Юридические исследования - Эконометрика И.И. Елисеева -

На главную >>>

Иные околоюридические дисциплины: Эконометрика И.И. Елисеева


    Рассмотрены краткая история возникновения эконометрики, ее задачи и методы. Излагаются условия и методы построения эконометрических моделей по пространственным данным и временным рядам. Описываются струк­турные модели, включая путевой анализ, л также автокорреляционная функция и методы выявления структуры временного ряда. При изучении взаимосвязей между временными рядами уделяется внимание теории коингеграции, моделям с распределенным лагом (метод Койка) и моделям авторегрессии, включая VAR-модели.

    Для преподавателей, аспирантов, студентов экономических вузов, слушателей институтов повышения квалификации.


    ЭКОНОМЕТРИКА

    Под редакцией члена - корреспондента Российской Академии наук И.И.Елисеевой

    Рекомендовано Министерством образования Российской Федерации в качестве учебника для студентов высших учебных заведений, обучающихся по специальности 061700 "Статистика"

                                                         

     

     

     

     
    Москва"Финансы и статистика" 2001

     

     

    Эконометрика: Учебник/Под ред. И.И. Елисеевой. - М.: Э40    Финансы и статистика, 2001. - 344 с.: ил.ISBN 5-279-01955-0

    Рассмотрены краткая история возникновения эконометрики, ее задачи и методы. Излагаются условия и методы построения эконометрических моделей по пространственным данным и временным рядам. Описываются струк­турные модели, включая путевой анализ, л также автокорреляционная функция и методы выявления структуры временного ряда. При изучении взаимосвязей между временными рядами уделяется внимание теории коингеграции, моделям с распределенным лагом (метод Койка) и моделям авторегрессии, включая VAR-модели.

    Для преподавателей, аспирантов, студентов экономических вузов, слушателей институтов повышения квалификации.

    УДК 330.43(075.8)  ББК 65в6я73

     

    АВТОРЫ:

    И.И. Елисеева, чл.-кор. РАН — предисловие, главы 1, 2, 3 и 4 (разд. 4.6);

    С.В. Курышева, д-р экон. наук— главы 2, 3 и 4 (разд. 4.1 — 4.5);

    Т.В. Костеева, канд. экон. наук — главы 5, 6 и 7

    (разд. 7.1, 7.2, 7.3.1, 7.4, 7.5 и 7.6); И.В. Бабаева — глава 7 (разд. 7.3.2 и 7.3.3); Б.А. Михайлов, канд. экон. наук — глава 2

    РЕЦЕНЗЕНТЫ. кафедра математической статистики и эконометрики Московского государственного университета экономики, статистики и информатики (МЭСИ);

    П.А. Ватник,д-р экон. наук, профессор Санкт-Петербургской государственной инженерно-экономической академии

    ISBN 5-2794)1955-0 О Коллектив авторов, 2001

     

    Содержание

    Предисловие  

    Глава 1. Определение эконометрики

    1.1. Предмет эконометрики

    1.2. Особенности эконометрического метода

    1.3. Измерения в экономике

    Контрольные вопросы

    Глава 2. Парная регрессия и корреляция в эконометрических исследованиях  

    2.1. Спецификация модели

    2.2. Линейная регрессия и корреляция: смысл и оценка параметров

    2.3. Оценка существенности параметров линейной регрессии и корреляции  

    2.4. Интервалы прогноза по линейному уравнению регрессии

    2.5. Нелинейная регрессия  

    2.6. Корреляция для нелинейной регрессии

    2.7. Средняя ошибка аппроксимации  

    Контрольные вопросы 

    Глава 3. Множественная регрессия и корреляция

    3.1. Спецификация модели

    3.2. Отбор факторов при построении множественной регрессии

    3.3. Выбор формы уравнения регрессии 

    3.4. Оценка параметров уравнения множественной регрессии

    3.5. Частные уравнения регрессии 

    3.6. Множественная корреляция  

    3.7. Частная корреляция  

    3.8. Оценка надежности результатов множественной регрессии и корреляции

    3.9. Фиктивные переменные во множественной регрессии

    3.10.Предпосылки метода наименьших квадратов

    3.11.Обобщенный метод наименьших квадратов

    Контрольные вопросы

    Глава 4. Системы эконометрических уравнений

    4.1. Общее понятие о системах уравнений, используемых в эконометрике

    4.2. Структурная и приведенная формы модели

    4.3. Проблема идентификации

    4.4. Оценивание параметром структурной модели

    4.5. Применение систем эконометрических уравнений

    4.6. Путевой анализ

    Контрольные вопросы

    Глава 5. Моделирование одномерных временных рядов 

    5.1. Основные элементы временного ряда

    5.2. Автокорреляция уровней временного ряда и выявление его структуры

    5.3. Моделирование тенденции временного ряда

    5.4. Моделирование сезонных и циклических колебании

    5.5. Моделирование тенденции временного ряда при наличии структурных изменении

    Контрольные вопросы

    Глава 6. Изучение взаимосвязей по временным рядам  

    6.1. Специфика статистической оценки взаимосвязи двух временных рядов

    6.2. Методы исключения тенденции

    6.3. Автокорреляция к остатках Критерии Дарбина – Уотсона

    6.4. Оценивание параметров уравнения регрессии при наличии автокорреляции в остатках

    6.5. Коинтеграция временных рядов

     Контрольные вопросы

    Глава 7. Динамические эконометрические модели  

    7.1. Общая характеристика моделей с распределенным лагом и моделей aвторегрессии

    7.2. Интерпретация параметров моделей с распределенным лагом

    7.3. Изучение структуры лага и выбор вида модели с распределенным лагом

    7.3.1.  Лаги Алмон

    7.3.2.  Метод Койка

    7.3.3.  Метод главных компонент

    7.4. Модели адаптивных ожидании и неполной корректировки

    7.5. Оценка параметров моделей авторегрессии

    7.6 .Новые направления в анализе многомерных временных рядов

    Контрольные вопросы

     

    Литература

     

     

    ПРЕДИСЛОВИЕ

    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, понимания научного языка. Большинство новых методов основано на эконометрических моделях, концепциях, приемах. Без глубоких знаний эконометрики научиться их использовать 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 Цви 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.

    Свидетельством всемирного признания эконометрики является присуждение четырех нобелевских премий по экономике за разработки в этой области: 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. Хаавельмо 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.

    Процесс перехода высшего экономического образования в России на мировые стандарты характеризуется интенсивным внедрением в учебные планы курсов микро- и макроэкономики. Эконометрика также начинает входить в учебные планы, прежде всего в планы обучения будущих экономистов-статистиков.

    Предлагаемый учебник подготовлен коллективом преподавателей кафедры статистики и эконометрики Санкт-Петербургского государственного университета экономики и финансов (СПбГУЭФ), в котором преподавание эконометрики включено в учебные планы всех экономических специальностей и всех форм обучения с 1996/97 учебного года. Практические занятия ведутся с использованием пакетов прикладных программ «Statgraphics», «Статистика», а с 1999 г. — «EViews», 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. Пересецкии, П.К. Катышев).

    Принятая в учебнике последовательность изложения базируется на наиболее распространенном понимании содержания эконометрики как науки о связях экономических явлений

    Это понимание эконометрики определило содержание и структуру учебника. Большое место в нем отводится регрессионному анализу как методу, используемому в эконометрике для оценки 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 при анализе 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

    С = а + by + 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 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.

    В этой части учебника особое внимание уделяется проблеме идентификации. Поскольку в экономике все большее значение приобретает анализ временных рядов, три главы учебника посвящены эконометрическим методам работы с временными рядами, начиная с изучения изолированного ряда динамики и его разложения на трендовую, циклическую и случайную компоненты. 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.

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

    Авторы не считают, что становление эконометрики как дисциплины профессиональной подготовки экономистов завершено, и рассматривают свой труд как одну из первых попыток создания российского учебника. Круг охваченных тем и характер подачи материала позволяют отнести его к начальному уровню курса эконометрики.

    Авторы благодарят за тщательное рецензирование рукописи Учебно-методическое объединение по статистике. Особую благодарность за ценные замечания, безусловно, способствовавшие улучшению содержания учебника, формы подачи материала, считаем своим долгом выразить рецензенту доктору экономических наук, профессору П.А. Ватнику. Не менее глубокая признательность — коллективному рецензенту — кафедре математической статистики МЭСИ (заведующий кафедрой доктор экономических наук, профессор B.C. Мхитарян). Мы благодарны и кандидату экономических наук С. Б. Макаровой (Европейский университет в Санкт-Петербурге (ЕУСПб)), которая внесла полезные дополнения на завершающем этапе подготовки учебника.

    И. И. ЕЛИСЕЕВА

     

    ЛИТЕРАТУРА

    1. Айвазян С.А., Мхитарян B.C. Прикладная статистика и основы эконометрики: Учебник. — М.: ЮНИТИ, 1998.

    2. Джонстон Дж. Эконометрические методы. — М.: Статистика, 1980.

    3. Доугерти К. Введение в эконометрику. - М.: Финансы и статистика, 1999.

    4. Елисеева И.И., Юзбашев М.М. Общая теория статистики.— 4-е изд., перераб. и доп. — М.: Финансы и статистика, 2001.

    5. Кейн Э. Экономическая статистика и эконометрия. Введение в количественный экономический анализ. — М.: Статистика, 1977. — Вып. 1.

    6. Ланге О. Введение в эконометрику / Пер. с польск. — М.: Прогресс, 1964.

    7. Лизер С. Эконометрические методы и задачи. — М.: Статистика, 1971.

    8. Магнус Я.Р., Катышев П.К., Пересецкий А.А. Эконометрика: Начальный курс. — М.: Дело, 1998.

    9. Маленво Э. Статистические методы эконометрии. — М.: Статистика, 1976.

    10. Тинтнер Г. Введение в эконометрию. — М.: Финансы и статистика, 1965.

    11. Фишер Ф. Проблема идентификации в эконометрии. — М.: Статистика, 1978.

    12.  Четыркин Е.М. Статистические методы прогнозирования. — М.: Статистика, 1977.