Етапи побудови економетричних моделей (на прикладі моделі)
Економетрія, її основні задачі Економетрія, її основні задачі Ринкові відносини відкривають широкий простір для використання досліджених економетричних методів, які дають можливість не тільки провести кількісні розрахунки, але й вибрати оптимальні прогнозні сценарії дій. Економетрія – це самостійна економіко-математична дисципліна, що об’єднує сукупність теоретичних результатів, способів, методів та моделей, призначених для того, щоб на базі економічної теорії, статистики математичної економіки та математико-статистичного інструментарію надавати конкретне кількісне вираження загальним (якісним) закономірностям і прогнозувати результати розвитку складних економічних процесів. Для дослідження інтенсивності, виду та форми причинних впливів у середині стохастичних процесів використовуються методи багатомірного статистичного аналізу, серед яких особливу роль відводиться кореляційному і регресійному аналізу. Враховуючи характер явищ, властивих економічним процесам, математичний апарат кореляційно-регресійного аналізу дозволяє створити стохастичні (означає невизначеність, випадковість чогось) моделі і показати їх перевагу в досліджуваній галузі в порівнянні з детермінованими (події не являються випадковими) моделями. Детермінованими моделями описуються закономірності, які проявляються поодиноко, в кожному окремо взятому елементі сукупності. Зв’язок між причиною та наслідком у закономірностях такого типу може бути виражений достатньо точно у вигляді конкретних математичних формул, систем рівнянь, оскільки певним кількісним значенням впливових чинників (аргументів) завжди відповідають певні значення результативного показника (функції). Такий зв’язок називається функціональним. Закономірності, які проявляються у масових випадках, тільки при великому числі спостережень, називаються статистичними. Статистичні закономірності причинно обумовлені, існуюча множина причин взаємопов’язана й діє в різних напрямках. У таких умовах важко виявити кількісний зв’язок між причиною і наслідком. Аналітичне вираження статистичних закономірностей визначається методами математичної статистики. Причинно-наслідковий зв’язок, обумовлений одночасною дією багатьох причин і проявляється чітко тільки в масі випадків, називається кореляційним або стохастичним, і він властивий статистичним закономірностям. Розглянемо класифікацію задач, які розв’язуються математичним апаратом економетрії, за такими ознаками: кінцеві прикладні цілі, рівень ієрархії та профіль аналізованої економічної системи. За кінцевими прикладними цілями виділимо дві основні задачі: Детермінованими моделями описуються закономірності, які проявляються поодиноко, в кожному окремо взятому елементі сукупності. Зв’язок між причиною та наслідком у закономірностях такого типу може бути виражений достатньо точно у вигляді конкретних математичних формул, систем рівнянь, оскільки певним кількісним значенням впливових чинників (аргументів) завжди відповідають певні значення результативного показника (функції). Такий зв’язок називається функціональним. Закономірності, які проявляються у масових випадках, тільки при великому числі спостережень, називаються статистичними. Статистичні закономірності причинно обумовлені, існуюча множина причин взаємопов’язана й діє в різних напрямках. У таких умовах важко виявити кількісний зв’язок між причиною і наслідком. Аналітичне вираження статистичних закономірностей визначається методами математичної статистики. Причинно-наслідковий зв’язок, обумовлений одночасною дією багатьох причин і проявляється чітко тільки в масі випадків, називається кореляційним або стохастичним, і він властивий статистичним закономірностям. Розглянемо класифікацію задач, які розв’язуються математичним апаратом економетрії, за такими ознаками: кінцеві прикладні цілі, рівень ієрархії та профіль аналізованої економічної системи. За кінцевими прикладними цілями виділимо дві основні задачі:
