Полезное:
Как сделать разговор полезным и приятным
Как сделать объемную звезду своими руками
Как сделать то, что делать не хочется?
Как сделать погремушку
Как сделать так чтобы женщины сами знакомились с вами
Как сделать идею коммерческой
Как сделать хорошую растяжку ног?
Как сделать наш разум здоровым?
Как сделать, чтобы люди обманывали меньше
Вопрос 4. Как сделать так, чтобы вас уважали и ценили?
Как сделать лучше себе и другим людям
Как сделать свидание интересным?
Категории:
АрхитектураАстрономияБиологияГеографияГеологияИнформатикаИскусствоИсторияКулинарияКультураМаркетингМатематикаМедицинаМенеджментОхрана трудаПравоПроизводствоПсихологияРелигияСоциологияСпортТехникаФизикаФилософияХимияЭкологияЭкономикаЭлектроника
|
Предмет и задачи эконометрикиСтр 1 из 12Следующая ⇒
Эконометрика — это наука, в которой на базе реальных статистических данных строятся, анализируются и совершенствуются математические модели реальных экономических явлений. Эконометрика позволяет найти количественное подтверждение либо опровержение того или иного экономического закона либо гипотезы. Таким образом, эконометрика – наука, которая дает количественное выражение взаимосвязей экономических явлений и процессов. Зарождение эконометрики является следствием междисциплинарного подхода к изучению экономики. Эконометрика представляет собой комбинацию трех областей знания: • Экономической теории • Статистики • Математики Большинство эконометрических методов и приемов заимствовано из математической статистики. Однако методы математической статистики универсальны и не учитывают специфики экономических данных, которая заключается в следующем: 1) данные не являются результатом контролируемого эксперимента; 2) невозможность проводить многократные эксперименты (из-за изменения внешних условий); 3) экономические данные часто содержат ошибки измерения. В эконометрике разрабатываются специальные методы анализа, позволяющие, если не устранить, то, по крайней мере, снизить влияние этих ошибок на полученные результаты. Эти особенности рождают ряд специфических проблем, решение которых не входит в математическую статистику. Таким образом, эконометрика связывает между собой экономическую теорию и экономическую статистику и с помощью математико-статистических методов придает конкретное количественное выражение общим закономерностям, устанавливаемым экономической теорией. Предмет исследования эконометрики как науки – экономические явления. Но в отличие от экономической теории эконометрика делает упор на количественные, а не на качественные аспекты этих явлений. Например, экономическая теория утверждает, что спрос на товар с ростом его цены убывает. Но при этом практически неисследованным остается вопрос, как быстро и по какому закону происходит это убывание для определенного товара. Эконометрика отвечает на этот вопрос для каждого конкретного случая. Основные задачи эконометрики: 1. Построение эконометрических моделей, т.е. представление экономических моделей в математической форме, удобной для проведения эмпирического анализа. 2. Оценка параметров построенной модели, делающих выбранную модель наиболее адекватной реальным данным. 3. Проверка качества найденных параметров модели и самой модели в целом. 2 4. Использование построенных моделей для объяснения поведения исследуемых экономических показателей, прогнозирования и предсказания, а также для осмысленного проведения экономической политики Таким образом, стандартная схема анализа зависимостей состоит в осуществлении ряда последовательных процедур: 1. Подбор начальной модели (этап спецификации). Он осуществляется на основе экономической теории, предыдущих знаний об объекте исследования, опыта исследователя и его интуиции. 2. Оценка параметров модели на основе имеющихся статистических данных (этап параметризации). 3. Осуществление проверки качества модели (этап верификации). 4. При наличии хотя бы одного неудовлетворительного ответа по какому-либо критерию модель совершенствуется с целью устранения выявленного недостатка. 5. При положительных ответах по всем критериям модель считается качественной. Она используется для анализа и прогноза объясняемой переменной. Однако необходимо предостеречь от абсолютизации полученного результата, поскольку даже качественная модель является подгонкой спецификации модели под имеющийся набор данных. Поэтому вполне реальна картина, когда исследователи, обладающие разными наборами данных, строят разные модели для объяснения одного и того же явления. Проблематичным является и использование модели для прогнозирования значений объясняемой переменной. Иногда хорошие с точки зрения критериев проверки модели обладают весьма низкими прогнозными качествами
Date: 2015-10-18; view: 846; Нарушение авторских прав |