История эконометрики, Этапы развития эконометрики, История развития эконометрики, Барометры | univer-nn.ru

История создания эконометрического общества и институционализации эконометрического знания. Понятие термина

Персональные инструменты

  • Вы не представились системе

Пространства имён

  • Статья

Варианты

Просмотры

  • Читать

Ещё

Поиск

  • Заглавная страница
  • Рубрикация
  • Указатель А — Я
  • Избранные статьи
  • Случайная статья
  • Текущие события

Участие

  • Сообщить об ошибке
  • Сообщество
  • Форум
  • Свежие правки
  • Новые страницы
  • Справка

Инструменты

  • Ссылки сюда
  • Связанные правки
  • Спецстраницы
  • Постоянная ссылка
  • Сведения о странице
  • Элемент Викиданных
  • Цитировать страницу
  • Текст доступен по лицензии Creative Commons Attribution-ShareAlike; в отдельных случаях могут действовать дополнительные условия.Подробнее см. Условия использования.
    Wikipedia® — зарегистрированный товарный знак некоммерческой организации Wikimedia Foundation, Inc.
  • Для связи: admin@wikipedia.tel
  • Политика конфиденциальности
  • Описание Википедии
  • Отказ от ответственности

История создания эконометрического общества и институционализации эконометрического знания. Понятие термина “эконометрика”, его значение, характеристика и первооткрыватели. Возникновение и развитие эконометрики как науки, междисциплинарный подход.

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

ДАГЕСТАНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ИНСТИТУТ НАРОДНОГО ХОЗЯЙСТВА

Кафедра «Прикладная информатика (в экономике)»

на тему: «История эконометрики»

Гусенов Мурад

Махачкала 2012 г.

Содержание

Введение

Глава 1. Этимология слова «эконометрика»

Глава 2. Возникновение эконометрики как науки

Глава 3. Создание эконометрического общества и институционализация эконометрического знания

Заключение

Список использованной литературы

Введение

Актуальность проблематики состоит в понимании того, что современная эконометрика есть быстроразвивающаяся отрасль науки, цель которой состоит в том, чтобы придать количественные меры экономическим отношениям. Иными словами, эконометрика изучает конкретные количественные взаимосвязи экономических объектов и процессов с помощью математических и статистических методов и моделей. Значение такого подхода в условиях современного микро- и макроэкономического развития переоценить не представляется возможным.

В связи со сказанным особый интерес представляет изучение основополагающих моментов истории институционализации эконометрики как научной статистико-математико-экономической дисциплины. В данном ключе важно выявить предпосылки возникновения эконометрической науки, специфику подходов различных экономических школ и экономистов, их роль и значение в процессе институционализации и современном развитии эконометрического знания.

В силу данных обстоятельств, изучение истории эконометрики в высшей степени актуально, отображает тенденции современного экономического развития, необходимо для понимания сущности эконометрической системы знаний.

В ходе исследования автором были поставлены следующие задачи исследования:

– изучить этимологию слова «эконометрика»;

– изучить возникновение эконометрики как науки;

– изучить историю создание эконометрического общества и институционализация эконометрического знания.

Глава 1. Этимология слова «эконометрика»

Термин «эконометрика» был впервые введен бухгалтером П. Цьемпой (Австро-Венгрия, 1910г.) («эконометрия» – у Цьемпы). Цьемпа считал, что если к данным бухгалтерского учета применить методы алгебры и геометрии, то будет получено новое, более глубокое представление о результатах хозяйственной деятельности. Это употребление термина, как и сама концепция, не прижилось, но название «эконометрика» оказалось весьма удачным для определения нового направления в экономической науке, которое выделилось в 1930г.

Слово «эконометрика» представляет собой комбинацию двух слов: «экономика» и «метрика» (от греч. «метрон»). Таким образом, сам термин подчеркивает специфику, содержание эконометрики как науки: количественное выражение тех связей и соотношений, которые раскрыты и обоснованы экономической теорией. Й. Шумпетер (1883–1950), один из первых сторонников выделения этой новой дисциплины полагал, что в соответствии со своим назначением эта дисциплина должна называться «экономометрика».

Советский ученый А.Л. Вайнштейн (1892–1970) считал, что название настоящей науки основывается на греческом слове метрия (геометрия, планиметрия и т.д.), соответственно по аналогии – эконометрия. Однако в мировой науке общеупотребимымстал термин «эконометрика». В любом случае, какой бы мы термин ни выбрали, эконометрика является наукой об измерении и анализе экономических явлении.

Зарождение эконометрики является следствием междисциплинарного подхода к изучению экономики. Эта наука возникла в результате взаимодействия и объединения в особый «сплав» трех компонент: экономической теории, статистических и математических методов. Впоследствии к ним присоединилось развитие вычислительной техники как условие развития эконометрики.

В журнале «Эконометрика», основанном в 1933 г. Р. Фришем (1895–1973), он дал следующее определение эконометрики: «Эконометрика – это не то же самое, что экономическая статистика. Она не идентична и тому, что мы называем экономической теорией, хотя значительная часть этой теории носит количественный характер. Эконометрика не является синонимом приложений математики к экономике. Как показывает опыт, каждая из трех отправных точек – статистика, экономическая теория и математика — необходимое, но недостаточное условие для понимания количественных соотношений в современной экономической жизни. Это – единство всех трех составляющих. И это единство образует эконометрику».

Таким образом, эконометрика – это наука, которая дает количественное выражение взаимосвязей экономических явлений и процессов. Нельзя утверждать, что достигнуто однозначное определение эконометрики. Так, Э. Маленво придерживался широкого понимания, интерпретируя эконометрику как «любое приложение математики или статистических методов к изучению экономических явлений».

О. Ланге (1904–1965) писал, что эконометрика занимается определением наблюдаемых в экономической жизни конкретных количественных закономерностей, применяя для этой цели статистические методы. Статистический подход к эконометрическим измерениям стал доминирующим. Это положение обусловило содержание настоящего учебника. эконометрический междисциплинарный общество наука

Глава 2. Возникновение эконометрики как науки

Каждая наука проходит сложный путь зарождения и выделения в самостоятельную область знания. Эконометрика — не исключение. Первоначальные попытки количественных исследований в экономике относятся к XVII в. «Политические арифметики» – В. Петти (1623-1667). Г. Кинг (1648-1712), Ч. Давенант (1656–1714) — вот первая когорта ученых, систематически использовавших цифры и факты в своих исследованиях, прежде всего в расчете национального дохода.[5]

Круг их интересов был связан в основном с практическими вопросами: налогообложением, денежным обращением, международной торговлей и финансам и.|Политическую арифметику можно назвать описательным политико-эконометрическим анализом. Это направление пробудило поиск законов в экономике.

Одним из первых был сформулирован так называемый «закон Книга», в котором на основе соотношения между урожаем зерновых и ценами на зерно была выявлена закономерность спроса. Исследователям хотелось достичь в экономике того, что И. Ньютон достиг в физике. Неопределенная природа экономических закономерностей еще не была осознана. В этот же период все больше учетных данных становятся доступными, создавая основу для измерений.

Существенным толчком явилось развитие статистической теории в трудах Ф. Гальтона (1822-1911), К. Пирсона (1857-1936), Ф. Эджворта (1845–1926).[6] Появились первые применения парной корреляции: при изучении связей между уровнем бедности и формами помощи бедным (Дж. Э. Юл, 1895, 1896); между уровнем брачности в Великобритании и благосостоянием (Г. Хукер, 1901), в котором использовалось несколько индикаторов благосостояния, к тому же исследовались временные ряды экономических переменных. Это были шаги по созданию современной эконометрики.

Параллельно происходил процесс создания маржиналистской (неоклассической) теории, зарождение которой можно датировать 60-ми годами XIX о. (появление работ С.Джепонса, Л.Вальраса, К.Менгера).

С 30-х гг. XIX в. страны с наиболее высоким уровнем развития капитализма стали испытывать спорадические потрясения — упадок деловой активности, возникновение массовой безработицы. Эти явления не находили теоретического объяснения. Быстрая индустриализация выявила огромный диапазон социальных проблем, которые также не согласовывались с теорией.

Неоклассическая теория стала восприниматься как слишком удаленная от действительности. Для ее практического значения требовались количественные выражения базовых понятий, таких как «эластичность спроса» или «предельная полезность».

Теория спроса могла стать убедительной в том случае, если она смогла бы объяснить и оценить фактические кривые спроса и предложения, продемонстрировать формирование равновесных цен в конкретных условиях.

К этому же времени относится привлечение ученых-экономистов (А. Маршалла, С. Джепонса, К. Менгера) к парламентской деятельности, что подтолкнуло их к анализу макроэкономических проблем на основе временных рядов таких показателей, как, например, валютные курсы и т.п. Это также явилось важным шагом в подготовке развития эконометрики.

Многие исследователи признают первой работой, которая могла бы быть названа эконометрической, книгу американского ученого Г. Мура (1869–1958) «Законы заработной платы: эссе по статистической экономике» (1911). Г. Муром были проведены анализ рынка труда, статистическая проверка теории производительности Дж. Кларка, а также изложены основы стратегии объединения пролетариата и т. д.

В это время для США решение этих вопросов было безотлагательным: рабочий класс стремительно рос, возникали такие объединения, как «Индустриальные рабочие мира» и другие радикально настроенные организации. Г. Мур подошел к анализу поставленных проблем с позиций «высшей», как он называл, статистики, используя все достижения теории корреляции, регрессии, анализа динамических рядов. Он стремился показать, что сложные математические построения, наполненные фактическими данными, могли составить основу для разработки социальной стратегии.

К этому же периоду относится первое применение итальянским ученым Р. Бенини (1862-1956) метода множественной регрессии для опенки функции спроса. Значительным вкладом в становление эконометрики явились исследования по цикличности экономики.

К. Жюгляр (1819-1905), французский физик, ставший экономистом, первым занялся исследованием экономических временных рядов с целью выделения бизнес-циклоп. Им была обнаружена цикличность инвестиций (продолжительность цикла – 7–11 лет).

Вслед за ним С. Китчин, С. Кузнец, Н. Кондратьев, автономно занимаясь этой проблемой, выявили цикличность обновления оборотных средств (3 – 5 лет), циклы в строительстве (15 – 20 лет), долгосрочные волны, или «большие циклы» Кондратьева, продолжительностью 45–60 лет.

Значительной вехой в формировании эконометрики явилось построение экономических барометров, прежде всего так называемого гарвардского барометра. Большинство экономических барометров, включая названный, основано на следующей идее: в динамике различных элементов экономики существуют такие показатели, которые в своих изменениях идут впереди других, а потому могут служить предвестниками последних.

Гарвардский барометр был создан под руководством У. Персонса (1878–1937) и У. Митчелла (1874-1948). В течение 1903-1914 гг. он состоял из пяти групп показателей, которые в дальнейшем были сведены в три отдельные кривые: кривая А характеризовала фондовый рынок; кривая В — товарный рынок; кривая С — денежный рынок.

Каждая из этих кривых представляла среднюю арифметическую из рядов входящих в нее нескольких показателей.Эти ряды предварительно статистически обрабатывались путем исключения тенденции, сезонной волны и приведения колебаний отдельных кривых к сравнимому масштабу колеблемости.

В основу прогноза гарвардского барометра было положено свойство каждой отдельной кривой повторять движение остальных в определенной последовательности и с определенным отставанием.

Так, с 1903 г. и до первой мировой войны поворотные пункты кривой А предшествовали поворотным пунктам кривой В на 6–10 месяцев (в среднем — на 8 месяцев); поворотные пункты кривой В обгоняли аналогичные пункты кривой С на 2-8 месяцев (в среднем на 4 месяца); наконец, колебания кривой С предшествовали колебаниям кривой А следующего цикла на 6-12 месяцев.

Гарвардский барометр представлял собой описание подмеченных эмпирических закономерностей и экстраполяции последних на ближайшие месяцы. Однако в построении гарвардского барометра можно обнаружить и некоторые теоретические предпосылки. Естественно, например, что изменение средних биржевых курсов и показателей фондового рынка (индекс спекуляции А) означало изменение спроса на товары, что влекло за собой, в свою очередь, изменение в том же направлении индекса оптовых цен, объема производства и товарооборота (индекс В). Возрастание, например, объема производства вызывало напряжение на денежном рынке, рост учетной ставки и падение курса ценных бумаг с фиксированным доходом (кривая С). Поэтому максимум кривой А обычно должен был совпадать с минимумом кривой С.

Успех гарвардского барометра породил буквально эпидемию таких построений в других странах (в частности, аналогичный барометр был построен в Великобритании). Несколько лет после первой мировой войны он еще удовлетворительно выполнял свое предназначение.

Но затем гарвардский барометр (приблизительно с 1925 г.) потерял чувствительность и сошел со сцены, пережив свою славу. Авторы гарвардского барометра объясняли его крах появлением мощного регулирующего фактора в экономике США. В этих условиях основным методом макроэкономического анализа становится метод «Затраты-выпуск» В.В. Леонтьева (1906-1999).

Что касается экономических барометров, то советский математик-статистик Е. Слуцкий (1880-1948) в работе «Сложение случайных причин как источник циклических процессов» (1927), взяв в качестве случайных рядов последние цифры номеров облигаций из тиражных таблиц выигрышного займа, блестяще доказал, что сложение случайных причин порождает волнообразные ряды, имеющие тенденцию на протяжении большего или меньшего числа волн имитировать гармонические ряды, сложенные из небольшого числа синусоид».[10] Таким образом, никакой закономерности в любом экономическом барометре могло и не существовать.

В этот же период делались эконометрические построения, использующие методы гармонического анализа и периодограмм-анализа (Г.Мур в США, Бэвэридж в Энстром в Швеции) Эти методы перенесены в экономику из области астрономии, метеорологии, физики.

В основе гармонического анализа и нсриолограмм-анализа лежит теорема Фурье, согласно которой всякая периодическая функция, произвольно данная в некотором промежутке, может быть разложена на ряд простых гармонических колебаний и в конечном счете представлена тригонометрическим рядом вида

y = f(t) = A0 + A1sin( + l1) + A2sin(2kt + l2) + … .

Каждое слагаемое представляет здесь синусоиду – формулу простого гармонического колебания (гармонику), где А, – полуамплитуда; li — фаза колебания, т. е. характеризует точку, в которой ордината соответствующей синусоиды имеет нулевое значение; k — связано с периодом колебания равенством

Динамика каждого элемента экономики после исключения из нее тенденции представляется в виде волнообразной кривой. Если бы оказалось возможным эту кривую разложить, хотя бы приближенно, на сумму гармоник, то это дало бы базу для прогноза движения интересующего нас элемента.

Следовательно, задача сводится к нахождению коэффициентов искомого ряда — полуамплитуд А, — по наблюденным значениям, если известны периоды отдельных гармоник. Для отыскания периода колебания Гили связанного с ним k применяется метол псриодограмм-анализа. Он состоит в том, что в качестве первого приближения берутся два первых члена вышеприведенного ряда, т. е. полагают, что y = f(t) = A0 + A1sin(kt + l1), и затем испытывают различные произвольные значения Т (целые и дробные).

Для каждого из испытываемых периодов вычисляются А1 и l1,. Затем строится периодографик или периодограмма, где на оси абсцисс отмечаются периоды, а на оси ординат откладывается А12, или интенсивность колебания, соответствующая этим периодам.

Большей интенсивности колебания отвечает большая вероятность того, что соответствующий ей период колебания не случаен. Затем, выбрав периоды, соответствующие наибольшим интенсивностям, можем представить рассматриваемую волнообразную кривую в виде суммы простых гармоник, имеющих эти периоды, соответствующие А,. Эта сумма может сколь угодно близко подойти к исследуемой кривой. К этому нужно добавить, что при применении гармонического метода и периодограмм-анализа не требуется предварительного исключения тенденции.

К 30-м гг. сложились все предпосылки для выделения эконометрики в отдельную науку.Стало ясно, что специалисты, занимающиеся развитием эконометрической науки, должны использовать в той или иной степени математику и статистику. Возникла необходимость появления особого термина, объединяющего все исследования в этом направлении, подобно биометрике — науке, изучающей биологию статистическими методами.

В 1912г. И. Фишер попытался создать группу ученых для стимулирования развития экономической теории путем ее связи со статистикой и математикой. Но тогда эту группу создать не удалось. Тогда Р. Фриш и математик-экономист Ч. Рус обратились с идеей собрать специальный форум экономистов, готовых к использованию математики и статистики.

Глава3. Создание эконометрического общества и институционализация эконометрического знания

29 декабря 1930 г. по инициативе И. Фишера (1867–1947), Р. Фриша, Я. Тинбергена (1903-1995). И. Шумпетера, О. Андер-сона (1887-1960) и других ученых на заседании Американской ассоциации развития науки (США, Кливленд, штат Огайо) было создано эконометрическое общество, на котором норвежский ученый Р. Фриш дал новой науке название — «эконометрика».

С самого начала эконометрическое общество было интернациональным. Уже в 1950 г. общество насчитывало почти 1000 членов. С 1933 г. под редакцией Р. Фриша стал издаваться журнал «Эконометрика» («Econometrica»), который и сейчас играет важную роль в развитии эконометрической науки. В 30–40-е гг. развитию эконометрики способствовала деятельность Департамента прикладной экономики под руководством Р. Стоуна (Великобритания). В 1941 г. появился первый учебник по эконометрике, который был создан Я. Тинбергеном (1913-1994).

В эти годы вплоть до 70-х гг. XX в. эконометрика понималась как эмпирическая оценка моделей, разработанных экономической теорией. Р. Фриш определял соотношение между теорией и данными наблюдений следующим образом: теория, абстрактно формулирующая количественные соотношения, должна быть проверена множеством наблюдений.

Свежие статистические данные и другие факты должны предотвратить теорию от опасного догматизма. Под влиянием лидеров, таких как Р. Фриш, Т. Хаавелмо, Я. Тинберген, Л. Клейн, экономические модели, построенные в этом периоде, всегда были кейнсианскими.

Все изменилось в 70-е гг. В макроэкономике возникли противоречия между кейнсианцами, монетаристами и марксистами. Формальные методы стали использоваться для доказательства причинности при выборе теоретических концепций. Экономическая теория потеряла свое решающее значение.

Другим важным событием стало появление компьютеров с высоким быстродействием и мошной оперативной памятью. Существенное развитие получил статистический анализ временных рядов. Г. Бокс и Г. Дженкинс создали ARIMA-модель и 1970 г., а К. Симе и другие ученые — VAR-модели, ставшие популярными в начале 80-х гг. Вершиной этой стадии развития явился метод коинтеграции, развитый С. Йохансеном и др. ( 1990 г.).

В настоящее время эконометрика располагает огромным разнообразием типов моделей – от больших макроэкономических моделей, включающих несколько сот, а иногда и тысяч уравнений, до малых коинтеграционных моделей, предназначенных для решения специфических проблем.

Заключение

Подведем итог вышесказанному.

Установлено, что эконометрика есть современная наука, изучающая конкретные количественные взаимосвязи экономических объектов и процессов с помощью математических и статистических методов и моделей.

Выяснено, что зарождение эконометрики является следствием междисциплинарного подхода к изучению экономики. Иными словами, эконометрика как наука возникла в результате взаимодействия и объединения в особый «сплав» трех компонент: экономической теории, статистических и математических методов. Впоследствии к ним присоединилось развитие вычислительной техники как условие развития эконометрики.

Показано, что основной базой данных для эконометрических исследований служат данные официальной статистики либо данные бухгалтерского учета. Таким образом, проблемы эконометрики – это проблемы статистики и учета. Используя экономическую теорию, можно определить связь между признаками и показателями, а используя статистику и учет — ответить ряд важных и значимых с экономической точки зрения вопросов.

Список использованной литературы

1. Айвазян С.А. Основы эконометрики. – М.: ЮНИТИ, 2001. – 432 с.

2. Айвазян С.А., Мхитарян В.С. Прикладная статистика и основы эконометрики.- М.: ЮНИТИ, 1998.- 1024 с.

3. Арженовский С.В., Федосова О.Н. Эконометрика. – Ростов- на-Дону: РГЭУ, 2002. – 102 с.

4. Бородич С.А. Эконометрика. – Мн.: Новое знание, 2001. – 408 с.

5. Доугерти К. Введение в эконометрику. – М: Инфра-М, 2001. – 402 с.

6. Ежеманская С.Н. Эконометрика. – Ростов-на-Дону: Феникс, 2003. – 160 с.

7. Кремер Н.Ш., Путко Б.А. Эконометрика. – М.: ЮНИТИ, 2003. – 311 с.

8. Магнус Я.Р., Катышев П.К., Пересецкий А.А. Эконометрика: начальный курс. – М.: Дело, 2001. – 400 с.

9. Новиков А.И. Эконометрика. – М.: Инфра-М, 2003. – 106 с.

10. Тихомиров Н.П., Дорохина Е.Ю. Эконометрика. – М.: Экзамен, 2003. – 512 с.

11. История экономических учений: Учебное пособие. / Под ред. А. Автомонова, О. Ананьина, Н. Макашевой. – М.: ИНФРА-М, 2004. – 784 с.

12. Эконометрика: Учебник. / Под ред. И.И.Елисеевой. – М.: Финансы и статистика, 2002. – 344 с.

Размещено на Allbest.ru

Еще по теме ВВЕДЕНИЕ:

  1. Тема 5. Этапы перехода к экономическому и валютному союзу. Введение евро.
  2. Принудительное нововведение.
  3. Кризисное нововведение.
  4. ВВЕДЕНИЕ
  5. Введение
  6. 7.1. Введение
  7. [г) ПРАВИЛЬНОЕ КОНСТАТИР ОВАНИЕ У РИКАРДО НЕКОТОРЫХ ПОСЛЕДСТВИЙ ВВЕДЕНИЯ МАШИН ДЛЯ РАБОЧЕГО КЛАССА.НАЛИЧИЕ АПОЛОГЕТИЧЕСКИХ ПРЕДСТАВЛЕНИЙ В РИКАРДОВСКОЙ ТРАКТОВКЕ ПРОБЛЕМЫ]
  8. Введение
  9. 3.4. Денежная реформа: введение новой денежной единицы
  10. Введение
  11. ВВЕДЕНИЕ
  12. Введение
  13. Введение единой валюты
  14. Введение акселератора в контур положительной обратной связи с динамической моделью Кейнса

Базовые модели: линейная регрессия

Базовым инструментом эконометрики является модель множественной линейной регрессии . В современной эконометрике часто используются другие статистические инструменты, но линейная регрессия по-прежнему является наиболее часто используемой отправной точкой для анализа. Оценка линейной регрессии по двум переменным может быть визуализирована как построение линии через точки данных, представляющих парные значения независимых и зависимых переменных.

Закон Окуня, представляющий зависимость между ростом ВВП и уровнем безработицы. Соответствующая линия находится с помощью регрессионного анализа.

Например, рассмотрим закон Окуня , который связывает рост ВВП с уровнем безработицы. Эта взаимосвязь представлена ​​в виде линейной регрессии, где изменение уровня безработицы ( ) является функцией точки пересечения ( ), заданного значения роста ВВП, умноженного на коэффициент наклона и член ошибки : Δ   Безработица { displaystyle Delta { text {Безработица}}}  Delta  { text {Безработица}} β 0 { displaystyle beta _ {0}}  beta _ {0} β 1 { displaystyle beta _ {1}}  beta _ {1} ε { displaystyle varepsilon}  varepsilon

Δ   Безработица знак равно β 0 + β 1 Рост + ε . { displaystyle Delta { text {Unemployment}} = beta _ {0} + beta _ {1} { text {Growth}} + varepsilon.}  Delta  { text {Unemployment}} =  beta _ {0} +  beta _ {1} { text {Growth}} +  varepsilon.

Неизвестные параметры и можно оценить. Здесь оценено -1,77 и 0,83. Это означает, что если рост ВВП увеличится на один процентный пункт, уровень безработицы, по прогнозам, снизится на 0,83 – 1,77 * 1 пункта. Затем модель может быть протестирована на предмет статистической значимости в отношении того, связано ли увеличение роста со снижением безработицы, как предполагалось . Если бы оценка существенно не отличалась от 0, тест не смог бы найти доказательств того, что изменения в темпах роста и уровне безработицы связаны. Дисперсия прогноза зависимой переменной (безработицы) как функции независимой переменной (рост ВВП) дается полиномиальным методом наименьших квадратов . β 0 { displaystyle beta _ {0}}  beta _ {0} β 1 { displaystyle beta _ {1}}  beta _ {1} β 1 { displaystyle beta _ {1}}  beta _ {1} β 0 { displaystyle beta _ {0}}  beta _ {0} β 1 { displaystyle beta _ {1}}  beta _ {1}

Теория

Эконометрическая теория использует статистическую теорию и математическую статистику для оценки и разработки эконометрических методов. Специалисты по эконометрике пытаются найти оценщики, которые обладают желаемыми статистическими свойствами, включая объективность , эффективность и последовательность . Оценщик является беспристрастным, если его ожидаемое значение является истинным значением параметра; он согласован, если сходится к истинному значению по мере увеличения размера выборки, и эффективен, если стандартная ошибка оценщика ниже, чем у других несмещенных оценщиков для данного размера выборки. Обычный метод наименьших квадратов (OLS) часто используется для оценки, поскольку он обеспечивает СИНИЙ или «лучшую линейную несмещенную оценку» (где «лучший» означает наиболее эффективную, несмещенную оценку) с учетом предположений Гаусса-Маркова . Когда эти допущения нарушаются или требуются другие статистические свойства, используются другие методы оценки, такие как оценка максимального правдоподобия , обобщенный метод моментов или обобщенные наименьшие квадраты . Те, кто предпочитает байесовскую статистику традиционным, классическим или «частотным» подходам , рекомендуют оценщики, которые включают предыдущие убеждения .

Методы

Прикладная эконометрика использует теоретические эконометрики и реальные данные для оценки экономических теорий, разработки эконометрических моделей , анализа экономической истории и прогнозирования .

Эконометрика может использовать стандартные статистические модели для изучения экономических вопросов, но чаще всего они основаны на данных наблюдений , а не в контролируемых экспериментах . В этом дизайн наблюдательных исследований в эконометрике аналогичен плану исследований в других дисциплинах наблюдения, таких как астрономия, эпидемиология, социология и политология. Анализ данных наблюдательного исследования регулируется протоколом исследования, хотя исследовательский анализ данных может быть полезен для генерации новых гипотез. Экономика часто анализирует системы уравнений и неравенства, например, предположение о том, что спрос и предложение находятся в равновесии . Следовательно, в области эконометрики были разработаны методы идентификации и оценки моделей одновременных уравнений . Эти методы аналогичны методам, используемым в других областях науки, например, в области идентификации систем в системном анализе и теории управления . Такие методы могут позволить исследователям оценивать модели и исследовать их эмпирические последствия без прямого манипулирования системой.

Одним из основных статистических методов, используемых эконометристами, является регрессионный анализ . Методы регрессии важны в эконометрике, потому что экономисты обычно не могут использовать контролируемые эксперименты . Эконометристы часто стремятся к освещению естественных экспериментов в отсутствие доказательств контролируемых экспериментов. Данные наблюдений могут быть подвержены смещению из- за пропущенных переменных и списку других проблем, которые необходимо решать с помощью причинно-следственного анализа моделей одновременных уравнений.

Помимо естественных экспериментов, с 1980-х годов эконометристы все чаще используют квазиэкспериментальные методы для достоверного выявления причинных эффектов.

Журналы

Основными журналами, публикующими работы по эконометрике, являются Econometrica , Journal of Econometrics , The Review of Economics and Statistics , Econometric Theory , Journal of Applied Econometrics , Econometric Reviews , The Econometrics Journal и Journal of Business & Economic Statistics .

Ограничения и критика

Как и другие формы статистического анализа, плохо определенные эконометрические модели могут показать ложную связь, когда две переменные коррелированы, но причинно не связаны. Изучая использование эконометрики в крупных экономических журналах, Макклоски пришел к выводу, что некоторые экономисты сообщают о p-значениях (следуя фишеровской традиции проверки значимости точечных нулевых гипотез ) и игнорируют опасения, связанные с ошибками типа II ; некоторые экономисты не могут сообщить оценки размеров эффектов (помимо статистической значимости ) и обсудить их экономическое значение. Она также утверждает, что некоторые экономисты также не используют экономическое обоснование для выбора модели , особенно для решения, какие переменные включить в регрессию.

В некоторых случаях экономическими переменными нельзя экспериментально манипулировать, поскольку лечение назначается пациентам случайным образом. В таких случаях экономисты полагаются на наблюдательные исследования , часто используя наборы данных со многими прочно связанными ковариатами , что приводит к огромному количеству моделей с аналогичной объяснительной способностью, но с разными ковариатами и оценками регрессии. Что касается множества моделей, совместимых с наборами данных наблюдений, Эдвард Лимер убеждал, что «профессионалы … должным образом воздерживаются от веры до тех пор, пока не будет продемонстрировано, что вывод адекватно нечувствителен к выбору предположений».

дальнейшее чтение

  • Книга по эконометрической теории в Викиучебнике
  • Джованнини, Энрико, понимание экономической статистики , ОЭСР, 2008, ISBN   978-92-64-03312-2

внешние ссылки

  • Журнал финансовой эконометрики
  • Эконометрическое общество
  • Журнал эконометрики
  • Эконометрические ссылки
  • Обучение эконометрике (индекс Экономической сети (Великобритания))
  • Ассоциация прикладной эконометрии
  • Общество финансовой эконометрики
  • Интервью с Клайвом Грейнджером – лауреатом Нобелевской премии 2003 года об эконометрике
Рейтинг
( 1 оценка, среднее 5 из 5 )
Загрузка ...