподобия и его применении (к.э.н., доц. Ю.В. Нерадовская); введена глава о моделях с дискретными переменными, включающая описание моделей бинарного выбора и моделей множественного выбора (к.э.н. Л.Р. Рыбкина). Наконец, несомненной удачей данного издания мы считаем главу, посвященную панельным данным (д-р К. Бартелс). Как уже отмечалось, к подготовке настоящего издания учебника «Эконометрика» были привлечены коллеги из Потсдамского университета (Германия) — д-р, профессор Г. Г. Штрое и его ученик д-р К. Бартелс, внесшие исключительно важный вклад как в расширение круга тем учебника, так и в повышение его научного уровня, обогатившие материал учебника собственным опытом преподавания и исследований. При этом мы старались сохранить общий принцип подачи материала, рассматривая его с исключительно прикладных позиций и адаптируя к дидактическим целям.

Вклад зарубежных коллег в подготовку второго издания учебника «Эконометрика» потребовал участия переводчика. Эта часть работы была скрупулезно выполнена сотрудницей Европейского университета в Санкт-Петербурге Ю.В. Вымятниной благодаря ее прекрасным знаниям не только английского языка, но и эконометрики.

Вряд ли можно рассматривать эконометрику как сложившуюся дисциплину профессиональной подготовки экономистов. В первую очередь это относится к России, где опыт преподавания эконометрики невелик.

В данном и других учебниках акцент делается, прежде всего, на решение задач, последовательно возникающих в самой статистико-математической теории, а проблемы разнообразных приложений остаются в тени. В лучшем случае приводятся числовые примеры и опять-таки с целью показать особенности того или иного метода. Опускается экономическая основа эконометрического моделирования, постановка экономической задачи, степень ее теоретической разработки, возможность верификации на конкретных данных, измерение, поиск данных, построение модели, ее интерпретация, а также интерпретация тех прогнозов, которые могут быть получены с ее помощью. Современные учебники сужают эти задачи и сводят их к подгонке модели с целью наилучшего имитирования поведения моделируемого объекта. С учетом сказанного было бы более правильно назвать данный и другие учебники «Эконометрические методы», так как это сделал Дж. Джонстон. В принципе нельзя упускать из вида то, что эконометрика призвана придавать конкретное количественное выражение закономерностям, установленным экономической теорией. Круг охваченных тем и характер подачи материала позволит отнести данный учебник к начальному уровню курса эконометрики.


Скачать:


  • Теги:

Комментарии:


Оставить комментарий

Вход на сайт

Информация о проекте

Настоящий сайт представляет собой информационный портал, содержащий материалы по проблеме бизнес-аналитики, раскрывающие особенности использования современных подходов и методов анализа и обработки данных, что в условиях современной информатизации общества представляется весьма актуальным при исследовании различных проблем социально-экономического характера.
Настоящий портал содержит материалы познавательного, учебно-методического и научно-исследовательского характера, демонстрирующие современное состояние развития проблемы бизнес-аналитики, проблемы анализа и обработки данных. Особое внимание на страницах сайта уделено методическому и аналитическому инструментарию рассматриваемых проблем. Наряду с теоретическими и аналитическими материалами сайт содержит пакеты программных продуктов, представляющих собой прикладной инструментарий, способный автоматизировать научно-практические исследования в области бизнес-аналитики и бизнес-статистики.

Контакты