Эконометрические модели и их практическое значение

Эконометрика — это наука, которая на базе статистических данных дает количественную характеристику взаимозависимым экономическим явлениям и процессам [2].

Предметом исследования эконометрики являются массовые экономические явления и процессы.

Цель эконометрики количественно охарактеризовать экономические закономерности, которые экономическая теория выявляет и определяет лишь в общем [1].

Основным инструментом эконометрики служит эконометрическая модель, факторы которой оцениваются средствами математической статистики. Модель выступает в качестве средства анализа и прогнозирования конкретных экономических процессов на основе реальной статистической информации.

Следует отметить, что эконометрические модели отличаются от других экономико-математических моделей тем, что их построение основано на статистических данных и проверка их корректности также основана на методах и критериях математической статистики.

Существует большое количество разнообразных эконометрических моделей, которые различаются содержанием, математической формой представления, областью приложения.

Основные типы:

• 1.    Регрессионные модели с одним уравнением. Это модели, основанные

• 2.    Системы одновременных уравнений. Эти модели описываются системами уравнений. Системы могут состоять из тождеств и регрессионных уравнений, каждое из которых может, кроме независимых факторных переменных, включать зависимые переменные из других уравнений системы. На практике такие системы стараются привести к рекурсивному виду. Для этого сначала выбирают показатели (зависимые переменные), зависящие только от независимых факторных переменных [4]. Затем выбирается показатель, который зависит от независимых переменных и уже определенных зависимых.

• 3.    Модели временных рядов. Последовательность наблюдений какого либо показателя, упорядоченная во времени, называется временным рядом. Численные значения исследуемого показателя, называются уровнями ряда [5].

на уравнении регрессии, или системе регрессионных уравнений, связывающих величины эндогенных и экзогенных переменных. Регрессионные модели делятся на парные (с одним факторным признаком) и множественные регрессии. В зависимости от вида функции, модели также делятся на линейные и нелинейные регрессии [3].

Таким образом, каждый последующий показатель зависит только от независимых переменных и уже определенных зависимых показателей данной системы. Системы одновременных уравнений требуют более сложный математический аппарат, чем простые регрессионные модели.

В моделях временных рядов имеется всего одна независимая переменная, т.е. это однофакторные модели. В самом общем случае временной ряд экономических показателей можно разложить на следующие структурно образующие элементы: тренд, сезонная, циклическая и случайная компоненты [3].

Под трендом понимается устойчивое систематическое изменение процесса в течение продолжительного времени.

Во временных рядах экономических процессов около тренда могут иметь место более или менее регулярные колебания. Если они носят строго периодический или близкий к нему характер и завершаются в течение одного года, то их называют сезонными колебаниями. Если же период колебаний составляет несколько лет, говорят о циклических колебаниях [6].

Тренд, сезонная и циклическая компоненты называются регулярными или систематическими компонентами временного ряда. Временной ряд не обязательно содержит все эти компоненты.

Также к моделям временных рядов относятся множество более сложных моделей, таких как модели аддитивного прогноза, модели авторегрессии и др.

Эконометрические модели можно использовать как составную часть любого технико-экономического исследования. Оценка точности и стабильности технологических процессов, разработка адекватных методов статистического контроля технологических процессов, оптимизация выхода полезного продукта, повышение качества и надежности изделий, сертификация продукции, диагностика материалов, изучение предпочтений потребителей в маркетинговых исследованиях, инновационном, инвестиционном менеджменте, при проведении маркетинговых опросов, эколого-экономических исследований при разработке стратегии производства и продажи специальной техники и во многих других областях.

Практически любая область экономики и менеджмента имеет дело со статистическим анализом данных, а потому имеет те или иные эконометрические методы в своем инструментарии.