Основные задачи эконометрических исследований

Эконометрическая модель, как правило, основана на теоретическом предположении о круге взаимосвязанных переменных и характере связи между ними. При всем стремлении к «наилучшему» описанию связей приоритет отдается качественному анализу. Поэтому в качестве этапов эконометрического исследования можно указать:

- постановку проблемы;

- получение данных, анализ их качества;

- спецификацию модели;

- оценку параметров;

- интерпретацию результатов.

На начальном этапе решения любой эконометрической задачи необходимо сформулировать эконометрическую модель, т.е. представить модель в виде уравнений, характеризующих связи между экономическими показателями.

При решении любой задачи эконометрики необходима проверка соответствия полученной модели реальным экономическим данным. Если модель соответствует реальным данным, то возникает задача определения (оценки) параметров модели. Различают два уровня анализа: теоретический и эмпирический.

На теоретическом уровне предполагается, что известны все возможные реализации экономических показателей (т.е. имеется вся генеральная совокупность в целом). Теоретически параметры модели можно оценить, если известны (или предполагаются заданными) статистические свойства генеральной совокупности. Как правило, все возможные исходы (т.е. возможные значения показателей) заранее неизвестны; на практике можно наблюдать только выбранные значения интересующих показателей, т.е. выборочную совокупность.

На эмпирическом уровне на основе выборочной совокупности нельзя точно определить значения параметров модели, можно лишь получить их оценки, являющиеся случайными величинами. Таким образом, цель оценивания параметров состоит в получении как можно более точных значений неизвестных параметров модели, которые характерны для всей генеральной совокупности.

Одной из основных задач экономических исследований является анализ зависимости между переменными (показателями), которая может быть функциональной (встречается очень редко) или статистической (в экономике, как правило, является преобладающей).

Функциональная зависимость (иначе ее называют детерминированной) задается в виде формулы, которая каждому значению одной переменной ставит в соответствие строго определенное значение другой переменной, при этом воздействием случайных факторов пренебрегают.

Статистическая зависимость – это связь переменных, на которую накладывается воздействие случайных факторов, при этом изменение одной переменной приводит к изменению математического ожидания (т.е. наиболее вероятного ожидаемого значения) другой переменной. Наиболее распространенной формулой статистической связи между переменными является уравнение регрессии. Если эта формула линейная (нелинейная), то регрессию называют линейной (нелинейной). Многие нелинейные модели можно преобразовать в линейные.