Эконометрика лекции
Задача эконометрики
Государственные стандарты высшего образования включают эконометрику как федеральную компоненту в цикле общих математических и естественнонаучных дисциплин. В настоящее время ощущается нехватка доступных как по цене, так и по содержанию учебных пособий и практикумов по эконометрике. Кроме того, эконометрика опирается на массивы данных и сложных расчетов, поэтому необходимо при преподавании данного курса использовать пакеты вычислительных процедур. В данном пособии авторы используют пакет STATISTICA. На основе этого пакета просчитывались примеры и лабораторные работы настоящего курса. Выбор пакета обусловлен его широким распространением в России, простотой и наглядностью интерфейса, а главное, наличием в продаже ряда пособий по его использованию.
Эконометрические методы являются инструментом для прогнозирования в банковском деле, финансах, бизнесе, при государственном регулировании экономики. Что же такое эконометрика? Эконометрика - быстроразвивающаяся отрасль экономической науки, цель которой в результате количественном описании экономических отношений. Приведем несколько цитат о существе данной науки.
"Эконометрика позволяет проводить количественный разбор настоящих экономических явлений, основываясь на сегодняшнем развитии теории и наблюдениях, связанных с методами получения выводов" (Самуэльсон).
"Главная задача эконометрики - заполнить эмпирическим содержанием априорные экономические рассуждения" (Клейн).
"Цель эконометрики - эмпирический разбор экономических законов. Эконометрика дополняет теорию, используя реальные данные для проверки и уточнения постулируемых отношений" (Маленво).
Термин "эконометрия" был в первый раз введен П. Цьемпой в 1910 г., который пытался применить методы алгебры и геометрии к анализу хозяйственной деятельности. Сейчас этот термин используется для того раздела эконометрики и теории экономического анализа, который анализирует влияние факторов, формирующих результаты работы компании (предприятия).
Эта наука появилась на стыке 3-х дисциплин: экономической теории, методов математического анализа и математической статистики, несколько позже - программирования и вычислительной техники.
Есть, по крайней мере, еще 4 дисциплины использующие в собственной основе математические методы в применении к экономике: многомерный статистический разбор данных (тесно связанный с эконометрикой); финансовая математика, тоже использующая в современных своих разделах эконометрические методы; математические модели в экономике - наука, применяющая для доказательства теоретических концепций эконометрическую технику верификации моделей; математические методы в экономике (старое наименование - исследование операций) - наука о постановках и решении оптимизационных задач в экономике, состоящей из подобных широко известных разделов как нелинейное и линейное программирование, сетевое планирование, управление запасами, теория игр. Несколько особняком стоит теория массового обслуживания.
Кое-какие ученые, к примеру, Э. Маленво придавали широкое толкование эконометрике, интерпретируя ее как "каждое использование математики или статистических методов к изучению экономических явлений". Хотя доминирующим стало мнение, что эконометрика применяет статистические подходы к эконометрическим измерениям. Это обстоятельство обусловило содержание настоящего курса лекций.
В собственную очередь эконометрика содержит 2 крупных раздела: моделирование данных неупорядоченных во времени и теорию временных рядов.
Параграфы
- Сущность и история возникновения эконометрики
- </b>Парный регрессионный анализ
- Множественная регрессия
- Гетероскедастичность моделей, ее обнаружение и методы устранения гетероскедастичности
- прогнозирование временных рядов
- Сглаживание Временных рядов
- ОДНОВРЕМЕННЫЕ УРАВНЕНИЯ. МЕТОДЫ ИДЕНТИФИКАЦИИ
- Моделирование структурными уравнениями
- РАЗНОСТНЫЕ УРАВНЕНИЯ И ИХ РЕШЕНИЕ
- Стационарные временные ряды авторегрессии-скользящего среднего
- Временные ряды с высокой изменчивостью
- Ложная регрессия, коинтеграция и модели корректировки ошибок
- Элементы линейной алгебры
- Элементы теории вероятностей и математической статистики
- метод наименьших квадратов