Автор: alexxlab

n1.doc

Введение в эконометрику. Модель парной регрессии.
Вопросы:

1. Предмет – эконометрика.

2. Экономические переменные и эконометрические модели.

3. Основные понятия и проблемы эконометрического моделирования.

4. МНК оценки коэффициентов линейной парной регрессии.

5. Геометрическая интерпретация МНК. Матричная форма определения

коэффициентов.

6. Литература.

1. 
   Предмет – эконометрика.
   

Эконометрика – это самостоятельная научная дисциплина, объединяющая совокупность теоретических результатов, приемов, методов и моделей, предназначенных для того, чтобы на базе: экономической теории, экономической статистики и экономических измерений, математико-статистического инструментария придавать конкретное количественное выражение общим (качественным) закономерностям, обусловленным экономической теорией.

Сегодня деятельность в любой области экономики (управлении, финансово-кредитной сфере, маркетинге, учете, аудите) требует от специалиста применения современных методов работы, знания достижений мировой экономической мысли, понимания научного языка. Большинство новых методов основано на эконометрических моделях, концепциях, приемах. Без глубоких знаний эконометрики научиться их использовать невозможно. Чтение современной экономической литературы также предполагает хорошую эконометрическую подготовку.

Специфической особенностью деятельности экономиста является работа в условиях недостатка информации и неполноты исходных данных. Анализ такой информации требует специальных методов, которые составляют один из аспектов эконометрики. Центральной проблемой эконометрики является построение эконометрической модели и определение возможностей ее использования для описания, анализа и прогнозирования реальных экономических процессов.

Название «эконометрика» введено в 1926 г. норвежским экономистом и статистиком Рагнаром Фришем. Буквальный перевод этого понятия – «измерения в экономике». Р.Фриш 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 не достаточное условие для понимания количественных соотношений в современной экономической жизни. Это – единство всех трех составляющих. И это единство образует эконометрику.

При этом в рамках экономической теории интересуют не просто качественные взаимосвязи переменных, но и подходы к их формализации, включающие в себя методы спецификации моделей с проблемой их идентификации. В экономической статистике непосредственно будет интересовать лишь информационное обеспечение модели (выбор показателя, обоснование способа измерения, статистические наблюдения и т.п.). Математический аппарат эконометрики включает классическую линейную модель регрессии, обобщенную линейную модель регрессии, анализ временных рядов, системы одновременных уравнений и т.п. Это «приземление» экономической теории на конкретную статистику и получение конкретных количественных показателей является ключевым в понимании сути эконометрики. Экономическая теория становится эконометрикой, когда символически представленные в экономических взаимосвязях коэффициенты заменяются конкретными численными оценками, полученными на базе соответствующих экономических данных.

Главное назначение эконометрики – экономические и социально-экономические приложения, т.е. модельное описание конкретных количественных взаимосвязей, существующих между экономическими показателями.

Задачи эконометрики можно классифицировать по трем параметрам: по конечным прикладным целям, по уровню иерархии и по профилю анализируемой экономической системы:

• 
  По конечным целям – две основные:
  

б) имитация возможных сценариев социально-экономического развития системы;

• 
  По уровню иерархии анализируемой экономической системы можно выделить:
  

б) мезоуровень – модели региональной экономики, отраслей, корпораций;

в) микроуровень — модели поведения потребителей, семьи, фирмы, предприятия.

• 
  По профилю – исследование может быть сконцентрировано на проблемах рынка, инвестиционной, финансовой или социальной политики, ценообразования, распределительных отношений, спроса и потребления и т.п.
  

2. 
   Экономические переменные и эконометрические модели.
   

Основные идеи экономики – взаимосвязь между экономическими переменными.

— Спрос на товар – функция его цены.

— Затраты на производство — функция объема производства.

— Потребительские расходы – функция дохода и т.д.

Это примеры взаимосвязей между двумя переменными, одна из которых (спрос, затраты, расходы) является объясняемой переменной (результирующим показателем), а другие – объясняющими переменными (факторами-аргументами). Как правило, в каждое такое соотношение вводится несколько объясняющих переменных и остаточная, случайная составляющая, отражающая влияние всех неучтенных факторов. Например, спрос на товар можно рассматривать как функцию его цены, потребительского дохода и цен на конкурирующие и дополняющие товары.

Случайная составляющая обуславливает стохастический характер зависимости: даже фиксировав значения объясняющих переменных, мы не можем ожидать однозначно, каким будет спрос на товар. В прикладном статистическом анализе изучаются различные варианты формализации понятия стохастической зависимости. Наиболее распространенной формализацией зависимости между результирующим показателем у и объясняющими переменными х₁, х₂, …, х_n в экономике является аддитивная линейная форма:

где — некоторые параметры (обычно неизвестные до проведения анализа), — случайная составляющая, характеризующая разницу между модельным и наблюдаемым значениями. Под модельным значением переменной понимают её значение, восстановленное по заданным значениям объясняющих переменных при условии, что коэффициенты известны.

Поясним понятия аддитивности и линейности.

Функция линейна по всем независимым переменным тогда и только тогда, когда не включает, эффект данного изменения по не зависит от .

Функция является аддитивной потогда и только тогда, когда не включает ( ), эффект данного изменения по каждой независимой переменной не зависит от уровня другой. Аддитивность позволяет совместный эффект изменения по всем учтенным независимым переменным получить сложением отдельно вычисленных эффектов изменений по каждой из них.

Рассмотрим некоторые примеры оценки линейности и аддитивности.

После выявления отдельных соотношений их группируют в модель. Математическая модель – это упрощенное, формализованное представление реальности. «Модели должны быть настолько простыми, насколько возможно, но не проще» — сказал Эйнштейн.

Все экономические модели имеют общие особенности:

— они основаны на предположении, что поведение экономических переменных определяется с помощью совместных и одновременных операций с некоторым числом экономических соотношений;

— принимается, что модель улавливает главные характеристики изучаемого объекта;

— полагается, что на основе достигнутого с ее помощью понимания реальной системы удастся предсказать будущее движение экономических показателей.

Можно выделить три основных класса моделей.

Регрессионные модели с одним уравнением.

,

— параметры, — независимые объясняющие переменные. В зависимости от вида функции f модели делятся на линейные и нелинейные:

, ,

,

Модели временных рядов. К ним относятся модели:

Тренда –

Сезонности –

Тренда и сезонности — — аддитивная

— мультипликативная

Системы одновременных уравнений. Модели описываются системами уравнений, состоящих из тождеств и регрессионных уравнений, каждое из которых может кроме объясняющих переменных, включать в себя объясняемые переменные из других уравнений системы.

Классическим примером такой системы является модель спроса Q^d и предложения Q^s, когда спрос на товар определяется его ценой Р и доходом потребителя I, предложение товара – его ценой Р и достигается равновесие между спросом и предложением:

При моделировании экономических процессов встречаются два типа данных:

— пространственные данные – данные по разным фирмам и предприятиям в один момент времени;

— временные ряды – ежеквартальные данные по инфляции, з.п., национальному доходу и т.п.
3. Основные понятия и проблемы эконометрического моделирования.
К основным понятиям эконометрики можно отнести:

— понятия экзогенных и эндогенных переменных, объясняемых и объясняющих переменных, предопределенных переменных;

— понятия структурной и приведенной форм модели.
Экзогенные переменные – «внешние», автономные, в определенной степени управляемые.

Эндогенные переменные – формируются в процессе и «внутри» социально-экономической системы в большей мере под воздействием экзогенных переменных, в модели – объясняемые переменные.

Предопределенные переменные – факторы-аргументы, объясняющие переменные. Множество предопределенных переменных формируется из всех экзогенных переменных и лаговых эндогенных переменных – эндогенных переменных, значения которых уже вычислены в прошлые моменты времени.

В модели спроса и предложения экзогенной переменной выступает доход потребителя I, а эндогенными – спрос (предложение) товара Q^d = Q^s = Q и цена товара (цена равновесия) Р.

При построении и анализе эконометрических моделей различают её структурную и приведенную формы. Структурная форма модели отражает наше представление о характере связи между переменными и наборе переменных, участвующих в уравнениях. Часто эндогенные переменные обозначают через Y, а экзогенные переменные – через Х. Эндогенные и экзогенные переменные могут находиться как по разные стороны, так и по одну сторону от знака равенства. Если удается выразить все эндогенные переменные через предопределенные, то получают приведенную (редуцированную) форму модели.

В процессе эконометрического моделирования приходится решать следующие проблемы.

Проблема спецификации модели включает в себя:

— определение конечных целей моделирования;

— определение набора экзогенных и эндогенных переменных;

— определение состава системы уравнений, их структур, набора предопределенных переменных;

— формулировка исходных ограничений относительно стохастической составляющей.

Спецификация модели – важнейший этап исследования, от успешности решения которого зависит успех всего исследования. Спецификация опирается на имеющиеся экономические теории, специальные знания, интуицию.

Проблема идентифицируемости заключается в том, что нас интересует поведение эндогенных переменных, которые являются случайными величинами.

Уравнение структурной формы называется точно идентифицируемым, если все участвующие неизвестные коэффициенты однозначно восстанавливаются по коэффициентам приведенной формы без ограничений на значения последних. Эконометрическая модель точно идентифицируема, если все уравнения ее структурной формы являются точно идентифицируемыми. Если хотя бы один коэффициент не может быть восстановлен, то уравнение – не идентифицируемо и модель – тоже. Проблема идентификации заключается в «настройке» модели на реальные статистические данные.

Необходимо различать проблему идентифицируемости – проблему возврата от ПФМ к ее структурной форме – от проблемы идентификации – т.е. проблемы выбора и реализации методов статистического оценивания параметров.

Проблема верификации модели заключается в решении вопроса о возможностях применения модели. Какова точность прогнозных и имитационных расчетов. Методы верификации основаны на статистической проверке гипотез и анализе характеристик точности оценивания. Часто используют ретроспективные расчеты: все исходные данные разбивают на две части – обучающую выборку и экзаменующую выборку. По 1-й части определяют значения всех неизвестных параметров и получают модельные значения для 2-й части, которые сравнивают с реальными значениями.

4. 
   МНК оценки коэффициентов линейной парной регрессии.
   

1. Невключение объясняющих переменных. Соотношение между х и у является упрощением, и существуют другие факторы, влияющие на у. Или переменные, которые мы хотели бы включить, не можем измерить их, например, психологический фактор. Или мы просто не знаем пока какие ещё переменные влияют на у.

4. 
   Агрегирование переменных. Во многих случаях рассматриваемая зависимость – это попытка объединить вместе некоторое число микроэкономических соотношений. Например, функция суммарного потребления, т.е. объединение решений многих индивидов. Наблюдаемое расхождение объясняет случайный член.
   
5. 
   Неправильное описание структуры. Структура модели неправильна или не вполне правильна. Например, у зависит не от фактического х, а от у_t-1 – предыдущего значения, при этом может казаться, что между х и у существует связь. Расхождения при этом описываются .
   
6. 
   Неправильная функциональная спецификация. Математически зависимость х и у описывается не так. Например, зависимость не является линейной.
   
7. 
   Ошибки измерения. Неизбежны.
   

Рассмотрим задачу «наилучшей» аппроксимации набора наблюдений Х_{t и Уt, линейной функцией в смысле минимизации функционала . Необходимое условие экстремума:}

,

или в стандартной форме нормальных уравнений:

или
Решение системы можно записать в виде

, .

Получим значения и в отклонениях, т.е. пусть

x_t = X_t — , y_t = Y_t — . Можно показать, что = = 0. Замена X_t, Y_t на x_t, y_t означает перенос системы координат, а прямая останется прежней. После замены получим:

= 0, .

Часто удобно перейти к стандартизованному масштабу:

, .

Уравнение регрессии в стандартизованном масштабе примет вид: ,

где . Связь между обычным и стандартизованным масштабом выражается следующим образом:

, .

И, наконец, коэффициенты регрессии могут быть определены с помощью ППП Excel, Statgraphic.

Параметр называют коэффициентом регрессии. Его величина показывает среднее изменение результата с изменением фактора на одну единицу. Формально — значение у при х = 0. Если х не имеет и не может иметь нулевого значения, то у = не имеет смысла. Параметр может не иметь экономического содержания, и попытка его интерпретировать может привести к абсурду. Интерпретировать можно лишь знак : если > 0, то относительное изменение результата происходит медленнее, чем изменение фактора.

Пример. Предположим по группе предприятий, выпускающих один и тот же вид продукции, рассматривается функция издержек . Информация, необходимая для расчета и дана в таблице.

Решение.

1. 
   По данным таблицы определим: , , , , .
   

Уравнение регрессии примет вид: у = -5,789 + 36,842 х.
5. Геометрическая интерпретация МНК. Матричная форма определения коэффициентов.

Рассмотрим n-мерное векторное пространство Rⁿ со стандартным евклидовым скалярным произведением

(Х,У) = Х^ТУ = . Пусть

, , , , .

Здесь и — числовые коэффициенты, — вектор, лежащий в плоскости, образованной векторами S и Х ( естественно, что S и Х неколлинеарны, т.е. у Х не все числа одинаковы). Задача состоит в отыскании таких и , чтобы длина вектора е была минимальна. Очевидно, что решением является такой вектор , для которого вектор е перпендикулярен плоскости, образованной S и Х. Для этого необходимо, чтобы

, и или ,

т.е. опять пришли к стандартным нормальным уравнениям. Обозначим теперь

, , , условие ортогональности е плоскости (S,X) запишется так Х^Те = 0 или Х^Т(У — Х) = Х^ТУ — Х^ТХ = 0 Х^ТУ = Х^ТХ и

.

Нетрудно проверить, что все соотношения для и совпадают.
6. Литература

Эконометрика — Елисеева И. И.

Год выпуска: 2003

Автор: И. И. Елисеева

Жанр: Эконометрика

Издательство: «Финансы и статистика»

Формат: DjVu

Качество: Отсканированные страницы

Количество страниц: 344

Описание: Предлагаемый учебник подготовлен коллективом преподавателей кафедры статистики и эконометрики Санкт-Петербургского государственного университета экономики и финансов (СПбГУЭФ), в котором преподавание эконометрики включено в учебные планы всех экономических специальностей и всех форм обучения с 1996/97 учебного года. Практические занятия ведутся с использованием пакетов прикладных программ «Statgraphics», «Статистика», а с 1999 г. — «EViews», специального пакета для решения эконометрических задач, разработанного компанией Quantitative Micro Software и переданного сотрудниками Тилбургского университета (Голландия) СПбГУЭФ и ряду других экономических вузов России по итогам проведения международной школы-семинара «Эконометрика: начальный курс» (руководители Я.Р. Магнус, С.А. Айвазян, А.А. Пересецкий, П.К. Катышев).

Содержание учебника

«Эконометрика»

Определение эконометрики

• Предмет эконометрики
• Особенности эконометрического метода
• Измерения в экономике 
  • Контрольные вопросы

Парная регрессия и корреляция в эконометрических исследованиях

• Спецификация модели
• Линейная регрессия и корреляция: смысл и оценка параметров
• Оценка существенности параметров линейной регрессии и корреляции
• Интервалы прогноза по линейному уравнению регрессии
• Нелинейная регрессия
• Корреляция для нелинейной регрессии
• Средняя ошибка аппроксимации 
  • Контрольные вопросы

Множественная регрессия и корреляция

• Спецификация модели
• Отбор факторов при построении множественной регрессии
• Выбор формы уравнения регрессии
• Оценка параметров уравнения множественной регрессии
• Частные уравнения регрессии
• Множественная корреляция
• Частная корреляция
• Оценка надежности результатов множественной регрессии и корреляции
• Фиктивные переменные во множественной регрессии
• Предпосылки метода наименьших квадратов
• Обобщенный метод наименьших квадратов
  • Контрольные вопросы

Системы эконометрических уравнений

• Общее понятие о системах уравнений, используемых в эконометрике
• Структурная и приведенная формы модели
• Проблема идентификации
• Оценивание параметров структурной модели
• Применение систем эконометрических уравнений
• Путевой анализ
  • Контрольные вопросы

Моделирование одномерных временных рядов

• Основные элементы временного ряда
• Автокорреляция уровней временного ряда и выявление его структуры
• Моделирование тенденции временного ряда
• Моделирование сезонных и циклических колебаний
• Моделирование тенденции временного ряда при наличии структурных изменений
  • Контрольные вопросы

Изучение взаимосвязей по временным рядам

• Специфика статистической оценки взаимосвязи двух временных рядов
• Методы исключения тенденции
• Автокорреляция в остатках. Критерий Дарбина — Уотсона
• Оценивание параметров уравнения регрессии при наличии автокорреляции в остатках
• Коинтеграция временных рядов
  • Контрольные вопросы

Динамические эконометрические модели

• Общая характеристика моделей с распределенным лагом и моделей авторегрессии
• Интерпретация параметров моделей с распределенным лагом
• Изучение структуры лага и выбор вида модели с распределенным лагом
  • Лаги Алмон
  • Метод Койка
  • Метод главных компонент
• Модели адаптивных ожиданий и неполной корректировки
• Оценка параметров моделей авторегрессии
• Новые направления в анализе многомерных временных рядов
  • Контрольные вопросы

УЧЕБНИКИ ДЛЯ БУХГАЛТЕРОВ И ЭКОНОМИСТОВ-buhuchet.do.am

ЭКОНОМЕТРИКА / ЭКОНОМЕТРИЯ

Зандер Е.В. Эконометрика: Учебно-методический комплекс для экономических специальностей дневной и заочной формы обучения. — Краснoярск: КрaсГУ, 2003. — 34 с.

Конeчнoй цeлью изучения дисциплины являeтся формирование у будущих специалистов теоретических знаний и практических навыков пo применению статистических методов для исследования и обобщения эмпирических зависимостей экономических переменных, a тaкжe построения надёжных прогнозов в банковском деле, финансах, различных сферах предпринимательской деятельности c целью обоснования принимаемых решений. Прeдстaвленo содержание курса, привeдeны примерные варианты заданий, бoльшoе количество формул, вопросы к экзамену, литература. Пособие пoдготoвлено нa кафедре социально-экономического планирования КрасГУ.

Суслов В.И., Ибрагимов Н.М., Талышева Л.П., Цыплаков А.А. Эконометрия. Методическое пособие для студентов II-III курсов экономического факультета НГУ. — Нoвoсибирск: НГУ, 1997. — 53 с.

Пособие прeднaзначeнo для студентов экономических факультетов в качестве вспомогательного учебного материала к пeрвой чaсти курса «Эконометрия». Tеоретическая чaсть пособия подготовлена пo материалам лекционного курса, прoчитaннoгo в 1992-1996 гг. нa экономическом факультете НГУ, практическая жe чaсть в значительной мере пoстрoена пo результатам работы пo программе Темпус в 1995-1997 гг.

Суслов В.И., Ибрагимов Н.М., Талышева Л.П., Цыплаков А.А. Эконометрия: Учебное пособие. — Новосибирск: Издaтельствo СО РАН, 2005. — 744 с.

Дaнный учебник нaписан нa оснoве курсов, читaeмых нa экономическом факультете Новосибирского государственного университета. Пpи создании учебника авторы стрeмились систeматизирoвать и oбъeдинить в eдиное цeлоe в рaмках oднoго источника различные разделы экономической статистики и эконометрии.

Учебник включaeт: ввeдение в социально-экономическую статистику, регрессионный анализ, анализ временных рядов и особые разделы эконометрии для магистратуры. Учебник сoдeржит бoльшoе количество задач и упражнений. Oн сooтветствуeт требованиям государственного образовательного стандарта. Книгa aдресoвана студентам, магистрантам и аспирантам экономических факультетов классических университетов. Кpoмe тoгo, oнa будeт полeзна преподавателям эконометрии, исследователям, работающим в области прикладной экономики, специалистам пo бизнес-планированию и финансовым аналитикам.

Рекомендовано к изданию учебно-методическим объединением пo классическому университетскому образованию в качестве учебника для студентов высших учебных заведений, обучающихся пo направлению «Экономика».

Учебник опубликован пpи содействии Национального фонда подготовки кадров (НФПК) в рамках программы «Совершенствование преподавания социально-экономических дисциплин в вузах» Инновационного проекта развития образования.

Цыплаков А.А. Некоторые эконометрические методы. Метод максимального правдоподобия в эконометрии. Методическое пособие. — Нoвосибирcк: НГУ, 1997. — 129 с.

Методическое пособие сocтoит из двух самостоятельных чaстей. Пeрвая чaсть — описание разнообразных методов и моделей. Подбор материала в oбщeм дoвoльно произвольный. Вторая часть бoлee цeльная и пoсвящeна oднoму из сaмых мощных методов эконометрики.

Давнис В.В., Тинякова В.И. Компьютерный практикум по эконометрическому моделированию. — Вoронеж: Изд-вo ВГУ, 2003. — 63 с.

B пособие включeны компьютерные издания по базовым темам университетского курса «Эконометрика». Материал кaждой тeмы содержит справочную информацию пo расчётным формулам, используeмым пpи выполнении изданий. Cами задания предуcматривают нe тoлько оценку параметров модели, нo и содержательную интерпретацию результатов эконометрического моделирования. Для лучшего понимания и усвоения студентами теоретических положений изучаемого курса в практикуме привeдены примеры выполнения типовых задач, a тaкжe контрольные зaдaния для самостоятельной работы.

Основы эконометрики: Учеб.-метoд. пособие пo курсу / Рoс. гoс. открытый техн. ун-т путeй сообщ. Каф. экoн. теории; Сoст. Л.Н. Леванова. — Сарaтов, 2003. — 34 с.

Учебно-методическое пособие пoдгoтовлeнo в соответcтвии c положениями и требованиями Государственного образовательного стандарта высшего профессионального образования, включaeт oснoвные вопросы лекций и семинарских занятий, крaткие теоретические положения эконометрики, основные формулы для решения задач и построения эконометрических моделей, вопросы и задачи для практических зaнятий.

Для студентов и преподавателей экономических специальностей.

Шанченко Н.И. Эконометрика: Лабораторный практикум. — Ульянoвск: УлГТУ, 2004. — 79 с.

Содeржит указания пo выпoлнению лабораторных работ пo дисциплине «Эконометрика», методические материалы, примеры решения типовых задач, варианты лабораторных работ. Мoгут быть испoльзoваны преподавателями для организации лабораторных работ пo дисциплине «Эконометрика», a тaкжe обучающимися для выполнения лабораторных работ.

Прeдназначены для студентов oчнoй, вeчeрней, заочной и дистанционной форм обучения. Работа подготовлена нa кафедре «Информационные системы».

Давнис В.В., Тинякова В.И., Мокшина С.И., Воищева О.С., Щекунских С.С. Эконометрика сложных экономических процессов: Учебное пособие. — Вoрoнeж: Изд-вo ВГУ, 2004. — 83 с.

B нaстoящий практикум включeны зaдaния пo темaм продвинутого курса эконометрики, изучение кoтoрых прeдусмaтриваeтся вo втoром семестре годoвого курса или магистерскими программами. B нaчaле каждoй тeмы привoдится сводка необходимых для проведения расчётов формул. Зa сводкой формул слeдуют примеры решения типовых задач. Заданиями прeдусмaтpиваeтся нe тoлькo проведение расчётов, необхoдимых для построения эконометрических моделей, нo и содержательная интерпретация результатов моделирования. Для проверки знаний и закрепления навыков в пособии прeдусмотрены задания для самостоятельной работы.

Анатольев С. Эконометрика для продолжающих (Эконометрика-3). Курс лекций. — М.: Российская Экономическая Шкoла, 2002-2003. — 60 с.

Учебный курс «Эконометрика-3» являeтcя продoлжениeм курсов «Эконометрика-1» и «Эконометрика-2» и рaccчитан нa магистрантов. Прeдпoлaгаeтся, чтo пoсле oкончания послeдует курс «Эконометрика-4» («Продвинутая Эконометрика»). Курс предполaгает, чтo студенты успешно освоили двa предыдущих курса, oднaко нaибoлee важные концепции будут внoвь ввeдены нa нoвом качественном уровне. Курс раccчитан нa 14 лекций, 6 семинаров.

Курс являeтся мoстoм мeжду базовыми эконометрическими знаниями и серьёзным современным эконометрическим мышлением. Курс является нe стoлькo ознакомительным, скoлькo специализированным, трeбующим углублённого и вдумчивого изучения. Крoмe тoгo, курс нацeлeн нa тo, чтoбы научить применять изученные методы нa практике в работе c реальными данными и статистическими программами.

Анатольев С. Эконометрика для подготовленных (Эконометрика-4). Курс лекций. — М.: Российская Экономическая Шкoлa, 2003. — 64 с.

Дaнныe лекции — продoлжение курса «Эконометрика для продолжающих». Курс пocвящён в основном нелинейным моделям, гдe прeобладает анализ оценок в неявной форме, являющиxcя решениями оптимизационных задач. Тaкжe внимание удeлено анализу линейных моделей панельных данных.

Перцев Н.В. Лекции по эконометрике. Часть II. Вычислительные аспекты. — Омск: ОмГУ, 2003. — 31 с.

Чaсть II лекций поcвящeна вычислительным аспектам задач эконометрики. Здеcь привoдятся основные формулы, таблицы и т.д., используемые в регрессионном анализе и обработке временных рядов.

Для студентов заочной, заочно-ускорeнной и вeчерне-ускоренной форм обучения ОмГУ.

Основы эконометрики: Учеб.-метoд. пособие пo курсу / Рос. гoс. открытый техн. ун-т путeй соoбщ., кaф. экон. теории; Сoст. Л.Н. Леванова. — Сарaтов, 2003. — 34 c.

Учебно-методическое пособие пoдготовленo в cooтветствии c положениями и требованиями Государственного образовательного стандарта высшего профессионального образования, включaет основные вопросы лекций и семинарских занятий, крaткиe теоретические положения эконометрики, основные формулы для решения задач и построения эконометрических моделей, вопросы и задачи для практических занятий.

Для студентов и преподавателей экономических специальностей.

Носко В.П. Эконометрика: Введение в регрессионный анализ временных рядов. — Москва, 2002. — 254 с.

В прeдлагаемом учебном пособии дaётся крaткоe введение в современные методы эконометрического анализа статистических данных, представленных в виде временных рядов, котoрые учитывают возможное наличие у рассматриваемых переменных стохастического тренда. Основные акценты смещены в сторону разъяснения базовых понятий и основных процедур статистического анализа данных с привлечением смоделированных и реальных экономических данных. Вмeсте с тeм, oт читателя требуется нeсколькo бoльшaя осведомлённость в отношении вероятностно-статистических методов исследования.

Прeдпoлагаeтся, чтo читaтель имeeт представление o совместной функции распределения, многомерном нормальном распределении, методе максимального правдоподобия, свойстве состоятельности оценок, характеристиках статистических критериев (ошибки первого и второго рода, мощность), a тaкжe владeeт методами регрессионного анализа в рамках начального курса эконометрики. Крoме тoгo, oн должeн имeть некоторое представление o комплексных числах и комплексных корнях полиномов.

Пособие нaписано нa основании курса лекций, прoчитанных автoром в Институте экономики переходного периода. 

Канторович Григорий Гельмутович (Институт Гайдара)

адрес: 01990 г. Москва, ул. Мясницкая, д. 20, комн. 406
телефон: +7 (095) 928 91 23
факс: +7 (095) 928 91 23, +7 (095) 928 86 06
e-mail: [email protected]

Дата рождения: 05 января 1948

Образование

• 1971 — Московский физико-технический институт, факультет управления и прикладной математики, инженер-физик (диплом с отличием)
• 1974 — Московский физико-технический институт, кандидат физико-математических наук, теория автоматического регулирования и управления
• 1993 — профессор ГУ ВШЭ, проректор ГУ ВШЭ

• Деятельность по новому приему
• Система довузовского образования

• Отдел по организации приема студентов
• Факультет довузовской подготовки

• 1974-1980 — старший научный сотрудник ЦНИИ Бумаги
• 1980-1991 — старший научный сотрудник, зав. сектором, отделом НИИ по ценообразованию
• С 1992 — лекции по математической экономике для будущих преподавателей ВШЭ
• 1992-1993 — проект Мирового банка «Анализ воздействия повышения цен в энергетике на экономику России»
• С 1993 — курс математической экономики для магистров ВШЭ
• 1994 — Грант фонда Мак Артуров
• 1994-1997 — эксперт Российско-Европейской экспертной группе и Экономической экспертной группе при Министерстве финансов РФ
• 1994-1999 — курсы лекций по математике, математической экономике, эконометрике, анализу временных рядов для студентов бакалавриата и магистратуры Высшей Школы Экономики
• С 1997 — лекции и семинары на английском языке в Международном институте экономики и финансов по дисциплинам: Calculus, Quantative Methods, Mathematics for Economists.
• С 2001 года лекции и семинары по Анализу временных рядов.
• С 1999 — лекции по эконометрике и анализу временных рядов для студентов МФТИ

• Математика
• Теория Вероятностей
• Математическая экономика
• Эконометрика
• Анализ временных рядов
• Макроэкономическое моделирование
• Анализ и прогнозирование цен и процессов инфляции
• Модели и методы межотраслевого баланса

Курсы, преподаваемые в МИЭФ

• Анализ временных рядов, лекции/семинары, 4 курс
• Математика для экономистов, лекции/семинары, 2 курс

• Математическая экономика
• Эконометрика
• Анализ временных рядов
• Применение Математических Методов В Экономике

Основные учебники, методические материалы

1. С.А. Айвазян, Э.Б. Ершов, Г.Г. Канторович. Хрестоматия по продвинутому курсу эконометрики
2. Эконометрика. М.: ГУ-ВШЭ, 2000

1. Анализ взаимосвязи сводных экономических и финансовых показателей при пересмотрах системы цен. Сб. «Применение экономико-математичесих методов в перестройке системы цен» М., НИИцен 1988
2. Новые возможности применения балансовых моделей в процессе подготовки и проведения пересмотра оптовых цен. Сб. «Применение экономико-математичесих методов в перестройке системы цен» М., НИИцен 1988
3. Эволюция цен в России: причины инфляции переходного периода. В монографии «Денежные и финансовые проблемы переходного периода в России. Российско-французский диалог.». М., «Наука», 1995
4. Многоярусная экономика России: пределы гибкости. Экономика и математические методы, 3, 1995
5. Применение векторных функций Ляпунова при исследовании устойчивости стохастических систем автоматического управле-ния печ. Рукопись, депонированная в ВИНИТИ 1975-74 деп, 1974 1
6. Устройство для автоматическо-го регулирования степени флокуляции бумажной массы на бумагоделательной машине печ. А.с. 576569, Бюллетень изобретений 1, 38, 1977 0.1 / 0.05 Алексанов С.Н., Гудков В.К., Соколов А.А.
7. Измерение структурной неоднородности бумажного полотна с использованием лазерного излучения печ. Сборник трудов ЦНИИБ 1, 17, пос. Правдинский 1979 0.8 / 0.4 Бабурин С.В., Гудков В.К. и др.
8. Количественная оценка структурной неоднородности бумаги печ. Научно-технический рефе-ративный сборник ВНИПИлеспром «Целлюлоза, бумага, картон» 1, 1, 1980 0.1 / 0.05 Бабурин С.В., Гудков В.К.
9. Контроль структурной неодно-родности бумаги на БДМ с ис-пользованием лазера и ЭВМ. Тезисы докладов Всесоюзной научно-технической конферен-ции «АСУ в целлюлозно-бумажной промышленности» печ. Астрахань 1980 0.1 / 0.05 Блох М.А., Бабурин С.В., Гудков В.К.
10. Автоматическое измерение неоднородности бумаги печ. Научно-технический реферативный сборник ВНИПИлеспром «Целлюлоза, бумага, картон» 1, 9, 1980 0.1 / 0.05 Блох М.А., Гудков В.К.
11. Устройство для определения структурной неоднородности движущегося бумажного полотна печ. А.с. 896132 Бюллетень изобретений 1, 1, 1982 0.2 / 0.1 Гудков В.К. и др.
12. Устройство для автоматическо-го измерения структурной неод-нородности волокнистого материала на бумагоделатель-ной машине печ. А.с. 922217 Бюллетень изобретений 1, 15, 1982 0.2 / 0.1 Гудков В.К. и др.
13. Экономико-математические модели системы цен. Сборник «Методологические проблемы усиления роли оптовых цен в повышении эффективности общественного производства» печ. М., НИИцен 1983 0.3 / 0.1 Вигдорчик Е.А., Мительман А.Б.
14. Имитационная модель измене-ния среднеотраслевых цен в период между их пересмотрами. Сборник «Экономико-математическое моделирование процессов ценообразования» печ. М., НИИцен 1983 0.4 / 0.1 Лотош Я.М., Попов Б.Е., Мительман А.Б.
15. Прогнозирование цен на важ-нейшие группы промышленной продукции с использованием экономико-математических методов и моделей. Сборник тезисов Всесоюзной конференции «Теория, методология и практика системных исследований» печ. М., ВНИИСИ 1984 0.1 / 0.05 Вигдорчик Е.А., Мительман А.Б.
16. Использование проектных решений АСОИцен в расчетах оптовых, розничных и закупочных цен. Сборник «Экономико-математическое моделирование задач ценообразования» печ. М., НИИцен 1985 0.5 / 0.2 Гурвич Е.Т., Калиман Г.И., Майструк Э.Ф.
17. Модель обоснования отрасле-вых уровней цен, обслуживаю-щих различные сферы товарно-го обращения.Сборник «Совершенствование ценообразования с использова-нием экономико-математичес-ких методов и ЭВМ» печ. М., НИИцен, 1986 0.8 / 0.6 Вигдорчик Е.А., Голик В.М., Гурвич Е.Т.
18. Согласование уровней различ-ных видов цен с применением межотраслевых балансовых моделей.Тезисы конференции «Совер-шенствование планирования и всего хозяйственного механизма в свете решений ХХVII съезда КПСС» печ. М., 1987 0.1 / 0.05 Вигдорчик Е.А., Голик В.М., Гурвич Е.Т
19. Балансовые модели форми-рования стоимостных пропор-ций и отражение в них различных видов цен, реально функци-онирующих в народном хозяйстве. Обзоры по информационному обеспечению общесоюзных научно-технических программ печ. М., НИИцен Вып.2 1987 3.3 / 2.5 Вигдорчик Е.А., Голик В.М., Гурвич Е.Т
20. Устройство за автоматично определяне структурната неоднородност на влакнести материали на хартичната машина печ. А.с. НРБ 142290 0.3 / 0.1 Блох М.А., Бабурин С.В., Гудков В.К.
21. Новые возможности примене-ния балансовых моделей в процессе подготовки и прове-дения пересмотра оптовых цен.Сб. «Применение экономико-математичесих методов в перестройке системы цен» печ. М., НИИцен 1988 0.6 / 0.4 Вигдорчик Е.А., Кравцева Н.А., Морозова М.К.
22. Использование балансовых методов и ЭВМ в процессе пересмотра оптовых цен печ. Теория и практика ценообразования. Обзорная информация. Вып. 6. М., НИИцен, 1989 3.0 / 2.0 Вигдорчик Е.А., Кравцева Н.А., Нежданова Т.М.
23. Оценка путей и последствий перехода к рыночной экономике на основе макроэкономического моделирования.Сб. «Экономико-математичес-кие модели обоснования цен» печ. М., НИИцен, 1990 0.5 / 0.3 Вигдорчик Е.А., Гурвич Е.Т.
24. Загадки Российской экономики печ.. Независимая газета, №71 (242), 11.04.92 0.4 Волконский В.А, Гурвич Е.Т.
25. Можно ли достичь «Национального соглашения» (Если исправить диспропорции в ценах и дифференцировать налоги) печ. Независимая газета, №167 (338), 01.09.92 0.4 Волконский В.А, Гурвич Е.Т.
26. Либерализация цен в России: итоги 1992 года печ. М., Экспертный институт РСПП, 1993 4.2 / 2.0 Вигдорчик Е.А., Волконский В.А, Гурвич Е.Т., Яркин Е.В.
27. Анализ и прогноз цен и денежно-финансовых показателей в условиях экономической реформы печ. Проблемы прогнозирования, 2, 1993 1.0 / 0.4 Волконский В.А, Гурвич Е.Т.
28. Цены в 1992 г.: диспропорции и механизм инфляции печ. Экономика и математичес-кие методы, 3, 1993 1.8 / 0.6 Волконский В.А, Гурвич Е.Т.
29. Опыт государственного регулирования цен во Франции печ. Проблемы прогнозирования, 3, 1994 1.0 / 0.4 Гурвич Е.Т.
30. Российские реформы: на пороге нового этапа печ. М., Экспертный институт РСПП, 1994 5.0 / 0.3 Ясин Е.Г., Липсиц И.В. и др.
31. Модификация финансовой структуры в периоды высокой инфляции печ. Проблемы прогнозирования, 4, 1994 2.0 / 0.7 Волконский В.А, Гурвич Е.Т.
32. Эконометрика.В сборнике: Комплект методических материалов по экономическим дисциплинам. печ. М., ГУ-ВШЭ, 1998, стр. 281 — 304 1
33. Преподавание эконометрики в Высшей школе экономики.Тезисы докладов междуна-родной научно-методической конференции «Методология преподавания статистики, эконометрики и экономико-математических дисциплин в экономических вузах». печ. М., МЭСИ, 1999, стр. 90 -91 0.1
34. Эконометрика.Сборник учебных программ по направлению 521600 — «Экономика»: Второй уровень высшего профессионального образования, бакалавриат. печ. М., Государственный университет — Высшая школа экономики, 1999, стр. 91 — 95 0.2
35. Анализ временных рядовСборник учебных программ по направлению 521600 — «Экономика»: Второй уровень высшего профессионального образования, бакалавриат. печ. М., Государственный университет — Высшая школа экономики, 1999, стр. 259 — 261 0.2
36. Что такое экономическая магистратура в России (опыт Высшей школы экономики). печ. С.-Пб., «Экономическая школа», журнал-учебник, вып. 5, 1999, стр. 540 — 549 0,5
37. Эконометрика.В книге: Методические материалы по экономическим дисциплинам для преподава-телей средних школ и вузов. печ. М., Государственный университет — Высшая школа экономики, 2000, стр. 351 — 374 1
38. Эконометрика.В книге: Экономическая статис-тика. Эконометрика. Програм-мы, тесты, задачи, решения. печ. М., Государственный университет — Высшая школа экономики, 2000, стр. 91 — 112 0.9
39. Абитуриенту-2000 печ. Школьный экономический журнал, 2 (26), 2000, стр. 45-49 0.2
40. Высшая математика в экономике.В книге: Переподготовка преподавателей экономических и бизнес-дисциплин: Опыт, анализ, рекомендации печ. М., Государственный университет — Высшая школа экономики, 2000, стр. 46 — 48 0.1
41. О преподавании дисциплины «Анализ временных рядов» при подготовке экономистов.Тезисы докладов II Международной научнометоди-ческой конференции «Методоло-гия преподавания статистики, эконометрики и математической экономики в вузах». печ. М., МЭСИ, 2002, стр. 50 — 52 0.1
42. Анализ временных рядов печ. Экономический журнал Высшей школы экономики, т. 6, №1, 2002, стр. 85-116 2.0
43. Обобщение опыта зарубежных стран по исчислению индексов-дефляторов экспорта/импорта и анализ возможности применения их в российской статистике. Рук. Бюро экономического анализа. Отчет по Контракту № БЭА/С/506, тема «Определение объемов внешней торговли в сопоставимых ценах», 2001 2.0
44. Анализ временных рядов печ. Экономический журнал Высшей школы экономики, т. 6, №2, 2002, стр. 251-273 1.4
45. Анализ временных рядов печ. Экономический журнал Высшей школы экономики, т. 6, №3, 2002, стр. 379-401 1.4
46. Анализ временных рядов печ. Экономический журнал Высшей школы экономики, т. 6, №4, 2002, стр. 498-523 1.6
47. Участие Высшей школы экономики в эксперименте по ЕГЭ печ. Вестник образования, 2002, ноябрь, пилотный номер 2, стр.76 0.1
48. Анализ временных рядов печ. Экономический журнал Высшей школы экономики, т. 7, №1, 2003, стр. 79-103 1.5

1. Vorrichtung zur automatischen Bestimung der strukturellen Ungleichheit von Faberstoffen auf einen Papiermaschine. Патент ГДР, Patentschrift DD 230586 A3
2. Price Liberalization in Russia, 1992. М., Экспертный институт РСПП, 1993
3. Russia prior to the second stage of reforms. М., Экспертный институт РСПП, 1994
4. Prices in 1992. Matecon.Vol.31 NO.2 Winter 1994-95
5. Vorrichtung zur automatischen Bestimung der strukturellen Ungleichheit von Faberstoffen auf einen Papiermaschine печ. Патент ГДР, Patentschrift DD 230586 A3 0.4 / 0.1 Блох М.А., Бабурин С.В., Гудков В.К.
6. Zarizeni pro automaticke urcovani strukturni ne-homogenity vlaknitych materialu na papirenskem stroji печ. А.с. ЧССР 1 247130 0.3 / 0.1 Блох М.А., Бабурин С.В., Гудков В.К.
7. L’Evolution des prix en Russie.Les causes de l’inflation dans l’Economie de transition. «Monnaie et finan-ces dans la tran-sition en Russie» печ. Editions de la Maison des sciences de l’homme Paris, L’Harmattan,1995 2.2 / 1.0 Волконский В.А, Гурвич Е.Т.

• Разработка системы всероссийских школьных олимпиад

Просто о сложном Лекция ректора РЭШ Сергея Гуриева об экономической науке: Экономика: Lenta.ru

Российская экономическая школа и Политехнический музей 10 ноября открыли цикл лекций «Экономика: просто о сложном». Первую лекцию цикла «Современная экономическая наука» прочел ректор РЭШ Сергей Гуриев. «Лента.ру» представляет расшифровку лекции.

Что такое сегодня современная экономическая наука? Я попытаюсь рассказать о том, какие достижения были в этой науке в последние десятилетия. Сразу скажу, что если я не успею рассказать все, что собирался обсудить, Вы можете посмотреть слайды на эккаунте РЭШ в slideshare . (РЭШ по-английски называется «New Economic School»). Я постарался сделать слайды самообъясняющими, Видео лекции будет выложено на нашем эккаунте в YouTube. А новости РЭШ (в том числе и новости этого цикла лекций можно отслеживать не только на сайте или через рассылку, но и по Twitter. Наш Twitter называется “NES1992” (РЭШ была основана в 1992 году).

Экономическая наука прошла огромный путь в последние десятилетия. Она существенно отличается от содержания учебника по экономике для первого курса. Наука стала гораздо более строгой, гораздо более количественной. В этом смысле, когда человек говорит: «Я ученый-экономист», здесь больше нет оксюморона. Экономисты-исследователи действительно работают хорошими методами с хорошими данными.

Почему мне кажется, что нужно много рассказывать именно о современной экономической науке? Если читать вводный учебник по экономике для первого курса или читать газеты, или разговаривать с людьми, которые, кроме учебника первого курса, ничего не читали, то часто кажется, что экономика – это не наука, это публицистика. Такое мнение часто встречается особенно среди представителей естественных наук. Я закончил Физтех, и у меня много друзей занимаются математикой и физикой. Все они так или иначе смотрят на экономистов. Второе распространенное мнение заключается в том, что у экономистов слишком много точек зрения: они якобы не могут ни в чем друг с другом согласиться и никак не могут решить, что нужно делать в области экономической политики.

Еще одна проблема заключается в том, что люди, которые прочитали учебник по экономике первого курса, говорят: «Этот учебник написан про совершенный рынок. В лучшем случае, про сегодняшнюю американскую экономику». Это правда. Сегодняшние учебники для первого курса, как правило, написаны в Америке для американских студентов. Но современная экономика совсем не такая – и как раз и занимается исследованиями несовершенств рынков, и функционированием рынков в несовершенных условиях.

Есть целый ряд заблуждений, связанных с тем, что считается, что экономисты рассматривают человека как рационального субъекта, у которого нет ни эмоций, ни жалости, ни сострадания. Но и в данном случае это мнение основано на недостатке информации: сегодняшняя экономическая наука исследует и отклонения от рациональности и эгоистичности.

Наконец, последняя проблема. Часто экономистов (это уже мнение не математиков, а, скорее, политиков) считают абстрактными учеными «из башни из слоновой кости», которые не делают ничего полезного. Их модели якобы слишком абстрактны и не приносят никакой пользы. Как же дело обстоит на самом деле? Во-первых, сейчас экономическая наука – это, действительно, наука. Действительно, любая научная статья по экономике – это аксиомы, теоремы, тестируемые гипотезы и данные, которые используются для того, чтобы протестировать эти гипотезы. Во-вторых, часто используются так называемые «натурные эксперименты» или лабораторные эксперименты (когда реальных людей сажают в лабораторию и заставляют играть друг с другом в экономические игры на реальные деньги). Про натурные эксперименты я расскажу особо.

Еще одно отличие реалий от мифов в том, что в экономике по-прежнему происходит много интересных исследований. Это очень молодая наука. Она была совершенно другой еще 50 лет назад. В этом смысле, неудивительно, что многие вещи еще не открыты, многие теоремы не доказаны, многие проблемы не решены. Более того, неизвестно даже, можно ли будет их открыть, доказать и решить.

Еще одна проблема заключается в том, что, к сожалению, для нас, как для ученых, (но, возможно, к счастью для нас, как людей), в экономике не так легко ставить эксперименты. Экономика исследует большие хозяйственные механизмы. Ставить эксперименты на них почти так же трудно, как на черных дырах.

Кроме того, само измерение (это уже немного напоминает не астрофизику, а квантовую физику) затрудняется тем, что мы, экономисты, живем в этой самой экономической системе. Если все экономисты сегодня соберутся, найдут, откроют какую-нибудь модель, которая точно предскажет крах фондового рынка через полгода, то, наверное, этот крах, действительно, состоится – причем, немедленно). Просто потому, что если уж всем экономисты говорят, что это произойдет с вероятностью 100 процентов, то, наверно, рынок может и послушать. Это проблема, от которой невозможно абстрагироваться.

Наконец, проблема России и других развивающихся стран заключается в том, что экономики развитых стран гораздо легче моделировать, оценивать, измерять. Есть многолетние наблюдения, есть хорошее качество данных. Кроме того, процессы близки к равновесным. Развивающиеся страны, переходные экономики находятся в движении, в переходе из одного равновесного состояния в другое. Эти переходы всегда очень трудно моделировать – просто потому, что эти состояния неравновесные.

Тем не менее, ситуация гораздо лучше, чем кажется. Экономика прошла огромный путь от учебников первого курса. Сегодня ученые рассматривают ровно те вопросы, которые актуальны именно для российской экономики. Экономика больше не предполагает, что можно моделировать только конкурентные рынки. Экономика больше не предполагает, что участники экономических взаимодействий располагают полной информацией и обладают бесконечной возможностью проводить сложные расчеты. Экономика не предполагает, что есть какое-то абстрактное благожелательное государство, которое работает в наших интересах и автоматически делает все то, что нужно обществу. Мы больше не предполагаем, что есть совершенные суды, которые автоматически обеспечивают выполнение всех контрактов. Мы не предполагаем, что есть генетически некоррумпированные чиновники – мы знаем: чтобы чиновник не брал взятки, для него нужно создать соответствующие стимулы. Именно эти проблемы и исследуются в современных научных работах, в том числе, и с использованием реальных данных.

Что касается обвинений в том, что экономика – это абстрактная наука. На самом деле, экономисты сейчас делают очень много конкретных, прикладных работ. В том числе, работ, которые направлены на повышение качества жизни вполне конкретных людей.

Сегодня уже становится обычным, что любая социально-экономическая реформа (не только в развитой, но и в развивающейся стране) проводится с привлечением исследователей-экономистов. Прежде чем разворачивать эту программу реформ на всю страну, ее авторы пытаются оценить ее эффект на какой-то контрольной группе.

Один из примеров этого – программа Progresa в Мексике. Реформа Progresa была проведена в Мексике в конце 1990-х. Цель этой программы было обеспечение доступа детей из сельской местности к качественному здравоохранению, питанию и образованию. Соответственно, специальным образом выдавались деньги их родителям. Прежде, чем разворачивать эту программу, мексиканское правительство наняло американских экономистов. Они провели эксперимент. Взяли контрольную группу случайно отобранных людей, на которых не проводилась эта реформа. Взяли группу, на которой реформа проводилась и ее эффект оценивался. Пронаблюдали и за теми, и за другими, сравнили результаты. Оказалось, что программа очень успешная, и что ее следует распространять на всю страну.

Но, как вы знаете, в Мексике, хотя там десятилетиями и правила одна и та же партия, в это время эта партия впервые проиграла выборы, и к власти пришла оппозиция. Но количественные аргументы экономистов были настолько убедительными, что эта программа не была закрыта. Оппозиция, хотя она и обещала полностью пересмотреть социальную политику предыдущего правительства в 2000-м году, не стала этого делать. Формально, программа Progresa была закрыта, но была открыта ровно такая же программа с другим названием («Opportunidades», то есть «Возможности»), с тем же самым менеджментом, с тем же самым дизайном.

Экономисты помогают оценивать реформы и выяснять, что работает, а что не работает. Сегодня количественное оценивание реформ становится «золотым стандартом» при проведении любых социально-экономических реформ. В Мексике был принят специальный закон, что социально-экономические реформы нельзя делать без такого пилотного исследования. Деятельность глобального фонда, который борется с туберкулезом, малярией и СПИДом, тоже использует эти механизмы. Деятельность «Фонда Гейтсов», во многом, тоже основана на том, что любой проект нужно оценивать количественно.

Я мог бы продолжать проводить примеры успехов в области экономики развития. Но я бы хотел рассказать и про макроэкономику.

Сейчас много говорят о том, что во время кризиса макроэкономисты сильно провалились. Если говорить откровенно, то честные экономисты никогда не берут на себя ответственность предсказывать, когда будет кризис. По определению, экономисты не могут предсказать кризис. Ведь как только они точно знают, что он случится через какое-то время, то он, как я уже сказал, происходит немедленно.

Зато экономисты понимают, как устроен кризис. Экономисты понимают, как и в какой последовательности изменяются основные макроэкономические переменные во время кризиса. Сначала падает рынок ценных бумаг. Потом падают инвестиции. Потом сокращается занятость. Более того, примерно понятно, как нужно бороться с кризисами. Не случайно, во время этого кризиса очень быстро во всех странах, в том числе и в Америке, были предложены программы антикризисных мер.

Второе конкретное приложение экономической теории – это теория аукционов. Казалось, это абсолютно абстрактная микроэкономическая теория, которая не имеет прямых приложений. Но теперь в тех странах, которые хотят провести аукцион правильно – например, собрать больше денег для бюджета или сделать так, чтобы товар, или лицензию, или объект искусства получил бы игрок, который ценит его больше всего – эти страны, эти правительства, эти продавцы прибегают к помощи экономистов, которые действительно могут помочь построить аукцион так, чтобы не было сговора. Построить аукцион так, чтобы можно было собрать как можно больше денег. Построить аукцион так, чтобы товар достался тому, кто его больше всего ценит. Нобелевская премия 2007-го года Леониду Гурвицу, Эрику Маскину и Роджеру Майерсону была выдана как раз за эту теорию. То, что имеет место для экономической науки в целом, верно и для отдельных ее частей. Например, РЭШ, которую тоже часто воспринимают как башню из слоновой кости, делает много прикладных исследований. Практически все профессора РЭШ так или иначе, занимаются и прикладными проблемам, в том числе и связанными с Россией. Сегодня в нашей стране уже много данных для того, чтобы можно было использовать их для ответов на вопросы, которые имеют прямое отношение к экономической политике. С другой стороны, если качество исследований достаточно высокое, их можно публиковать в международных журналах.

Теперь давайте обсудим, в чем экономисты согласны друг с другом и в чем не согласны. Экономисты знают, что защита прав собственности, обеспечение исполнения контрактов, то, что называется «верховенство права» (или, по-английски, “rule of law”), конкуренция, макроэкономическая стабильность – вещи хорошие, важные, полезные для экономического роста. Нет разногласий в том, что монополия хуже, чем конкуренция. Нет разногласий в том, что высокая инфляция хуже низкой инфляции. Нет разногласий в том, что для того, чтобы добиться низкой инфляции, нужен независимый центральный банк.

Есть также понимание того, что международная торговля помогает росту и процветанию. Действительно, глобализация за последние 20 лет вывела из бедности сотни миллионов людей по всему миру. В первую очередь, в Индии и в Китае, но и в других странах тоже. Хороший пример – это то, что произошло во время кризиса. Как всегда бывает во время кризиса, были подняты импортные тарифы во всех странах. Не только в России, но и в Америке, в Европе. Но, в том числе и по тому, что теперь и в учебниках написано, что торговля – это благо, протекционизма было гораздо меньше, чем можно было ожидать (учитывая масштаб кризиса). И в этом немалая заслуга экономистов, которые являются фактически единственной группой, единственной профессией, которая постоянно и согласованно отстаивает преимущества свободной торговли.

Вопрос в том, в чем экономисты не согласны и чего они пока не знают. На самом деле, оказывается, что не знают они очень важные вещи: как сделать так, чтобы права собственности защищались. Не в какой-то стране, где они защищались уже двести лет, пятьсот лет, или тысячу лет. А в такой стране, где не было никогда прав собственности. Где нет политического согласия о том, какое должно быть распределение доходов. Именно с этой точки зрения Россия является очень интересным предметом исследований. Здесь, собственно, только возникают эти экономические институты – права собственности, конкуренция, защита исполнения контрактов.

Другая проблема заключается в том, что мы пока плохо умеем моделировать стадное поведение, отклонения от рациональности. Я сказал, что, действительно, передний край науки как раз и заключается в том, чтобы пытаться моделировать и исследовать отклонения от рациональности. Очень трудно понять, например, когда лопнет пузырь. Сейчас, например, начал надуваться пузырь в азиатской недвижимости. До какого уровня он надуется и когда он лопнет – не совсем ясно. Когда центральный банкир должен предпринять действия, чтобы его проколоть вовремя, чтобы он не лопнул слишком сильно – не совсем понятно. Почему? Потому, что это зависит уже не только от переменных, которые мы можем оценивать в рамках математических моделей, но и тех самых отклонений от рациональностей, стадного поведения, которое в голове у людей.

Теперь я бы хотел рассказать о прогрессе в методологии экономической науки. С моей точки зрения, за последние 30 лет (может быть, 35 лет) произошли три ключевых изменения. Первое изменение – это изменение в макроэкономике. Макроэкономика, в некотором роде, слилась с микроэкономикой.

Второе изменение – это резкий прорыв в качестве данных и методов исследования этих данных. Принято считать, что эконометрика не доказывает причинно-следственных связей. Это так. С другой стороны, как я вам постараюсь доказать, мы знаем теперь об исследованиях причинно-следственных связей с помощью новых методов и новых данных гораздо больше.

Третий прорыв – это то, что экономика перестала быть собственно экономикой. Экономика теперь – это наука обо всем. Количественные методы и экономические модели, в основном, экономисты, а также их коллеги, используют для исследования во всех смежных дисциплинах. Это то, что называется экономическим империализмом: экономисты выходят за рамки экономики, начинают исследовать процессы, которые раньше исследовали социологи, политологи, юристы, психологи. Сначала очень коротко о макроэкономике.

Сегодня нельзя опубликовать статью в научном журнале, если вы хотите построить модель макроэкономического явления или процесса без так называемых микроэкономических обоснований. Сегодня макроэкономическая модель обязана опираться на детальное, ясное и четкое описание того, откуда берутся макроэкономические процессы.

В этом смысле, модели стали, наверное, более сложными. С другой стороны, мы научились строить их достаточно просто для того, чтобы все-таки уметь анализировать.

Сегодня любая макроэкономическая модель требует знаний микроэкономики. В ней есть экономические агенты. Эти экономические агенты обладают какой-то информацией, не обязательно полной. Они друг с другом взаимодействуют. Возникает равновесие на рынках. Это равновесие исследователь, собственно, и изучает. Исследует его свойства, как система переходит из одного равновесия в другое, как система отвечает на шоки. Сегодня именно этим занимается макроэкономика.

Когда вы открываете газету и в ней написано, что «Кейнс был прав» или «Фридман был прав» – это не тот уровень дискуссии, который ведется исследователями. Сегодня у нас есть такие модели, которые учитывают и аргументы Кейнса, и аргументы его противников, и аргументы противников его противников в одной модели. Все эти аргументы отличаются всего лишь количественными параметрами.

Теперь я бы хотел немного поговорить про то, что называется прогресс в эконометрике. Слово «регрессия» означает оцениваемое уравнение. Допустим, мы располагаем некоторыми статистическими наблюдениями. Мы хотим вывести некоторую закономерность, которой эти наблюдения в той или иной степени удовлетворяют.

Например, мы знаем: если X вырос на какую-то величину, то Y вырастет тоже на какую-то величину. Мы хотим узнать эластичность, мы хотим узнать связь между этими процессами. Например, Центральный банк напечатал деньги. Когда будет инфляция? Будет ли она вообще? Насколько сильно увеличится инфляция?

Другой пример: в России произошли засуха и лесные пожары. Очевидно, это повлияет на инфляцию. Теория говорит, что будет временный всплеск инфляции. Эмпирический вопрос заключается в том, какой величины будет этот всплеск инфляции. Можно оценить по предыдущим данным взаимодействие между этими величинами. Попробовать предсказать, что нужно. Что произойдет, если Центральный банк не будет вмешиваться в экономику? Какой величины вмешательство Центрального банка нужно предпринять, чтобы сгладить удар, связанный с засухой? Конечно, современные модели гораздо сложнее. Мы не измеряем только зависимость одного фактора от другого. Мы измеряем зависимость одного фактора от другого, одновременно учитывая, что третий и четвертый факторы тоже влияют на первый.

Типичный пример – это то, что бедные страны должны расти быстрее. Что это значит? Когда чиновник выходит и говорит: «Россия росла с очень высоким темпом, 7 процентов в год, в течение десяти лет до кризиса», критики правительства часто возражают: «Но Китай рос еще быстрее, Индия росла еще быстрее». На самом деле, теория предсказывает, что бедные страны должны расти быстрее, чем богатые. Им легче расти. Они обходят ловушки, которые проходили богатые страны. Они быстрее заимствуют технологии.

Но если мы будем просто тестировать такую закономерность на межстрановых данных, мы ее в этих данных не найдем. Если мы посмотрим зависимость темпа роста за какой-то период от начального уровня развития, в теории это должна быть отрицательная зависимость. Чем выше начальный уровень, тем медленнее рост. Но в данных просто так эту зависимость нельзя найти.

Это график из классической статьи Роберта Барро (страница 15 презентации) где по горизонтали отложен начальный уровень доходов на душу населения, а по вертикали – темп роста экономики. Каждая точка – это страна за период с 1960-го по 1987-й год. Если мы наилучшим образом проведем через это облако прямую, которая минимизирует расстояния между этими точками и прямой, то эта прямая иметь нулевой, может быть даже положительный наклон. Но ни в коем случае наклон не будет отрицательным.

В чем здесь проблема? Дело в том, что на экономический рост кроме начального уровня подушевого дохода влияет масса других факторов. Темп роста населения, склонность к сбережениям, уровень образования и так далее.

Как раз в классической работе Барро оценена регрессия, где учтены остальные факторы. Справа картинка, где мы смотрим на рост как функцию от начального уровня, очищенную от всех остальных факторов. Мы видим, что здесь достаточно очевидно, что это облако точек описывается прямой с отрицательным наклоном. Физики, которые ставят эксперименты и измеряют коэффициенты с точностью до восьмого знака, будут смеяться над таким облаком. Но для экономики это очень и очень высокая точность.

Проблема в том, что такие регрессии, на самом деле, не очень убедительны. Ведь не только экономический рост зависит от образования, но, конечно, и экономический рост влияет на образование: более богатые страны могут позволить себе более развитые университеты. В этом случае такие простые регрессии уже ничего не могут объяснить. Как можно учесть двустороннюю причинно-следственную связь и влияние, может быть, еще каких-то факторов и на образование, и на рост?

Именно поэтому сейчас такие статьи перестают принимать в журналах. Если вы просто прогоните еще одну регрессию, сделаете еще одну научную работу типа той, которую сделал Барро – теперь ее вряд ли возьмут в научный журнал. Эта работа не может ответить на вопрос о направлении причинно-следственной связи.

В изобретении и широком использовании методов, которые позволяют отвечать на такие вопросы, и заключается, с моей точки зрения, основной прорыв в эконометрике последних десятилетий. Во-первых, речь идет об инструментальных переменных. Я постараюсь рассказать об этом методе попроще.

Представьте себе, что у нас есть переменная X, который влияет на Y, и Y, который влияет на X. Как оценить одну зависимость и другую? Вообще говоря, не так просто. Я нарисовал на этой картинке (страница 17 презентации) зависимость Y от X. А вот это – зависимость X от Y. Они где-то пересекаются. В реальных данных мы наблюдаем только одну точку пересечения этих кривых. Обе эти кривые возрастающие, поэтому не так легко понять, что происходит.

Но, если нам удастся найти какую-то переменную, которая влияет на X и не связана напрямую с Y (я сейчас приведу такие примеры), то ситуация становится гораздо лучше. Представьте себе, что переменная Z, которая влияет только на X и не влияет на Y, сдвигает одну из этих кривых. Тогда мы движемся по другой из этих кривых. Если мы сравним точку до изменения Z и точку после изменения Z, мы можем измерить угол наклона одной из этих кривых.

На самом деле, как ни просто и ни абстрактно звучат эти картинки, именно такой техникой пользуются для того, чтобы ответить на многие вопросы в экономике.

Вот типичный пример. Институты и экономический рост. Институты, качество институтов защиты прав собственности, уровень судебной системы в разных странах разные. Как правило, в богатых странах эти институты лучше. Вопрос, связано ли это с тем, что институты привели к тому, что эти страны росли быстрее и стали богатыми? Или, наоборот, что богатые страны могут позволить себе более качественные институты, более качественную защиту прав собственности и судебную систему? И, если оба эффекта имеют места, можем ли мы количественно оценить хотя бы один из них?

На этот вопрос не так легко ответить. Есть классическая работа, примерно десятилетней давности, вокруг которой сейчас идет много споров. Качество данных, которые используют авторы, все-таки не очень высокое. Это данные 500-летней давности, связанные с смертностью европейцев в колониях. Были страны, где колонисты из Европы собирались жить. Были страны, которые колонисты из Европы использовали как сырьевой придаток. От чего это зависело? Авторы предполагают, что в некоторых странах колонистам было жить возможно, а в некоторых странах они умирали от местных болезней. Это, в основном, страны Экваториальной Африки. Очевидно, что чем больше колонистов собиралось жить в этой стране, тем больше они инвестировали в настоящие институты (как это было сделано в Австралии, Новой Зеландии, Америке).

Поэтому в качестве инструментальной переменной (это то, что на предыдущем слайде называлось «переменная Z») можно взять данные 500-летней давности о смертности европейских колонистов во всех колониях.

Ведь смертность европейцев 500 лет назад не должна влиять на уровень ВВП в колонизированных странах сегодня. Там европейцев-то больше нет. Даже в Австралии, Америке, Новой Зеландии люди не помнят, откуда приехали их предки 300 или 400 лет назад. Оказывается, что, действительно, можно оценить причинно-следственную связь между институтом и ростом, используя такой экзотический инструмент, как смертность колонистов.

Я приведу и пример из российской практики. Мои коллеги попытались измерить эффект телевидения на результаты выборов.

Вроде бы, если вы хотите голосовать за кандидата, которого поддерживает некий телеканал, вы будете смотреть этот канал. В Америке “Fox News” смотрят республиканцы. Значит ли это, что если “Fox News” распространяется дальше и быстрее, то республиканцы будут побеждать на выборах? Или наоборот, “Fox News” идет туда, где уже есть республиканцы? Опять-таки, проблема обратной причинно-следственная связь.

Но я не буду говорить про США, я расскажу про Россию. Я вижу здесь многих людей, которые еще помнят выборы 1999-го года. НТВ не поддерживал партию «Единство», а поддерживал «Яблоко» и «Отечество — Вся Россия». Действительно, там, где было больше покрытие НТВ, там партия «Единство» набрала меньше голосов.

К счастью для авторов этой статьи – профессоров Российской экономической школы Ениколопова, Журавской и Петровой – НТВ не выбирал, куда идти. Он получил во второй половине 1990-х мощности 4-го канала. Это был образовательный канал, который был распространен по стране (еще в советское время) вне зависимости от того, есть ли там партийные ячейки постсоветских партий или нет. Оказалось, что можно измерить эффект влияния телевидения на результат выборов. Оказалось, что этот эффект гораздо больше, чем в Америке. Это не удивительно, потому что у нас демократия была тогда только зарождающейся.

Еще один метод, о котором я хотел бы сказать особо, это использование панельных данных и различий в разностях. Допустим, что мы наблюдаем одну и ту же группу людей в течение какого-то времени. В то же время – еще какую-то группу людей в течение какого-то времени.

На одну из этих групп мы воздействуем, например, реформой (или каким-нибудь другим экономическим воздействием). В другой группе – нет. Тогда мы можем посмотреть, что изменилось в одном случае и что изменилось в другом случае – и сравнить эти изменения.

Это позволяет отстраниться от всех вещей, связанных с наследственностью, с религией, с ростом этого человека, с его семейным положением. В течение этого воздействия ничего из вышеперечисленного не изменилось. Поэтому, сравнивая различия в этих разностях до и после воздействия, мы можем измерить эффект воздействия.

Я приведу пример связи между финансовым развитием и экономическим ростом. Вы знаете, что Россия хочет построить Международный финансовый центр. Считается, что финансовое развитие способствует экономическому росту. Чем лучше банки, тем более дешевы кредиты, более качественны финансовые инструменты. Много разных инструментов для разных видов инновационного бизнеса. С другой стороны, есть и обратная зависимость. Чем богаче страна, тем легче ей содержать очень дорогие финансовые институты. Например, глобальные инвестиционные банки. Поэтому оценить направление и величину причинно-следственной связи не так легко.

Раджан и Зингалес в статье 1998-го года смогли решить эту проблему. Давайте проследим за их аргументом. Рассмотрим одни и те же отрасли в разных странах. В странах с высоким уровнем финансового развития и в странах с низким уровнем финансового развития.

Например, посмотрим на табачную промышленность и на микроэлектронную промышленность. Ничего личного: я нарочно использую те примеры, о которых они говорят в этой статье. Понятно, что микроэлектронная (или фармацевтическая) промышленность в большей степени нуждается в финансовом развитии, чем табачная.

Как это можно измерить? То, что они сделали, это очень просто и интуитивно. Рассмотрим эти отрасли в Соединенных Штатах – там, где финансовые рынки работают лучше, чем где-либо еще в мире. Посмотрим, сколько внешнего финансирования используют табачная отрасль, микроэлектронная отрасль, машиностроительная отрасль, фармацевтическая отрасль.

В результате скажем: эта отрасль больше зависит от финансового развития, чем вот эта. Мы это сделали. Мы знаем теперь, как ранжируются отрасли в терминах зависимости от финансов – мы можем измерить уровень финансовой зависимости отрасли. Теперь мы выкидываем Америку из нашего анализа и смотрим на страны с высоким уровнем финансового развития и страны с низким уровнем финансового развития. Смотрим, в чем различия в темпах роста в финансово-зависимых отраслях и в финансово-независимых отраслях.

Оказывается, что различия огромны. Отрасли в странах, которые имеют высокий уровень финансового развития, которые зависят от финансов, растут на 1 процент в год быстрее. Это огромная величина, особенно для развитых стран. В этом смысле можно сказать, что мы смогли разорвать причинно-следственную связь и посмотрели не на влияние богатства на финансы, а влияние финансов на экономический рост и процветание.

Пример из России. Два сотрудника Российской экономической школы исследовали эффект реформы дебюрократизации. В начале первого президентского срока тогдашний Президент Владимир Путин хотел помочь малому бизнесу. Была проведена массивная реформа по упрощению регистрации, лицензирования, сертификации, проверок. Было принято пять законов, и они вступали в действие в 2002-м, 2003-м и 2004-м годах. Количество лицензий, например, было сокращено в 10 раз. Сроки регистрации были сокращены до одной недели.

Что сделали Яковлев и Журавская? Начиная с 2002 года, они 6 раз опрашивали выборку из 2000 малых фирм в 20 регионах России. Особые усилия были приложены к тому, чтобы в каждом регионе это была репрезентативная выборка. Оказалось, что эффект от реформы есть. Но самое интересное не то, что эффект от реформы значимо отличается от нуля или он не такой, на который рассчитывали чиновники. Самое интересное то, что этот эффект разный в разных регионах.

Были регионы, в которых эта реформа имела фантастический успех и привела к росту малого бизнеса. Были регионы, в которых успех от реформы был гораздо более скромный. Метод различий в разностях позволяет понять, от чего это зависит. Яковлев и Журавский изучали влияние уровня коррупции в регионах, уровня прозрачности и подотчетности власти. Они смогли измерить влияние качества власти, ее подотчетности и прозрачности на эффект от реформы по дебюрократизации.

Теперь я бы хотел поговорить о другом. Влияет ли демократия на экономический рост или экономический рост влияет на демократию?

С одной стороны, в мире практически нет богатых недемократических стран. За исключением двух-трех нефтяных монархий и Сингапура. (Правда, Сингапур очень быстро движется в сторону демократии). Если мы отложим демократию по горизонтальной оси, а уровень ВВП на душу населения – по вертикальной, то мы увидим видим, что богатые страны – все демократические, за исключением Саудовской Аравии, Экваториальной Гвинеи и Сингапура. Есть много бедных демократических стран. Есть много бедных недемократических стран. Но богатых недемократических стран практически нет.

Значит ли это, что экономический рост приводит к демократизации? Или что богатые страны могут позволить себе демократию, а бедные не могут? Или это значит ли это, что демократия приводит к экономическому росту? Ответить на эти вопросы не очень легко.

Факты говорят о том, что в среднем демократия и диктатура растут примерно с одним и тем же темпом. Демократии растут чуть быстрее, но незначимо быстрее. Правда, мы знаем, что демократии растут примерно с одним и тем же темпом роста, а диктатуры имеют и катастрофы, и всплески роста.

Например, очень часто вспоминают про Пиночета. У Пиночета был и очень успешный экономический период, но был и катастрофический экономический период сначала. В среднем – нормальный темп роста, ничего выдающегося. Часто говорят про индустриализацию Китая при Мао. С точки зрения экономики это была экономическая катастрофа. То же самое со многими другими диктаторскими режимами – Куба, Северная Корея странами.

Еще один факт заключается в том, что в бедных странах происходит переход от диктатуры к демократии и наоборот. В богатых странах происходит только демократизация – перехода от демократии к диктатуре не происходит в странах, которые богаче, чем Аргентина в 1976-м году. Ни одна страна, которая была богаче, чем Аргентина в 1976-м году, не перешла от демократии к диктатуре. (Россия этот уровень ВВП перешла в 2007 году. В этом смысле Россия достаточно богата для консолидирующейся демократии.)

Тем не менее, хороших инструментальных переменных нет. Очень трудно найти ту переменную, которая, например, влияет только на политику и не влияет на экономику. Например, наличие нефти влияет и на политику, и на экономику. Хотя есть много исследований про ресурсное проклятие (одна из следующих лекций РЭШ в Политехе будет именно этому посвящена, и читать ее будет Константин Сонин), этот инструмент на макроэкономическом уровне не позволяет разрешить проблему обратных причинно-следственных связей.

Рассмотрим теперь график связи между демократией и ростом ВВП за такой-то период. Мы увидим, что здесь тоже есть исключения: недемократические страны, которые росли достаточно быстро (в том числе несколько восточно-азиатских стран). Но видна возрастающая зависимость. Мы не знаем, что значит эта зависимость. Мы не понимаем, в какую сторону идет причинно-следственная связь. Но даже в этом случае есть такие интересные методы, которые позволяют оценить эффект от перехода к демократии или к диктатуре.

Это исследования, связанные с методологией event studies. Что такое event studies? Представьте себе, что что-то случилось с компанией. Например, вышел политик и сказал: «Сейчас мы с этой компанией что-то сделаем. Пришлем доктора или что-нибудь еще». Акции упали или выросли. Вы можете сказать: «Мы знаем, что это из-за этого политика или, по крайней мере, из-за его высказывания». Вы можете померить эффект этого события на курс акций. Очень часто в финансовых исследованиях, например, измеряют эффект на акции от смерти генерального директора. Внезапной смерти генерального директора. Генеральные директора – такие же люди, как и все, иногда они попадают в катастрофы. Акции на это реагируют.

Можно измерить, от чего зависит реакция курса акций на то, что случилось с генеральным директором. Был ли он активом или пассивом для этой компании? Есть много исследований, в которых в особых ситуациях оказывается, что инвесторы с энтузиазмом, к сожалению, воспринимают гибель генерального директора. Есть аналогичные исследования, которые, например, оценивают покупку генеральным директором большого личного дома. Оказывается, что чем дороже этот дом, тем хуже инвесторы воспринимают эту новость.

То же самое можно сделать и для демократий и диктатур. Некоторые диктаторы тоже погибают внезапно. Можно посмотреть на влияние этой смерти на экономику. Трудно себе представить, что диктатор погиб, потому что он ожидал, что будет замедление экономического роста. Поэтому ясно, в какую сторону причинно-следственная связь. Такие исследования есть, и они дают количественную оценку положительного влияния смерти диктатора на экономический рост.

Но самая важная работа недавних лет – это работа двух классиков Торстена Перссона и Гвидо Табеллини. (Кстати, Перссон в следующем году приедет в Москву). Это исследование переходов от демократии к диктатуре и обратно в при помощи различий в разностях и мэтчинга.

Рассмотрим похожие страны. Например, возьмем две диктатуры. Похожие с той точки зрения, что мы знаем, что вероятность перехода от диктатуры к демократии у них примерно похожая. У них примерно похожий уровень образования. У них примерно похожий уровень неравенства. У них примерно похожий опыт жизни при диктатуре.

Представим себе, что той из них, которая сейчас перешла к демократии, просто повезло. А той, которая осталась при диктатуре, наоборот, не повезло. (Впрочем, «повезло» или «не повезло» – это оценочные суждения.)

В этой работе оказывается, что если мы посмотрим на две похожие страны и посмотрим на различия в разностях, то есть учтем всю историю, все религиозные особенности этой страны, все то, что не меняется во времени. Оказывается, что эффект достаточно большой. Переход от диктатуры к демократии повышает темпы экономического роста на процент в год, по крайней мере, в течение 10 лет. А обратный переход от демократии к диктатуре снижает темпы роста на 2 процента.

Третье, и самое важное изменение в современной экономической науке – это бурный рост междисциплинарных исследований. Целый ряд исследований, которые теперь делают экономисты, хотя не относится к тому, о чем говорится в учебнике первого курса.

Этот процесс распространения междисциплинарных исследований называется «экономический империализм». Как если бы экономисты, будучи метрополией, пытались захватывать колонии в соседних дисциплинах.

В некоторых случаях, надо сказать, это происходит достаточно успешно. Например, в политологии уже около или даже больше половины профессоров политологических факультетов в ведущих университетах занимаются “rational choice political science”, то есть это наука, где используется экономическая методология.

Суть междисциплинарного подхода очень проста. Исследуя неэкономические явления, экономисты пытаются использовать экономический подход: гипотеза, модель с агентами, у которых есть целевая функция и информационные ограничения, равновесие, изучение свойств равновесия, тестируемые гипотезы, данные, оценка гипотез современными эконометрическими методами.

Об этом вы можете прочитать, например, в известной книге «Фрикономика» и «Суперфрикономика». Почему это называется фрикономика? Потому что со стороны Стивена Дабнера, журналиста, который написал эту книжку вместе с экономистом Стивом Левиттом, это не экономика. На самом деле Стив Левитт, который провел все описанные в книге исследования, – абсолютно успешный мейнстримный экономист. Например, он получил медаль Кларка – это самая престижная награда для экономистов до 40 лет в Америке. В этом смысле, он успешен именно как экономист, а не социолог, антрополог или психолог.

Чем отличается экономика от соседних наук? Экономисты пытаются все формализовать и упростить. При этом, естественно, теряются детали. Конечно, экономисты знают, что это важно. Но, если вы хотите построить модель, вам нужно от чего-то абстрагироваться. Лучшая модель – это карта масштабом один к одному. На карте масштабом один к одному изображены все детали, но с ней не очень удобно работать.

Поэтому обычно люди строят какую-то модель, которая имеет более грубый масштаб, и какие-то детали отбрасываются. Проблема в том, что при этом отбрасывании отбрасываются детали, которые, например, социологи считают очень важными. Экономисты говорят: «Все равно это в модель не помещается. Мы должны смотреть не с уровня человеческого роста, а с высоты птичьего полета».

Экономический империализм – это на самом деле очень давний процесс. С точки зрения сегодняшних наук раньше не было разделения на экономику социологию и политологию. Книга Адама Смита – это очень междисциплинарная книга. Макс Вебер – это тоже и экономист, и политолог, и социолог. Затем эти дисциплины разделились и начали сближаться опять буквально несколько десятилетий назад. Я сослался на Стива Левитта. Есть еще нобелевский лауреат Гэри Беккер, который использовал экономический метод для исследования преступности, для исследования внутрисемейных отношений и делал это очень успешно.

Почему это происходит? Здесь есть две причины. Одна причина – экономисты считают себя успешными исследователями и хотят использовать свой аппарат и в соседних областях науки тоже. Они считают: «Мы что-то узнали про экономику, мы хотим теперь узнать про общество и про человека, и про законы, и про политику».

Вторая проблема, на самом деле, в том, что экономика не так успешна, как ей хотелось бы казаться. Где-то 50 лет назад возник формальный аппарат того, что называется неоклассический синтез. Экономисты построили очень красивые модели, и вдруг выяснилось, что мир устроен не совсем так, как написано в этих моделях, что эти модели нужно изменять. Нужно расширять предположения, которые делаются. Так и произошло.

Я не буду долго говорить о том, что это за неоклассический синтез. В некотором роде это достаточно сложная и изысканная модель утверждения Адама Смита про «невидимую руку рынка». При предположениях о отсутствии информационной асимметрии, несовершенной конкуренции и транзакционных издержек в такой модели рыночное равновесие оптимально. Оказывается, что никакой Госплан не может добиться лучшего результата, чем невидимая рука рынка.

Это красивая теория. У нее есть разные версии и приложения. Есть теорема Коуза, теорема Модильяни-Миллера о структуре капитала. Из-за недостатка времени я не буду сейчас говорить о них – при желании Вы можете посмотреть детали в слайдах.

Проблема в том, что эта теория работает не очень хорошо. Мы видим, что государство вмешивается в экономику и это достаточно популярно. Люди считают, что невидимая рука рынка не всегда работает хорошо.

Это нормально. Раз теория не работает, мы можем объяснить это не тем, что теорема неправильная, а тем, что условия теоремы неправильные, что предпосылки, аксиомы заданы неверно.

Примеров нарушения этих предположений много. Например, мы можем легко увидеть, что в реальности имеет место информационная асимметрия, рынки являются скорее неполными, чем полными (это значит, что не все активы вы можете купить или продать на рынке). Аналогично, могут иметь место неполные контракты. Это значит, что если мы с вами знаем, что это продукт высокого качества, необязательно судья сможет это увидеть и доказать.

В общем, есть много ограничивающих предположений, которые в жизни не выполняются. Поэтому экономисты теперь пытаются строить модели, в которых эти предположения не вводятся изначально.

В частности, в последние четыре десятилетия бурно развивалась так называемая теория контрактов, где используется отказ от предположения о полных контрактах, о наблюдаемых действиях, и о симметричной информацией. Оказывается, что эта наука гораздо лучше описывает и отношения собственности, и структуру капитала компании, и эволюцию континентального права против англо-саксонского права. Оказывается, что все эти вещи можно моделировать достаточно просто и достаточно убедительно.

Как я уже сказал, это используется в том числе и в финансах. Оказывается, у нас сегодня есть уже достаточно глубокое понимание того, как устроены стимулы менеджеров в корпорациях. В частности, понятно, почему их нельзя структурировать совершенным образом. Понятно, что чтобы мы не делали, всегда будут возникать и корпоративные конфликты, и обман акционеров, и самоуправство менеджеров. Тем не менее, понятно и то, что несмотря на невозможность добиться идеальных стимулов, можно в каждом конкретном случае улучшить стимулы менеджеров, различных акционеров и других стейкхолдеров.

В политологии то же самое. Давайте отойдем от предположения, что правительство – это робот, который действует в наших интересах. Предположим, что в правительстве работают люди, которые действуют в своих интересах, тогда возникает целый ряд экономических моделей, которые позволяют моделировать и электоральную демократию, и диктатуру.

Можно узнать, как влияет децентрализация и федеральное устройство на экономические показатели. Обсудить обратное влияние. Можно изучить вопрос о том, как президентская система или парламентская система влияет на структуру госбюджета, как одномандатные округа или партийные списки влияют на то, что происходит. Эти модели можно оценивать и количественно – с использованием данных высокого качества и современных эконометрических методов.

Еще одно важное направление исследований – это исследования на стыке экономики и социологии. Вот очень важный пример: экономисты умеют моделировать и измерять дискриминацию. Казалось бы, дискриминация в рыночной экономике не может существовать. Если никто не хочет нанимать на работу представителя национального, этнического, религиозного меньшинства, почему бы мне задешево не нанять его, ведь ему больше некуда идти. Оказывается, что в жизни все устроено гораздо сложнее. Оказывается, что возникает такое устойчивое равновесие – ловушка дискриминации.

В этой ситуации представители меньшинств не рассчитывают на то, что их кто-то наймет на высокооплачиваемую работу и, соответственно, не вкладывают время и силы в те навыки, которые вам нужны. Тогда оказывается, что ваше предположение, что они хуже работают, самооправдано. Оказывается, что дискриминация является равновесием, в том числе в рыночной экономике. Это можно измерить.

Экономисты, в том числе Стив Левитт, поставили такие эксперименты. Они брали объявления о приеме на работу и посылали резюме с англо-саксонскими именами и с афроамериканскими именами. В остальном резюме выглядели абсолютно идентичными. Там даже не было фотографий, просто имена звучали, как если бы это были афроамериканские имена. Работодатели перезванивали людям с англо-саксонскими именами гораздо чаще, чем людям с афроамериканскими именами. В этом смысле все те усилия по защите афроамериканских меньшинств, которые предпринимаются в Америке, до сих пор работают не очень хорошо.

Еще один пример – это внутрисемейные отношения, в том числе в развивающихся странах. Это огромный фронт для исследований экономистов. Сколько детей рожают женщины, от чего это зависит? Верна ли стратегия материнского капитала в России, дает ли она эффект? На самом деле, на многие из этих вопросов мы знаем ответ.

Еще один важный набор вопрос связан со стоимостью жизни. Можно примерно оценить, сколько стоит человеческая жизнь в разных странах. Исходя из страховок, мер безопасности можно представить себе, во сколько общество или участники каких-то рыночных взаимодействий оценивают человеческую жизнь. Можно даже измерить, как эта оценка зависит от дохода. Отсюда можно вывести справедливую цену для жизни россиянина, которая будет на порядок больше, чем даже самые высокие оценки, которые сегодня есть в России.

Я хотел бы особо остановиться на экономике удовлетворенности жизнью, она же – экономика счастья. Казалось бы, это совсем не экономическая тема. Тем не менее, теперь есть большая область исследований, связанная с количественными исследованиями удовлетворенности жизнью. Исследователи опрашивают жителей разных стран. Спрашивают у них: «Учитывая все, что только можно учесть, насколько вы удовлетворены своей жизнью по шкале от одного до десяти?». Есть и более детальные исследования. Вместо того, чтобы один раз опросить человека, ему выдают прибор с несколькими кнопками и следят за ним неделями, а иногда и месяцами. Он в течение дня нажимает на кнопку: «В эту минуту мне хорошо. В эту минуту мне не так хорошо. В эту минуту мне очень плохо» – а также ведет дневник, что именно с ним происходит в то или иное время – что предоставляет очень богатый материал для исследований.

Казалось бы, разные люди понимают под счастьем разные вещи. Тем не менее, количественный аппарат позволяет выделить факторы, которые влияют на счастье.

Самый главный вопрос – это вопрос о том, счастливы ли более богатые люди? Приносит ли доход счастье? Это вопрос, который до сих пор не имеет четкого ответа, но мы далеко продвинулись и сегодня знаем гораздо больше.

В 1970-е годы исследователь Ричард Истерлин, показал, что американцы ценят относительный, а не абсолютный доход. Что это значит? Это значит, что более богатые американцы более счастливы, чем более бедные американцы. Но если и у тех и у других доход вырастет на одну и ту же величину, то после уровня, скажем, 20 000 долларов на человека в год, счастье уже не зависит от дохода. Это называется «парадокс Истерлина»: рост абсолютного (а не относительного) дохода не приводит к увеличению удовлетворенности жизнью.

Но недавние исследования, использующие более качественные данные, показали, что это не совсем так, точнее совсем не так. Сегодня мы можем сказать, что и богатые страны, и бедные страны, и жители внутри одной и той же страны удовлетворяют одной и той же закономерности: при росте дохода уровень удовлетворенности жизнью растет примерно на одну и ту же величину.

То же самое происходит и в России. В нашей статье с Екатериной Журавской мы рассмотрели одну и ту же группу россиян, которых опрашивали 15 лет подряд. Посмотрели на их доходы. Очистили этот эффект от семейного положения, уровня образования, возраста, температуры этого города. Оказалось, что когда их доходы падали, уровень счастья падал. Потом уровень дохода – и уровень счастья начал расти. Мы нашли все те же самые зависимости, которые находят в других странах – и примерно ту же самую величину зависимости.

Одно из интереснейших наблюдений, которые мы обнаружили, — это то, что в России пока что уровень счастья зависит от возраста не так, как в других странах. Это касается не только России. Это свойство все переходных экономик. Во всех странах уровень счастья с возрастом сначала падает – до 38-40 лет – после чего начинает расти. Люди, которым 80 лет, примерно так же счастливы, как и люди в 18 лет. Эта зависимость имеет место и в развитых, и в развивающихся экономиках.

А вот в переходных экономиках уровень счастья монотонно падает с возрастом. В странах с переходной экономикой молодые люди так же счастливы, как их сверстники в развитых и развивающихся странах с таким же уровнем дохода. А старшее поколение (те, кому за 40), гораздо менее счастливы, чем их сверстники в развивающихся странах – причем, чем старше человек, тем менее он счастлив.

Этому факту можно найти много объяснений. В нашей работе мы количественно оцениваем относительную величину различных объяснений: влияние качества общественных благ, профессионального опыта, уровня образования, времени получения образования.

Еще одна вещь, о которой я хотел рассказать напоследок – это поведенческая экономика. Это наука, в которой мы изучаем отклонения от рациональности. Люди не обладают бесконечной вычислительной мощностью. Люди стараются экономить на мыслительных процессах и расчетах. Это часто приводит к тому, что они мыслят стереотипами. Они используют накопленный ими же или кем-то еще опыт для быстрого принятия решений – даже если более рациональное принятие решение принесло бы большую выгоду. Получается такое сочетание рациональности и нерациональности.

С одной стороны, у них нет времени все это считать, они торопятся и достаточно рационально не используют всю доступную им информацию. С другой стороны, это все-таки нерациональность. Это можно и нужно учитывать в наших моделях.

В таких моделях, людям приходится играть в игры с самим собой. Почему? Приведу простой пример: вы все, наверное, знаете, что машину вы лучше водите, чем средний россиянин.

Это действительно любопытный факт. Если мы проведем опрос сегодняшней аудитории: поставьте себе относительную оценку по интеллектуальным способностям. Например, скажите: я по уровню интеллектуальных способностей умнее, чем 75 процентов людей в этой аудитории, или 65 процентов, или 20 процентов. Возникает вопрос: что это за интеллектуальные способности такие? Ваш мозг сразу определит их так, чтобы вы были умнее, чем 70 – 80 процентов. Обычно аудитории (по крайней мере, те, которым мы читаем лекции, на которых мы ставим такие эксперименты) приносят результат 70-80 процентов.

Конечно же, средний человек в аудитории умнее, чем 50 процентов его коллег, но он думает (точнее, хочет думать), что он умнее 70 процентов. При этом ему приходится играть против самого себя. Каким-то образом делать так, чтобы второе «я» не вело себя сверх-оптимистично, не использовало нерациональных предположений.

Факт в том, что мы не любим вспоминать свои ошибки, мы не любим вспоминать неприятный опыт. Люди с большим удовольствием забывают о плохом. Почему? Потому что им нравится думать о хорошем. Это означает, что когда вы принимаете решения, как правило, вы ведете себя более оптимистично, чем нужно. Просто потому, что вам не нравится жить в том мире, где есть много плохого. Такие вещи можно как-то моделировать, рассчитывать и использовать.

Я приведу забавную историю. Это история про статьи экономистов Стефана Делла Винья и Ульрике Мальмендье. История про то, как люди ходили в фитнес-клуб в Калифорнии. Делла Винья и Мальмендье собрали данные о том, какие люди покупали какие абонементы и сколько раз они ходили. Рассмотрим покупателей тех абонементов, которые оправдывают себя только, если ходить в фитнес-клуб 8 раз в месяц. Вот если вы ходите 8 раз в месяц, вам выгодно купить этот абонемент, а не платить каждый раз отдельно. Но оказалось, что их покупатели ходили примерно 4 раза в месяц. То есть люди не могли заставить себя оправдать те траты, которые они уже осуществили. С другой стороны, можно измерить эффект от того, что они купили этот абонемент. Чувство вины заставляет их сходить в тренажерный зал хотя бы 4 раза в месяц – а, например, не 2 раза.

Это не просто забавная история. При помощи этого аппарата можно исследовать и более фундаментальные вопросы. Например, различия между Америкой и Европой. Несмотря на то, что те и другие страны называются развитыми капиталистическими демократиями, они кардинально отличаются друг от друга в терминах уровня неравенства, уровня перераспределения и убежденности людей в том, что «бедность – это следствие невезения» или «бедность – это следствие лени».

Оказывается, можно рационализировать эти различия. Если вы верите, что бедность – это «невезение», соответственно, вы голосуете за правительство, которое собирает больше налогов с богатых и отдает их бедным. Потому что вы считаете, что так справедливо. Если такое правительство приходит к власти, оно так и делает. Получается, что у бедного или богатого человека гораздо меньше шансов повлиять на свою судьбу. Его доход в меньшей степени зависит от его собственных усилий, с одной стороны. С другой стороны, он знает, что как бы он ни работал, все равно он не будет очень бедным, потому что за счет налогов ему выплатят пособие.

Возникает замкнутый круг. Вы верите в то, что бедняки – это те, кому не повезло, и голосуете за перераспределение. В этой экономике действительно будет мало что зависеть от самого человека.

В Америке, наоборот, большинство людей верят в то, что бедняк – это тот, кто работает плохо. Поэтому нужно дать возможность людям заработать деньги. Поэтому налоги должны быть низкими. Получается, что все зависит от вас. Если вы много работаете, вы много заработаете денег.

Казалось бы, эти совершенно различные общественные устройства не могут быть сведены в рамках одной модели. Тем не менее, можно построить модель, где люди имеют противоположные ожидания об устройстве общества, причем эти веры оправдываются в равновесии.

Сегодняшний кризис показал и важность использование поведенческой экономики для анализа макроэкономических процессов. Как я уже говорил, мы пока плохо понимаем, как это стадное поведение влияет на макроэкономику. Но такая наука формируется. Например, сейчас по всему миру очень хорошо продается книга Джорджа Акерлофа и Роберта Шиллера «Animal spirits». Мы вместе с издательством Юнайтед Пресс издали эту книгу по-русски тоже, перевод называется «Spiritus Animalis: как психология влияет на экономику». Эта книга как раз и обсуждает необходимость новой повестки дня в сегодняшней макроэкономике.

Основное утверждение поведенческой макроэкономики заключается в том, что пузыри не обязательно лопаются мгновенно. Например, если вы видите, что курс акций растет, вы с большой вероятностью можете поверить, что он будет расти всегда. Вы убеждаете себя в том, что «так много людей не могут ошибаться».

Это тот же самый аргумент, который «срабатывает», когда вы приходите в ресторан. Представьте себе два ресторана рядом друг с другом. В одном много людей, в другом мало людей. Вы думаете: «Мне говорили, что тот, в котором мало, хороший. Но так много людей не могут ошибаться». Вы присоединяетесь к тому ресторану, где уже много людей. Следующий человек, который приходит, видит, что людей в первом ресторане еще больше. И тоже заходит в этот ресторан. Хотя, казалось бы, он должен был использовать свою независимую оценку. Возникает такое стадное поведение, которое аналогичным образом влияет на рынки, надувает пузыри, и эти пузыри не обязательно лопаются сразу же.

В связи с недостатком времени, я сегодня на этом закончу. Еще раз повторю, что экономика – это живая и развивающаяся наука. Известно в ней далеко не все. С другой стороны, это наука с достаточно строгим подходом к исследовательским вопросам. Это и математический аппарат, модели, теории, теоремы, гипотезы и проверки этих гипотез при помощи данных. Ее методология прошла огромный путь за последние 30 лет. Сейчас экономика – это совсем не то, что была в середине 1970-х – начале 1980-х.

Тем не менее, есть еще очень много нерешенных вопросов. Я надеюсь, кто-то из вас захочет об этом задуматься и тоже стать ученым-экономистом. Это очень интересная профессия. Спасибо.

Эконометрика — Технический анализ — Trading Courses

Что мы знаем о техническом анализе?

Вроде как много.

А что мы знаем по историю развития тех анализа?

Кто-то задавался этим вопросом?

Наверно это банальная тема?

Но все от так банально?

Эта тема большая, потому будет разделена на ряд частей. Большая, не потому что много всего рассказывать, а потому что у большинства в голове столько заблуждений, по поводу этой темы, что мы только начнём раскладывать по полочкам то что уже есть.

Технический анализ в целом это очень популярная тема, она имеет ряд направлений, у каждого из них есть ярые поклонники и ненавистники.

Конечно же мы поговорим о разных индикаторах, свечных моделях, уровнях, и отдельно разберем волновой анализ.

По классике люди начинают с великого труда Джона Дж. Мерфи “Технический анализ фьючерсных рынков”.

Однако если я начну с него, то упущу самое важное, а именно ключ к пониманию материала. Потому перед тем как говорить о техническом анализе, нужно узнать что такое эконометрика.

Эконометрика — это наука, изучающая количественные и качественные экономические взаимосвязи с помощью математических и статистических методов и моделей. Современное определение предмета эконометрики было выработано в уставе Эконометрического общества, которое главными целями назвало использование статистики и математики для развития экономической теории.

Термин «эконометрика» состоит из двух частей: «эконо» — от «экономика» и «метрика» — от «измерение».

Предпосылки возникновения эконометрики.

Первые попытки количественных исследований в экономике относятся к 17 веку. Они были связаны с представителями нового направления в экономической теории — политической арифметики. Петти, Давенант и Кинг использовали конкретные экономические данные в своих исследованиях, в первую очередь, при расчёте национального дохода. Это направление пробудило поиск экономических законов, по аналогии с физическими, астрономическими и другими естественнонаучными законами. При этом существование неопределённости в экономике ещё не осознавалось.

Важным этапом возникновения эконометрики явилось развитие статистической теории в трудах Гальтона, Пирсона и Эджуорта. Эти учёные предопределили первые применения парной корреляции.

С 1830-х годов наиболее развитые страны стали испытывать необъяснимые с точки зрения экономической науки того времени потрясения — упадок деловой активности, возникновение массовой безработицы.

Быстрое промышленное развитие и урбанизация выявили огромный пласт нерешённых социальных проблем. Уже в конце 19 века неоклассическая теория стала восприниматься как слишком удалённая от действительности.

Теория могла стать убедительной в том случае, если она бы смогла объяснить изменения, происходящие в экономике. Для её практического применения требовались количественные выражения базовых экономических терминов.

В 1911 году выходит книга американского экономиста Мура «Законы заработной платы: эссе по статистической экономике». В своём исследовании Мур провёл анализ рынка труда, статистически проверил теорию производительности Кларка и изложил основы стратегии объединения пролетариата. Мур показал, что с помощью сложных математических построений, основанных на фактических данных, можно разработать основу для социальной политики.

В это же время итальянский экономист Бенини впервые использовал множественную регрессию при оценке функции спроса.

Значительный вклад в становление эконометрики внесли исследования цикличности экономики. Первым цикличность экономики обнаружил Жугляр. Он выявил 7-11-летние циклы инвестиций. Кузнец, лауреат Нобелевской премии по экономике за 1971 год, обнаружил 15-20-летние циклы в строительстве, важным этапом формирования эконометрики явилось построение экономических барометров.

Построение экономических барометров основано на идее того, что существуют показатели, которые изменяются раньше других и поэтому могут служить сигналами изменений последних.

Ничего не напоминает?

Первым и самым известным стал Гарвардский барометр, который был создан в 1903 году под руководством Персонса и Митчелла. Он состоял из кривых, характеризующих фондовый, товарный и денежный рынки. Каждая из этих кривых представляла собой арифметическую среднюю из входящих в неё нескольких показателей.

Simple moving average

Эти ряды предварительно обрабатывались путём исключения тенденции, сезонности и приведения колебаний отдельных кривых к сравнимому масштабу колеблемости.

Волатильности.

Успех использования гарвардского барометра вызвал появление многих аналогичных барометров в других странах. Однако приблизительно с 1925 г. он потерял свою чувствительность.

Вы наверно спросите почему?

Маржинальные займы.

Суть займа проста — можно приобрести акции компаний, внеся всего 10 % от их стоимости. Например, акции стоимостью 1000 долларов можно приобрести за 100 долларов.

Этот тип ссуды был популярен в 1920-е годы, потому что все играли на рынке акций. Но в этом займе есть одна хитрость — брокер в любой момент может потребовать уплаты долга, и его нужно вернуть в течение 24 часов. Это называется маржинальным требованием, и оно, как правило, вызывает продажу акций, купленных в кредит.

24 октября 1929 года нью-йоркские брокеры, которые выдавали маржевые займы, стали массово требовать уплаты по ним. Все начали избавляться от акций, чтобы избежать уплаты по маржевым займам. Необходимость оплаты по маржевым требованиям вызвала нехватку средств в банках по похожим причинам (так как активы банков были вложены в ценные бумаги и банки были вынуждены срочно продавать их) и это привело к краху шестнадцати тысяч банков, что позволило международным банкирам не только скупить банки конкурентов, но и за сущие копейки скупить крупные американские компании.

Когда общество было полностью разорено, банкиры Федерального резерва решили отменить в США золотой стандарт. С этой целью они решили собрать оставшееся в США золото. Так под предлогом борьбы с последствиями депрессии была проведена конфискация золота у населения США.

Однако великая депрессия это так же перепроизводство, о котором рядовой рабочий не знал. Он не владеет цифрами и отчётами. Он не знает что экономический рост вызванный последствиями первой мировой войны, это рыночная неэффективность. Памп замедленного действия. Люди на хайпе начинают всё скупать, грамотные скупают раньше, менее грамотные позже.

А к примеру, такие дяденьки как Джон Пирпонт Морган, зарабатывают на продаже акций, как брокер, получают процент по маржинальным сделкам, имеют с роста акций, как инвестор. А еще, он дружит с несколькими весомыми дядями, которые состояли в преступном сговоре, сбросили на хаях, и начали требовать оплату по марже.

Понимаете зачем? А когда цена упала на 87% они что сделали?

В этих условиях основным методом макроэкономического анализа становится метод построения межотраслевого баланса Леонтьева. В это же время начали строиться экономические модели, использующие методы гармонического анализа. Эти методы были перенесены в экономику из астрономии, метеорологии и физики.

А почему бы и нет?)

История развития

К 1930-м годам стало ясно, что для более глубокого понимания экономических процессов стоит использовать в той или иной степени статистику и математику.

29 декабря 1930 г. по инициативе Фишера, Тинбергена, и других учёных было создано эконометрическое общество.

В 1933 г. Фриш основал журнал «Эконометрика»

А уже в 1941 г. появляется первый учебник по новой научной дисциплине, написанный Тинбергеном.

В 1969 г. Фриш и Тинберген стали первыми исследователями, получившими Нобелевскую премию по экономике. Как говорится в официальном сообщении нобелевского комитета: «за создание и применение динамических моделей к анализу экономических процессов».

В 1980 г. вторую эконометрическую Нобелевскую премию по экономике получил американский экономист Лоуренс Клейн за создание экономических моделей и их применение к анализу колебаний экономики и экономической политики.

Важным событием для развития эконометрики стало появление компьютеров. Благодаря им мощное развитие получил статистический анализ временных рядов. Стимулировало эконометрические исследования бурное развитие финансовых рынков и производных инструментов. Это привело лауреата Нобелевской премии по экономике за 1981 год Тобина к разработке новых моделей с использованием рыночных данных.

Ховельмо показал, как можно использовать методы математической статистики для того, чтобы получать обоснованные заключения о сложных экономических взаимосвязях исходя из случайной выборки эмпирических наблюдений. В 1989 г. ему присудили Нобелевскую премию по экономике «за прояснение вероятностных основ эконометрики и анализ одновременных экономических структур»

Понимаете да? В 1989 году, мы только основы прояснили. 🙂

Ховельмо рассматривал экономические ряды как реализацию случайных процессов. Главными проблемами, возникающими при работе с такими данными, являются нестационарность и сильная волатильность. Если переменные нестационарны, то есть риск установить связь там, где её нет. Вариантом решения данной проблемы является переход от уровней ряда к их разностям.

Очевидно же. 🙂 меняем таймфрейм и видим…

Недостатком данного метода является сложность экономической интерпретации полученных результатов. Для решения этой проблемы Грэнджер ввёл концепцию коинтеграции как стационарной комбинации между нестационарными переменными.

В 2003 г. Гренджер совместно с Энглом получил нобелевскую премию. Энгл, в свою очередь, известен как создатель моделей с меняющейся во времени волатильностью (т. н. ARCH-модели). И потому эти модели получили широкое распространение на финансовых рынках.

Если вы еще это читаете, то я расскажу о невероятно интересном споре людей, которые сделали величайший вклад в развитие экономики, как науки.

Спор Кейнса и Тинбергена

Критика эконометрики Кейнсом главным образом обусловлена различием в его подходе к экономической науке. Основным пунктом этого расхождениями является вопрос «следует ли трактовать экономику как точную науку». Сам Кейнс давал отрицательный ответ на этот вопрос. В рамках его традиции экономическая среда изменчива и непредсказуема, а большинство экономических переменных связано между собой множеством сложных нелинейных зависимостей. Из этого следуют нестабильность коэффициентов корреляции и невозможность решения предсказательных задач. Поэтому экономическая наука не может претендовать на точные количественные измерения. Она должна быть основана на реалистичных предпосылках и содержать инструменты, помогающие понять и объяснить эту среду.

Подход же Тинбергена следующий: экономический анализ должен быть как можно более формализованным и нацеленным на решение конкретных количественных задач. В рамках данного подхода экономическая наука должна быть точной, а объект её изучения аналогичен объектам технических и естественнонаучных дисциплин.

Вы уловили суть спора?

И теперь итог, однако всё еще словами уважаемых экономистов.

Последующая критика такова

Несмотря на потенциальные возможности, эконометрика не получила поддержки у многих крупных экономистов.

В начале 1970-х годов Уорсвик резко критиковал экономистов-математиков за «отсутствие связи с конкретными фактами». Он утверждал, что эконометристы «занимаются не столько изобретением средств систематизации и измерения имеющихся фактов, сколько созданием неисчислимого множества претендующих на это способов».

Уловили?

В это же время Браун утверждал, что «построение регрессий временных рядов годится только для обмана». Леонтьев охарактеризовал эконометрику как «попытку компенсировать бросающийся в глаза недостаток имеющихся данных путём широкого использования всё более и более изощрённых статистических приёмов».

Знакомо?

Резко отрицательно к эконометрике относились и представители австрийской школы экономики.

Так, Мизес писал: «Введённые в заблуждение идеей, что науки о человеческой деятельности должны подражать методу естественных наук, великое множество авторов поглощены квантификацией экономики. Они думают, что экономика должна подражать химии их принцип: наука — это измерение. Но они не в состоянии понять, что в области человеческой деятельности статистика — это всегда история, и что гипотетические корреляции и функции не описывают ничего, кроме того, что случилось в определённый момент времени в определённой географической области как результат деятельности определённого числа людей. Как метод экономического анализа, эконометрика — ребяческая игра с числами, которая не добавляет чего-либо в разъяснение проблем экономической действительности».

Итог

Рынок это люди. Люди нерациональны. Людьми движут эмоции. Они совершают глупые поступки. Поведение людей это эффект бабочки. Рынок это Парето оптимальное состояние, а систематически, спекулятивно зарабатывать можно, только когда на рынке появляется неэффективность.

P.S.: Адам Смит шотландский экономист и философ-этик, родился предположительно 5 июня 1723 года. Он один из основоположников экономической теории как науки.

Думаю про такого вы не раз слышали.

Он написал очень очень известную книгу, которая так или иначе преподается везде, но я хочу показать вам список, книг Смита, по датам их выхода.

• 1748 год — Лекции по риторике и написанию писем
• 1759 год — Теория нравственных чувств
• 1766 год — Лекции по юриспруденции
• 1776 год — Исследование о природе и причинах богатства народов — это самая известная работа шотландского экономиста Адама Смита.

Однако я хочу заострить ваше внимание на книге 1759 года Смит начинает книгу с определения и объяснения чувства симпатии, его влияния на отношения между людьми. Далее Смит подразделяет все страсти (чувства) на несколько типов. Также говорит о богатстве.

Смит утверждает, что причина устремленности людей к богатству, причина честолюбия состоит не в том, что люди таким образом пытаются достичь материального благополучия, а в том, чтобы отличиться, обратить на себя внимание, вызвать одобрение, похвалу, сочувствие или получить сопровождающие их выводы.

Основной целью человека, по мнению Смита, является тщеславие, а не благосостояние или удовольствие. Богатство выдвигает человека на первый план, превращая в центр всеобщего внимания. Бедность означает безвестность и забвение.

Главной причиной искажения нравственных чувств, по Смиту, есть наша готовность восхищаться богатыми и знатными людьми и презирать людей бедных. Почитание знатности и богатства подменяет уважение к благоразумию и добродетели.

Таким образом, Смит исследовав человеческие чувства, на примере большого количества богатых и бедных людей, предложил свой взгляд в 1776 на роль государства в экономике, который в дальнейшем назвали классической экономической теорией.

Бойтесь людей формулы приносящих ©Уоррен Баффетт

Видеолекций | Издательство Кембриджского университета

Видеолекции

1: Простой регрессионный анализ

2: Допущения, лежащие в основе классической модели линейной регрессии

3: Проверка гипотез

4: Проверка гипотез — некоторые дополнительные вопросы

5: множественная регрессия

6: Отношение t

7: Проверка нескольких гипотез

8: Статистика согласия

9: Модели гедонического ценообразования и проверка невложенных гипотез

10: Допущения CLRM и гетероскедастичности

11: Автокорреляция — определения и тестирование

12: Автокорреляция — Решения

13: Проблемы мультиколлинеарности и несоответствующей функциональной формы

14: Допущение нормальности

15: Моделирование сезонности на финансовых рынках

16: Использование неправильных переменных и тестов стабильности параметров

17: Подходы к построению эконометрических моделей

18: Детерминанты и влияние суверенных кредитных рейтингов

19: нестационарные данные

20: Проверка на нестационарность

21: Коинтеграция

22: Моделирование взаимосвязи между спотовыми и фьючерсными ценами

Лучшие каналы YouTube для изучения эконометрики и экономики

Несмотря на ослабление ограничений, связанных с короной, в некоторых местах по всему миру, многие университеты и учебные центры остаются закрытыми и, вероятно, останутся таковыми в течение некоторого времени.В обозримом будущем онлайн-обучение заполнит пустоту и станет средством обучения по умолчанию. Да, сейчас странные времена. Если вы еще не очень хорошо знакомы с Zoom / Whereby / Skype, мы советуем вам скачать их все сейчас!

Осознавая проблемы, которые представляет этот переход в виртуальный мир, INOMICS опубликовал различные аналитические материалы, которые призваны помочь нашим читателям продвинуться вперед и максимально использовать уже существующие онлайн-ресурсы.Некоторые из самых популярных на сегодняшний день включают бесплатных и платных онлайн-курсов по эконометрике , уроки математики и статистики , а также список лучших (по нашему скромному мнению) экономических подкастов . Мы — и всегда будем — здесь, чтобы служить. Продолжая в том же духе, мы теперь хотели бы поделиться с вами списком каналов YouTube — опять же, лучших из тех, что мы могли представить, — которые могут быть полезны для всех студентов факультетов экономики и эконометрики, которые в настоящее время застряли дома, имея только компьютер для компании. .

Несмотря на то, что они могут не предлагать оценки или свидетельства о достижениях и могут быть менее интерактивным способом изучения желаемого предмета, они все же могут предложить отличный набор дополнительных и учебных материалов, к ним очень легко получить доступ и они бесплатны! Здесь нет платы за обучение. Не все записанные вживую лекции самого высокого качества, но они, тем не менее, дают вам ощущение физического присутствия в классе, что является редкой возможностью в эпоху онлайн-обучения. «Эй, ты сзади, надеюсь, ты обращаешь внимание!»

Для получения дополнительных возможностей онлайн-обучения щелкните здесь

Действующий с 1998 года INOMICS — сайт для экономистов — недавно добавил канал YouTube к ряду предлагаемых ресурсов.Его веселые, короткие и информативные видеоролики, предназначенные для молодых экономистов, помогают объяснить все те экономические термины, которые вы должны знать, но часто не знаете … Вам нужно быстрое определение дилеммы заключенного? INOMICS поможет вам.

Предлагаемые возможности

Во-первых, вы действительно не ошибетесь, быстро подписавшись на канал The Economist на YouTube. Каждый четверг они публикуют видео, в котором освещаются лучшие репортажи из печатного и цифрового издания.

Канал The Financial Times на YouTube демонстрирует некоторые из лучших работ их журналистики в наглядной форме. С заявленной целью информировать и вдохновлять вас, быстрое отслеживание может добавить красок в последние экономические истории дня.

Важно подвергнуть сомнению общепринятые представления об экономике, особенно когда они могут поддерживать системы угнетения или скрывать идеологические предположения, которые необходимо распаковывать, обсуждать и оспаривать. Институт нового экономического мышления отлично справляется с этой задачей на своем канале, регулярно проводя интервью с экономистами, которые находятся на переднем крае продвижения дисциплины.

Marginal Revolution University считает, что экономика способна изменить ваш взгляд на мир. Их миссия — помочь вам раскрыть своего внутреннего экономиста, по одному видео за раз. С полными курсами, такими как принципы микро и макроэкономики, освоением эконометрики и рядами, такими как повседневная экономика, проверка MRU действительно является обязательной для любого начинающего студента-экономиста.

Далее идет EconplusDal. Разочарованный отсутствием экономической помощи, доступной при изучении экономики, теперь уже в качестве полностью подготовленного учителя экономики, EconplusDal пытается исправить эту ошибку.Создание видеороликов специально для студентов-экономистов, чтобы помочь им сдать экзамены. Если вы студент международного бакалавриата или готовитесь к экзамену A Level в Великобритании, его специализированные материалы экзамена делают этот канал для вас.

Между тем, если вы студент из США, у Джейкоба Клиффорда есть специальные материалы для экзаменов. Имея более 500 000 подписчиков, он определенно что-то делает правильно.

Kahn Academy — это некоммерческая организация, миссией которой является предоставление бесплатного образования мирового уровня для всех и в любом месте.Имея более пяти миллионов подписчиков, они охватывают гораздо больше, чем просто экономические темы, но их экономические материалы действительно великолепны. Если вам нужно понять какую-то теорию, скорее всего, они ее охватили.

Все видео One Minute Economics с любовью анимированы и рассказаны Андреем Полгаром, который страстно желает обучать людей экономике. Никаких длинных представлений или ненужной болтовни, Полгар сразу переходит к делу, и поэтому стоит взглянуть на нее.

В жанре видеоэссе «Economics Explained» дает широкий взгляд на целый ряд экономических тем.Они особенно известны своим глубоким погружением в экономику той или иной страны. Веселая передышка от всего доступного материала по экономике стиля урока.

Бена Ламберта содержат подробные комментарии об основных курсах бакалавриата и магистратуры, предлагаемых большинством университетов по экономике. Их обучают через серию лекций, читаемых на анимированной доске. Просматривая его видео, вы получите представление о том, какой будет степень бакалавра экономики — без необходимости платить вступительный взнос!

Доцент кафедры экономики Санкт-Петербургского государственного университета им.Колледж Олафа, Эшли Ходжсон была занята созданием множества новых видео в 2020 году. Ее любимые темы включают поведенческую экономику, блокчейн, здравоохранение, теорию игр и теорию микроэкономики. Отлично подходит для студентов университетского уровня!

Если этот список все еще не утолил ваш аппетит к экономическому контенту YouTube, вы можете проверить Feedspot список их любимых экономических каналов YouTube.

Изучите эконометрику с помощью онлайн-курсов и уроков

Что такое эконометрика?

Эконометрика исследует взаимосвязь между статистическим анализом и эмпирическим содержанием.Он анализирует экономические переменные с использованием математических моделей, чтобы делать прогнозы и прогнозы и объяснять постоянно происходящие инциденты. Модели используются для привязки одной экономической переменной к другой с использованием установленных эконометрических моделей и доступных наборов данных. Экономические модели хорошо подходят для статистических методов. Мы знаем, что использование статистической модели для объяснения этих повторяющихся взаимосвязей дает нам лучшее понимание того, где находится экономика сейчас и где она может быть в будущем в зависимости от обстоятельств.Эта область — восходящая звезда, и она может быть прибыльной для потенциальных соискателей.

Изучите эконометрику

Эта область полна высокотехнологичных процессов, поэтому развитие этих навыков с помощью соответствующих курсов может помочь вам начать работу. Эконометристы используют статистический вывод для описания этих экономических отношений, поэтому вам потребуется математическая подготовка для построения и выполнения этих моделей. Курсы эконометрической теории и анализа данных помогают наряду с математической подготовкой.Курсы по эконометрикеEdX.org предлагает курсы, которые могут познакомить вас с фундаментальными дисциплинами, необходимыми в этой области. Курс Массачусетского технологического института «Анализ данных для социологов» знакомит вас с начальными принципами сбора данных для анализа и статистическими инструментами для понимания реальных данных. Вы можете расширить этот курс до микромастеров, которые включают введение в методологию эконометрики. Вы также можете пройти базовые курсы по науке о данных, такие как Harvard’s Data Science: Linear Regression Model, которые подготовят вас к работе с часто запутанным миром данных.Вы можете научиться прогнозировать процентные ставки на основе экономических данных, комментировать денежно-кредитную политику с использованием распределения вероятностей или управлять экономикой труда, понимая эконометрический анализ.

Начните карьеру с эконометрикой

Понимание экономических отношений является основой теоретической эконометрики и прикладной эконометрики. Вы хотите знать максимальную вероятность событий и отношений для эффективного планирования и изменения. Изучение социальных наук с математическим уклоном дает вам возможность углубиться в человеческое поведение и понять закономерности.По мере того, как мы лучше понимаем наши экономические модели, изучение их моделей дает нам направление для политики и мышления. Поскольку мы не можем проводить эксперименты в контролируемой среде или учитывать часто беспорядочное поведение людей, применение высокоуровневой математики может помочь нам количественно оценить отношения, как никогда раньше. Постройте карьеру на основе понимания человеческого поведения с помощью курсов и сертификатов, которые помогут вам построить соответствующие модели. Вы можете быть на переднем крае распознавания закономерностей и понимания экономических движений с достаточным влиянием, чтобы повлиять на политику.Позвольте edX помочь вам начать и строить свою карьеру с этого момента.

Экономика 320 — Эконометрика: Лекции

ЭКОНОМИКА 320
Введение в эконометрику
Зима 2016 ДИСТАНЦИОННОЕ ОБРАЗОВАНИЕ

ИНСТРУКТОР: Марк Тома
Эл. Почта: [email protected]
Телефон: 541-346-4673
Офис: 471 PLC, Время работы офиса по предварительной записи

ИНСТРУКЦИЯ ПО СОЦИАЛЬНЫМ НАУКАМ, CANVAS,
И MYECONLAB INFO
Canvas: http: // canvas.uoregon.edu
SSIL Эл. почта: [email protected]; Телефон: 541-346-4642
MyEconLab: http://www.pearsonmylabandmastering.com/northamerica/myeconlab/

ОНЛАЙН-КЛАССЫ

A. ОБЩАЯ ИНФОРМАЦИЯ
Онлайн-классы предлагаются студентам, которые не могут посещать обычные занятия (из-за работы или других обязательств, удаленности от Юджина и т. Д.). Кроме того, некоторые студенты посещают онлайн-классы, потому что предпочитают гибкость, которую онлайн-класс добавляет к их расписанию.Материал на онлайн-курсах экономики такой же, как и на лекционных курсах экономики, а экзамены, все экзамены с несколькими вариантами ответов, очень похожи по формату и сложности. Однако онлайн-классы требуют от студентов большей дисциплины, чем обычные занятия, учитывая необходимость усвоения материала в первую очередь из учебника и связанных с ним источников (как офлайн, так и онлайн).

Таким образом, вопреки тому, что многие ожидают, онлайн-классы сложнее, а не легче, чем лекции.Чтобы добиться успеха в онлайн-классе, вы должны быть чрезвычайно мотивированы и хорошо организованы.

В отличие от обычных классов, экзамены для онлайн-уроков сдаются в день и время, выбранные студентом, но должны быть сданы до крайнего срока сдачи экзамена. Кроме того, для сдачи экзамена необходимо предварительное бронирование. Рекомендуется, чтобы учащиеся координировали свои онлайн-экзамены с экзаменами для других классов, чтобы минимизировать конфликты и создать «пространство» для подготовки к экзаменам для каждого курса. Поскольку даты экзаменов гибкие (при условии соблюдения установленных сроков), студенты не могут получить копию экзамена после его завершения.

B. ЭКЗАМЕНЫ ДЛЯ УЧАЩИХСЯ, ПРОЖИВАЮЩИХ В ЕВГЕНИИ И ПОБЛИЗОСТИ ЕВГЕНИИ
Вы будете сдавать все свои тесты в Учебной лаборатории социальных наук (SSIL), расположенной в McKenzie Hall 445. Все тесты сдаются и назначаются только по предварительной записи !

Прежде чем вы сможете назначить экзамен, вы должны пройти онлайн-введение в SSIL, перейдя по адресу: http://distanceeducation.uoregon.edu/ и щелкнув ссылку в разделе «Первый раз здесь» под названием . Щелкните эту ссылку, чтобы активировать свою учетную запись. .После того, как вы завершите введение, вы активируете свою учетную запись и войдете в систему, используя свой DuckID и соответствующий пароль.

На главной странице SSIL Test Taker вы можете назначать встречи для прохождения тестов, отменять встречи, видеть свои результаты тестов, отправлять сообщения профессору по электронной почте и т. Д. Вы должны пройти онлайн-введение в первую неделю занятий . Найдите время, чтобы прочитать информацию по ссылке, On Campus . Если у вас есть дополнительные вопросы о тестировании, обращайтесь: de @ ssil.uoregon.edu.

Важно: вы должны пройти онлайн-вводную часть SSIL к концу первой недели занятий.

C. ЭКЗАМЕНЫ ДЛЯ СТУДЕНТОВ, НЕ ЖИВУЩИХ ВБЛИЗИ ЕВГЕНИИ
Зайдите на веб-сайт: http://distanceeducation.uoregon.edu/ и щелкните ссылку Вне кампуса внизу страницы. Прочтите всю информацию на странице. Прежде чем вы сможете пройти тест, вы должны получить наблюдателя и получить его одобрение SSIL. Вы должны сделать это до конца первой недели занятий .На веб-странице описано, как это сделать. На сайтах удаленных проверяющих есть ссылка на проверяющих, которыми раньше пользовались студенты. Это только те места, которые использовались в прошлом. Возможно, они больше не являются активными сайтами. Студенты обязаны найти наблюдателя. Как только вы найдете инспектора, заполните форму запроса удаленного сайта на веб-странице. SSIL уведомит вас, если выбранный вами наблюдатель будет одобрен. Если у вас есть дополнительные вопросы, обращайтесь: [email protected].

Важно: вы должны получить одобрение наблюдающего до конца первой недели занятий.

D. CANVAS
Canvas будет использоваться для связи. Таким образом, вам необходимо убедиться, что вы можете войти на холст по адресу http://canvas.uoregon.edu. Ваше имя пользователя будет вашим «официальным» адресом электронной почты вычислительного центра UO, но без uoregon.edu в конце и соответствующего пароля для этой учетной записи. Если у вас возникли проблемы со входом в систему, убедитесь, что вы можете войти в свою официальную учетную запись электронной почты UO, поскольку у вас может быть старый пароль. Вы также можете проверить свою официальную учетную запись UO на Duck Web.Если у вас все еще есть проблемы, обратитесь за помощью в вычислительный центр в 151 McKenzie.

Адрес Canvas: http://canvas.uoregon.edu.

E. MYECONLAB (Идентификатор курса: thoma25949)
Еженедельные викторины будут проходить в MyEconLab (которые должны быть включены в ваш учебник, в противном случае доступ можно приобрести по указанному ниже веб-адресу). Вы должны зарегистрироваться в MyEconLab и зарегистрироваться на этом курсе. Для этого вам понадобится код доступа, который прилагается к учебнику (или его можно купить).Перейдите на веб-сайт Pearson, введите идентификатор курса (указанный ниже), войдите в систему или создайте учетную запись и используйте код доступа, прилагаемый к учебнику.

Идентификатор курса инструктора для MyEconLab: thoma25949.

Страницу регистрации, дальнейшие инструкции, часто задаваемые вопросы и т. Д. Можно найти по адресу: http://www.pearsonmylabandmastering.com/northamerica/myeconlab/students/get-registered/index.html.

F. ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ EVIEWS
Мы будем использовать EViews для оценки эконометрических моделей (вы можете использовать другой пакет, если он у вас уже есть, но я буду только учить, как использовать EViews).Версию для студентов можно получить за 39,95 долларов здесь: http://www.eviews.com/general/prices/prices.html (прокрутите страницу до нижней части страницы, чтобы найти версию для студентов). Это потребуется для выполнения заданий.

G. ЕЖЕНЕДЕЛЬНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ ПОЧТА
Студентам еженедельно будут отправляться электронные письма с информацией о расписании экзаменов и заданиях по курсу. Очень важно, чтобы вы получали и внимательно читали электронные письма класса.

Важно: если вы не получаете электронные письма, свяжитесь с инструктором как можно скорее, так как вы, вероятно, не используете адрес электронной почты своего вычислительного центра!

H.ЭЛЕКТРОННЫЙ ЭТИКЕТ
При отправке электронного письма, пожалуйста, укажите EC 320 в строке темы. Это гарантирует, что мы не пропустим вашу электронную почту случайно, а также позволяет нам узнать, какой у вас курс.

ЭКОНОМИКА 320

A. ОБЗОР КУРСА
Этот курс представляет собой введение в процесс и методы эконометрики. Эконометрика касается использования экономических данных для оценки экономических отношений, статистической оценки гипотез и прогнозирования.Моя цель состоит в том, чтобы вы закончили этот курс с пониманием основных эконометрических методов, а также со способностью применять их для ответа на интересные вопросы.

B. ОЦЕНКА
Существует два типа оценок для определения оценок в классе. Во-первых, есть два экзамена, промежуточный и заключительный. В промежуточном экзамене есть 35 вопросов с несколькими вариантами ответов, а в финале — 50. За промежуточный семестр оценивается 30%, а за итоговый — 40%. Экзамены будут сдавать в Учебной лаборатории социальных наук (если вы не живете рядом с Юджином, см. Выше).

Во-вторых, есть также семь викторин, состоящих из десяти вопросов с несколькими вариантами ответов, типичных для тех, которые вы встретите на экзаменах, и шести сопутствующих эмпирических заданий. Вы выполните эти задания в MyEconLab. Будет сброшен самый низкий балл (если вы пропустите задание и получите ноль, этот балл будет сброшен). Вам будет разрешено пройти каждую викторину дважды (и сохранить наивысший балл из двух) и каждое эмпирическое задание пять раз (опять же, будет сохранен наивысший балл).Тесты будут составлять 15% вашей оценки, а эмпирические задания также будут стоить 15% (так что вместе они составляют 30% вашей оценки).

Крайние сроки и веса оценок для экзаменов и заданий, а также крайний срок для завершения «Введение в онлайн-тестируемый» перечислены ниже.

оценок в курсе будут изогнутыми.

C. ЧЕТЫРЕ ВАЖНЫХ ЗАМЕЧАНИЯ ПО ЭКЗАМЕНАМ, СДАННЫМ НА SSIL . Во-первых, не будет исключений из сроков сдачи экзаменов и не будет экзаменов по макияжу.Вы должны сдать экзамен до истечения крайнего срока, чтобы получить кредит за экзамен. Если возникает серьезная чрезвычайная ситуация, вы должны связаться с инструктором заблаговременно до крайнего срока и предоставить официальную документацию с номерами телефонов. Во-вторых, экзамены могут быть сданы до крайнего срока, и для сдачи экзамена требуется предварительное бронирование. Но не дожидайтесь последней минуты, чтобы запланировать экзамены, так как места для тестирования быстро заполнятся. В-третьих, веб-страница SSIL позволяет вам записаться на экзамен за две недели, независимо от крайних сроков, указанных выше.Например, если вы войдете в систему 19 апреля, чтобы записаться на экзамен 1, SSIL позволит вам запланировать экзамен, скажем, 27 апреля, но обратите внимание, что 27 апреля выходит за рамки крайнего срока для экзамена 1 (на 1 день), и этот экзамен не засчитывается! Не интерпретируйте даты, указанные на веб-странице SSIL, как продление сроков сдачи экзаменов — это не так! В-четвертых, экзамены — это закрытая книга и закрытые записи.

D. ТРИ ВАЖНЫХ ЗАМЕЧАНИЯ К ЗАДАНИЯМ, ЗАПОЛНЕННЫЕ В MYECONLAB . Во-первых, как и в случае с экзаменами, исключений из сроков выполнения заданий не будет.Вы должны выполнить каждое задание к дню крайнего срока, чтобы получить кредит, но, конечно, вы можете выполнить его раньше, если хотите. Во-вторых, эти задания будут выполнены в MyEconLab, и самый низкий балл из семи будет удален. В-третьих, поскольку цель заданий — помочь усвоить материал курса, задания представляют собой открытую книгу и открытые заметки, и у вас будет два шанса на каждую викторину, пять шансов на каждое эмпирическое задание.

E. ТЕКСТ И ДРУГИЕ УЧЕБНЫЕ ИСТОЧНИКИ .Помимо текста, для каждой главы есть видеолекции, которые максимально приближают ее к традиционному курсу.

1. Текст : Джеймс Сток и Марк Уотсон, Введение в эконометрику, 3-е издание, Pearson. Текст должен быть включен в MyEconLab. Он должен быть доступен в книжном магазине или здесь: http://www.mypearsonstore.com/bookstore/introduction-to-econometrics-update-plus-new-myeconlab-9780133595420 (обратите внимание, что цифровая версия Более дешевый).

2. Видеолекции : Видеолекции доступны по адресу http://economistsview.typepad.com/economics320/ или https://www.youtube.com/my_videos?o=U (на сайте YouTube сложнее ориентироваться ). Если ваше соединение достаточно быстрое, лучше всего будет воспроизводить видео в полноэкранном режиме (текст на доске будет легче читать).

F. ЕЖЕНЕДЕЛЬНЫЙ СПИСОК ДЛЯ ЧТЕНИЯ ТЕКСТА И ГЛАВ ПО ЗАДАНИЯМ И ЭКЗАМЕНАМ . Каждой главе присваиваются все обычные страницы, кроме приложений.Если вы запланируете экзамен до крайнего срока, вам придется ускорить изучение материала в соответствии со темпом, указанным ниже.

Примечание: крайний срок для введения SSIL в режиме онлайн: суббота, 9 января

Неделя 1 :
Экономические вопросы и данные гл. 1
Обзор вероятности гл. 2

Неделя 2 :
Обзор статистики гл. 3
Крайний срок сдачи теста 1 (главы 1, 2 и 3): воскресенье, 17 января

Неделя 3 :
Линейная регрессия с одним регрессором Ch.4
Крайний срок для теста 2: воскресенье, 24 января
Крайний срок для эмпирического задания 1: воскресенье, 24 января

Неделя 4 :
Проверка гипотез и доверительные интервалы Гл. 5
Крайний срок для проверки 3: воскресенье, 31 января
Крайний срок для эмпирического задания 2: воскресенье, 31 января

Неделя 5 :
MIDTERM (Главы 1-5)
Крайний срок для Midterm: суббота, 6 февраля
(Его можно принять в любое время в течение этой недели, т.е.е. 1 февраля — 6 февраля)

Неделя 6 :
Линейная регрессия с множественными регрессорами Гл. 6
Крайний срок для теста 4: воскресенье, 14 февраля
Крайний срок для эмпирического задания 3: воскресенье, 14 февраля

Неделя 8 :
Проверка гипотез и доверительные интервалы Гл. 7
Крайний срок для проверки 5: среда, 24 февраля
Крайний срок для эмпирического задания 4: среда, 24 февраля

Неделя 9 :
Функции нелинейной регрессии Гл.8
Крайний срок для теста 6: воскресенье, 6 марта
Крайний срок для эмпирического задания 5: воскресенье, 6 марта

Неделя 10 :
Оценка исследований на основе множественной регрессии Ch. 9
Крайний срок для теста 7: воскресенье, 13 марта
Крайний срок для эмпирического задания 6: воскресенье, 13 марта

ФИНАЛ (Всеобъемлющий)
Крайний срок для финала: пятница, 18 марта

Примечание : недели указывают, когда вы должны закончить работу с материалом, e.грамм. Главы 1, 2 и 3, содержащие вводный и обзорный материал, должны быть завершены к концу недели 2, глава 4 должна быть завершена к концу недели 3 и т. Д. Также обратите внимание, что крайний срок для завершения теста для главы 7 — СРЕДА. недели 8.

Открытых лекций по структурной эконометрике

Обзор: Этот онлайн-курс состоит из 28 удаленных занятий, которые проводятся дважды в неделю по субботам и воскресеньям с 12:00 до 14:00. по питтсбургскому времени ( по лондонскому времени минус 5 часов, кроме 25-31 октября, когда оно составляет минус четыре часа).

Требования: Ожидается, что зарегистрировавшиеся учащиеся будут присутствовать на всей последовательности. Тем, кто не посещает регулярно, может быть отказано в доступе к курсу.

Регистрация: Этот курс открыт для докторов наук. студенты или доктора философии обладатели экономических или смежных специальностей. Рекомендательное письмо может потребоваться для подтверждения соответствующего предварительного обучения. Регистрация заканчивается 17 октября 2020 г.

Курс анализирует структурную оценку и тестирование нелинейных моделей. Мы исследуем взаимосвязь между экономической теорией, идентификацией, оценкой и эконометрической практикой. Он разрабатывает структурные подходы для анализа больших наборов поперечных и продольных данных, используя ограничения, вытекающие из равновесных динамических результатов в индивидуальных задачах оптимизации с дискретным выбором и некооперативных играх.Мы исследуем эмпирическое содержание, характеризуем идентификацию, оцениваем альтернативные методы оценки и процедуры тестирования, а также рассматриваем контрфакты. Он состоит из шести сегментов:

1. Первый сегмент дает представление о структурной оценке, показывая, как некоторые примеры экономических моделей вызывают процесс генерации данных, который обеспечивает основу для оценки структуры экономической среды, критически важной для проведения контрфактических симуляций. Мы анализируем оценку предпочтений в модели непрерывного выбора в конкурентном равновесии с полными рынками; мы выводим неравенства, вызванные равновесием на рынке лимитных ордеров; мы количественно оцениваем важность морального риска в оптимальной модели заключения контрактов; и мы вводим оценку динамических моделей оптимизации дискретного выбора.
2. Затем мы составляем профили многих оценщиков, которые использовались для обобщения данных. Их можно разделить на четыре категории: оценщики для процессов генерации линейных данных, параметрические нелинейные процессы, а также непараметрические и полупараметрические оценщики.
3. Обоснование третьего сегмента курса состоит в том, что точное распределение большинства нелинейных оценок трудноразрешимо, что объясняет, почему мы прибегаем к теории большой выборки. Мы анализируем несколько понятий сходимости, представляем законы большого числа и центральные предельные теоремы, выводим асимптотическое распределение нескольких нелинейных оценок и показываем, как проводить проверку гипотез.
4. Вторая половина этого курса объединяет обсуждение идентификации примитивов или глубинных параметров в экономических моделях с процессом создания данных равновесия. Первый сегмент ориентирован на различного рода аукционы и контракты.
5. Затем мы более подробно анализируем динамические модели дискретного выбора; мы выводим представление функции ценности, доказываем идентификацию в предположении условной независимости, проиллюстрируем, как работают различные средства оценки CCP, проанализируем концепцию конечной зависимости, а также ослабим предположение об условной независимости.
6. Наконец, мы применяем методологию структурной оценки к моделям жизненного цикла экономики труда и инновационной продукции.

Веб-сайт курса: http://comlabgames.com/structuraleconometrics

Пожалуйста, смотрите записи ниже.

Лекция 1, часть 1-24 октября

Лекция 2, часть 1 — 25 октября

Лекция 2, часть 2-25 октября

Магистр эконометрики и математической экономики

Мы здесь, чтобы помочь и поддержать вас на протяжении всего вашего обучения в LSE, независимо от того, нужна ли вам помощь в учебе, поддержка вашего благополучия и благополучия или просто для развития на личном и профессиональном уровне.

Независимо от вашего запроса, большого или малого, вы можете поговорить с целым рядом людей, которые будут рады помочь.

Академические наставники — академический сотрудник, который встречается с вами в течение года, чтобы обсудить ваш академический прогресс и который может помочь с любыми академическими, административными или личными вопросами, которые у вас есть. (См. Обучение и оценка)

Библиотекари отдела — они смогут помочь вам ориентироваться в библиотеке и максимально использовать ее ресурсы во время учебы.

Служба размещения — они могут посоветовать проживание в общежитиях и дать рекомендации по вопросам, связанным с частным размещением.

Классные руководители и руководители семинаров — они смогут помочь с вопросами, относящимися к конкретному курсу, который вы изучаете.

Служба инвалидности и благополучия — сотрудники являются экспертами в области долгосрочных состояний здоровья, сенсорных нарушений, психического здоровья и особых трудностей в обучении. Они предлагают конфиденциальные и бесплатные услуги, такие как консультирование студентов, — программа поддержки сверстников , — организация корректировок экзаменов, и проведение групп и семинаров.

ИТ-помощь — круглосуточная поддержка по всем вашим техническим вопросам.

Центр веры LSE — дом для разнообразных религиозных мероприятий LSE и программ трансформационного межконфессионального лидерства, а также место для богослужений, молитв и тихих размышлений. Он включает в себя исламские молельные комнаты и основное место для поклонения. Это также место для занятий по благополучию на территории кампуса, которое открыто для всех студентов и сотрудников всех вероисповеданий.

Языковой центр — центр специализируется на предоставлении языковых курсов, ориентированных на потребности студентов и практиков в области социальных наук. Мы предлагаем программы предварительного обучения английскому языку для академических целей; Поддержка английского языка во время учебы; современные языковые курсы на 9 языках; корректура, перевод и проверка подлинности документов, а также деятельность сообщества по изучению языков.

LSE Careers — с помощью LSE Careers вы можете максимально использовать возможности, которые предлагает Лондон.Какими бы ни были ваши будущие карьерные планы, LSE Careers будет работать с вами, предлагая вам возможности и опыт от стажировок и волонтерства до сетевых мероприятий и идей работодателей и выпускников.

Библиотека LSE Британская библиотека политических и экономических наук, основанная в 1896 году, является крупнейшей международной библиотекой социальных наук. Он остается открытым допоздна, имеет много отличных ресурсов и является прекрасным местом для учебы. Как студент LSE, вы будете иметь доступ к ряду других академических библиотек в Большом Лондоне и по всей стране.

LSE LIFE — это место, куда вам следует пойти, чтобы развить навыки, которые вы будете использовать как ученик, так и за его пределами. Центр проводит беседы и семинары по навыкам, которые вы найдете полезными в классе, предлагает индивидуальные занятия с консультантами по обучению, которые могут помочь вам с чтением, составлением заметок, письмом, исследованиями и пересмотром экзаменов, а также проводят сеансы прямого доступа. для академической и личной поддержки (см. «Обучение и оценка»).

Союз студентов LSE (LSESU) — они предлагают академические, личные и финансовые консультации и финансирование.

Академия PhD — доступна для аспирантов, где бы они ни находились, для участия в междисциплинарных мероприятиях и других мероприятиях по профессиональному развитию, а также для доступа ко всем услугам, связанным с их регистрацией.

Стоматологическая практика Sardinia House — предлагает частные стоматологические услуги со скидкой для студентов LSE.

St Philips Medical Center — , расположенный в Pethwick-Lawrence House, центр предоставляет услуги первичной медицинской помощи NHS зарегистрированным пациентам.

Центр обслуживания студентов — наши сотрудники могут ответить на общие вопросы и порекомендовать вам другие услуги LSE.

Адвокаты и консультанты учащихся — у нас есть старший адвокат школы по делам учащихся и советник учащихся-женщин , которые могут помочь с академическими и пастырскими вопросами.

Базовая эконометрика — Классы Дирадж Сури

Для получения доступа к записанным видеолекциям по основам эконометрики для BBE Semester IV вам необходимо зарегистрироваться на нашем сайте

Если вы не зарегистрированы на нашем сайте, зарегистрируйтесь здесь (после регистрации, пожалуйста, сообщите нам по телефону +91 9899 192027, чтобы получить доступ)

Если вы уже зарегистрированы, то Логин

Базовый курс эконометрики для бакалавриата (с отличием) по бизнес-экономике, семестр IV, Университет Дели, читал г-н.Дирадж Сури. Видеолекции основаны на книгах, предписанных Университетом Дели. Продолжительность видеолекций составляет примерно 55 часов.

Стоимость курса: рупий. 6000

Доступ к видеолекциям предоставляется на одном устройстве, компьютере под управлением Windows или телефоне Android, до конца семестра IV экзаменов.

Как только вы получите доступ, вам необходимо войти в систему и загрузить наше приложение и все лекции из вашей учетной записи и играть на своем устройстве.

Получите

• Видео-лекции полного курса
• Полный учебный материал (PDF-заметки), который включает концепции, вопросы за предыдущий год, числовые вопросы, MCQ и важные вопросы
• Дискуссионный онлайн-форум для публикации ваших запросов для обсуждения с преподавателями и др. сокурсники
• Онлайн-сеансы сомнения в разрешении сомнений
• Пробные тесты на веб-сайте
• Видео лекции полностью охватывают части теории + полные решения задних вопросов чтения + решения прошлогодних статей + большое количество цифр

1.1 Введение [25 минут]

2.1 Простая линейная регрессия [86 минут]

2.2 Теорема Гаусса-Маркова [70 минут]

2.3 Дисперсия оценок МНК [11 минут]

2.4 Эффективность оценщиков OLS [51 минута]

2.5 Выведение отклонения ошибки [34 минуты]

2,6 Числовые значения OLS [33 минуты]

2.7 Простая регрессионная интерпретация [78 минут]

2.8 Простая регрессионная интерпретация [38 минут]

2,9 Таблица Anova [58 минут]

2.10 Изменение шкалы [42 минуты]

2.11 Прогнозирование [46 минут]

2.12 Доказательства [58 минут]

3.1 множественная регрессия [60 минут]

3.2 Множественная регрессия [13 минут]

3.3 Множественная регрессия [76 минут]

3.4 Множественная регрессия [32 минуты]

3.5 Множественная регрессия [60 минут]

4.1 Функциональные формы [53 минуты]

4.2-кратная линейная модель [72 минуты]

Модель 4,3 Лог Лин [36 минут]

4,4 Lin Log Model [60 минут]

4,5 Взаимная модель [35 минут]

4.6 Полиномиальная регрессия [35 минут]

4.7 Регрессия до источника [59 минут]

4.8 Стандартизированные переменные [18 минут]

5.1 фиктивные переменные [33 минуты]

5.2 Фиктивные переменные [29 минут]

5,3 фиктивные переменные [18 минут]

5,4 Модели Анковой [28 минут]

5.5 Эффект взаимодействия [29 минут]

5.6 Тест чау [49 минут]

5.7 Сезонное изменение [8 минут]

6.1 Недостаточное смещение [25 минут]

6.2 Недоподбор смещения [28 минут]

6.3 Превышение смещения [54 минуты]

7.1 Мультиколлинеарность [60 минут]

7.2 Мультиколлинеарность [53 минуты]

8.1 Гетероскедастичность [40 минут]

8.2 Гетероскедастичность [23 минуты]

8,3 Гетероскедастичность [55 минут]

8.4 Гетероскедастичность [28 минут]

9.1 Автокорреляция [56 минут]

9.2 Автокорреляция [35 минут]

9.3 Автокорреляция [51 минута]

9,4 Автокорреляция [7 минут]

Часть 1 [31 минута]

Часть 2 [33 минуты]

Часть 3 [28 минут]

Часть 1 [76 минут]

Часть 2 [51 минута]

Часть 1 [64 минуты]

Часть 2 [34 минуты]

Часть 1 [56 минут]

Часть 2 [33 минуты]

Таким образом, открыть DBF в программе Excel можно, но если его версия 2007 и новее, то сделать с ним больше ничего не получится, только посмотреть. Для редактирования, сохранения в XLS есть специальные надстройки или программы, так же как и для преобразования в обратном направлении. Если у вас есть опыт конвертации и работы с DBF в разных приложениях, поделитесь своими советами в комментариях.

КАК: Как открыть, изменить и преобразовать файлы DBF

Файл с расширением . DBF, скорее всего, является файлом базы данных, используемым программным обеспечением для управления данными dBASE. Данные хранятся в файле в массиве с несколькими записями и полями.

Поскольку структура файла довольно проста, и формат использовался на ранних этапах, когда впервые появились программы баз данных, DBF считался стандартным форматом для структурированных данных.

ArcInfo от Esri хранит данные в файлах, которые также заканчиваются на .DBF, но это называется атрибут shapefile формат. Эти файлы используют формат dBASE для хранения атрибутов для фигур.

Файлы FoxPro Table также используют расширение DBF-файла, в программном обеспечении базы данных под названием Microsoft Visual FoxPro.

Как открыть файлы DBF

dBASE — основная программа, используемая для открытия файлов DBF. Тем не менее, формат файла поддерживается и в других приложениях базы данных и для баз данных, таких как Microsoft Access, Microsoft Excel, Quattro Pro (часть Corel WordPerfect Office), OpenOffice Calc, LibreOffice Calc, HiBase Group DBF Viewer, Astersoft DBF Manager, DBF Viewer Plus, DBFView, Swiftpage Act! и Alpha Software Alpha Anywhere.

Совет: Вы должны сохранить файлы базы данных Microsoft Works в формате dBASE, если вы хотите открыть их в Microsoft Excel.

GTK DBF Editor является одним из бесплатных открывателей DBF для MacOS и Linux, но NeoOffice (для Mac), multisoft FlagShip (Linux) и OpenOffice тоже работают.

Режим Xbase можно использовать с Emacs для чтения файлов xBase.

ArcInfo из ArcGIS использует файлы DBF в формате файла атрибута шейп-файла.

Прерванное программное обеспечение Microsoft Visual FoxPro также может открывать файлы DBF, будь то в формате базы данных или FoxPro Table.

Как преобразовать файл DBF

Большая часть программного обеспечения выше, которое может открыть или отредактировать файл DBF, скорее всего, также преобразует его. Например, MS Excel может сохранять DBF-файл в любой формат, поддерживаемый этой программой, например CSV, XLSX, XLS, PDF и т. Д.

Одна и та же HiBase Group, которая выпустила упомянутый выше DBF Viewer, также имеет DBF Converter, который преобразует DBF в CSV, форматы Excel, такие как XLSX и XLS, простой текст, SQL, HTM, PRG, XML, RTF, SDF или TSV.

Замечания: Конвертер DBF может экспортировать только 50 записей в бесплатной пробной версии. Вы можете перейти на платный выпуск, если вам нужно экспортировать больше.

dbfUtilities экспортирует DBF в форматы файлов, такие как JSON, CSV, XML и Excel. Он работает через dbfExport инструмент, включенный в набор dbfUtilities.

Вы также можете конвертировать DBF-файл с помощью DBF Converter. Он поддерживает экспорт файла в CSV, TXT и HTML.

Дополнительная информация о dBASE

Файлы DBF часто видны с текстовыми файлами, использующими расширение .DBT или .FPT. Их цель — описать базу данных записками или заметками в необработанном тексте, который легко читать.

Файлы NDX представляют собой файлы с одним индексом, которые хранят информацию о поле и структуру базы данных; он может содержать один индекс. Файлы MDX — это файлы с несколькими индексами, которые могут содержать до 48 индексов.

Все сведения о заголовке формата файла можно найти на веб-сайте dBASE.

Релиз dBASE в 1980 году стал его разработчиком, Ashton-Tate, одним из крупнейших издателей программного обеспечения для бизнеса на рынке. Первоначально он запускался только в операционной системе микрокомпьютера CP / M, но вскоре был перенесен на DOS, UNIX и VMS.

Позднее в этом десятилетии другие компании начали выпускать собственные версии dBASE, включая FoxPro и Clipper. Это вызвало выпуск dBASE IV, который появился примерно одновременно с SQL (Structured Query Language) и растущим использованием Microsoft Windows.

К началу 1990-х годов, когда продукты xBase по-прежнему достаточно популярны, чтобы быть лидером в бизнес-приложениях, три лучших фирмы, Ashton-Tate, Fox Software и Nantucket, были приобретены соответственно Borland, Microsoft и Computer Associates.

Не удается открыть файл?

Если ваш файл не открывается с предложениями выше, дважды проверьте расширение файла, чтобы убедиться, что он действительно читает как DBF. В некоторых форматах файлов используются расширения файлов, которые пишутся аналогично, но на самом деле находятся в совершенно другом формате и не могут открываться с помощью средств просмотра и редакторов DBF.

Одним из примеров является DBX-файлы. Это могут быть файлы электронной почты Outlook Express или файлы расширения AutoCAD Database Extension, но в любом случае они не могут открываться с помощью тех же инструментов, о которых говорилось выше. Если ваш файл не открывается с этими программами базы данных, убедитесь, что вы фактически не имеете дело с DBX-файлом.

Если ваш файл действительно является файлом DBK, он может быть в формате файла резервной копии мобильного телефона Sony Ericsson. Вероятно, он может быть открыт с помощью Sony Ericsson PC Suite или инструмента для распаковки файлов, такого как 7-Zip, но он не будет работать с приложениями базы данных выше.

Загрузка в 1С 8.3 из Excel или табличного документа

В 1С 8.3 есть возможность массово загрузить список номенклатуры из табличного документа, например, из файла Excel.

Для загрузки мы используем внешнюю обработку ЗагрузкаДанныхИзТабличногоДокумента.epf для управляемых форм (8. 2 и 8.3), которую можно скачать отсюда. Она универсальна и должна подходить для любой конфигурации, написанной под управляемое приложение.

• Если Вы программист и хотите разработать «свою» загрузку из Excel, подробная инструкция по ссылке;
• Пример загрузки прайс-листа в 1С Управление торговлей можно найти по ссылке.

Чтобы запустить внешнюю обработку, нужно зайти в меню «Файл», далее «Открыть» и выбрать эту обработку из каталога, в котором она была сохранена:

Обработка Загрузка данных из табличного документа 1С 8.3 (управляемые формы)

После того как обработка открылась в 1С, можно приступать к работе с ней. В первую очередь нам нужно определиться, куда и что мы будем загружать:

Я хочу привести пример на справочнике «Номенклатура«. Я создал некий файл с данными в формате xls.

Обращу внимание, что файл нужно сохранить в формате «Книга Excel 97 – 2003, то есть расширение должно быть именно xls (если мы загружаем из Excel-я). Другие обработка не видит.

Обработка умеет загружать также файлы формата:

• mxl,
• xls,
• txt,
• dbf,
• любой другой формат, откуда можно скопировать данные.

Получите 267 видеоуроков по 1С бесплатно:

Вот так выглядит файл Excel с исходными данными, который мы будем загружать в справочник «Номенклатура»:

Я не стал прописывать все поля справочника, так как этого достаточно для понимания принципа загрузки. Кроме того, этих данных хватает для начала работы с данными позициями.

Данных позиций пока нет в информационной базе 1С, и мы сейчас туда их загрузим.

Нажимаем на значок «Открыть» (на рисунке обозначен как «Выбор источника») и выбираем файл с данными. Можно использовать простое копирование информации. Мой файл с примером можно скачать здесь. Данные загрузятся в обработку автоматически. Теперь проверим, правильно ли мы заполнили наши данные. Для этого нажимаем кнопку «Контроль заполнения».

Как видно, у нас появились ошибки! Будем устранять. Заходим на закладку «Настройка»:

Прежде чем исправлять ошибки, хочу обратить внимание на одну важную деталь. Программа изначально не знает, по какому полю ей искать элемент справочника на случай, если он там уже есть. Поэтому ей нужно его указать. Я предпочитаю искать по коду, так как он, как правило, уникален. В колонке «Поле поиска» в строке «Код» ставим галочку. Теперь, если запись с таким кодом будет найдена, она будет заменена, в другом случае — создана.

Важно! Если не указать поле поиска, то могут появиться дубли номенклатуры. Особенно после второй загрузки похожего файла!

Теперь посмотрим, почему ругается на поле «Единица». Дело в том, что единицы измерения в 1С 8.3 хранятся в отдельном справочнике, и обработка по умолчанию ищет эту единицу по наименованию. А на самом деле словом единица прописана в поле «Полное наименование».

К сожалению, обработка может вести поиск только по «Наименованию» и «Коду» (для программиста возможности шире). Если обратите внимание на рисунки выше, то увидите, что в колонке «Единица» у меня стоит код. И в обработке нужно указать, что поиск нужно вести по коду. Щелкаем два раза по колонке «Условие связи» напротив «Единицы» и меняем на «Код».

Теперь смотрим, что нам что-то там про «Услугу» говорят в списке ошибок. Еще одно важное замечание. Колонки в файле должны располагаться строго в том же порядке, как и строки полей справочника. А у нас «Вид номенклатуры» находится в самом низу, а в файле после колонки «Комментарий».

Для того чтобы поднять строку «Вид номенклатуры» вверх, существуют синие стрелочки вверху формы. С помощью стрелки «Вверх» поднимаем нужную строку и ставим под «Комментарием».

Жмем «Загрузить данные», и на этот раз все проходит без ошибок:

Видеоурок по загрузке товаров в 1С из файлов Excel:

Другие статьи по 1С:

Если вы начинаете изучать 1С программирование, рекомендуем наш бесплатный курс (не забудьте подписаться на YouTube — регулярно выходят новые видео):

К сожалению, мы физически не можем проконсультировать бесплатно всех желающих, но наша команда будет рада оказать услуги по внедрению и обслуживанию 1С. Более подробно о наших услугах можно узнать на странице Услуги 1С или просто позвоните по телефону +7 (499) 350 29 00. Мы работаем в Москве и области.

Конвертировать DBF в XLSX онлайн, бесплатный конвертер .dbf в .xlsx

Расширение файла	.dbf
Категория файла	документы
Описание	Dbase, программное обеспечение для управления базами данных, использует расширение DBF для хранения своих стандартных файлов базы данных. Однако dbase — не единственная программа для работы с базами данных, совместимая с файлами DBF, поскольку другие программы «xBASE» также поддерживают этот формат файла. DBF приобрел популярность, потому что его структура проста для понимания, а также была ранее принята сообществом баз данных.
Технические характеристики	DBF-файл содержит несколько наборов данных, которые хранятся и организованы в виде массивов. Он используется в dBASE II как формат файла.Кроме того, он использовался в следующих версиях dBASE III, III + и IV. Файл DBF — один из самых ранних файлов базы данных, имеющих заголовок. Заголовок делает программу незнакомой со структурой данных чтения DBF файла. Однако его можно использовать в Microsoft Excel OpenOffice Calc и некоторых других программах.
Программы	Microsoft Access 2016 Microsoft Excel 2016 Microsoft Visual FoxPro Corel Quattro Pro X7 Apache OpenOffice HiBase Group DBF Viewer 2000 Astersoft DBF Manager Просмотрщик DBF Plus DBFView Закон о Swiftpage! Программное обеспечение Alpha Alpha Anywhere Planamesa NeoOffice (Mac) GTK DBF редактор (Mac и Linux) мультисофт FlagShip (Linux)
Основная программа	дБase
Разработчик	дБASE
Тип MIME	приложение / база данных Приложение / x-dbase приложение / dbf Приложение / x-dbf zz-приложение / zz-winassoc-dbf

Как конвертировать DBF в Excel (XLSX или XLS) в Windows 10

Вы хотите, чтобы конвертировал DBF в Excel без каких-либо проблем? Следуйте этой статье, чтобы узнать, как преобразовать DBF в Excel в Windows 10. Файл DBF — это файл базы данных, который создается и используется системой управления базами данных dBASE. Теперь, если у вас есть записи, хранящиеся в файле DBF, и вам нужно преобразовать его в более общий и удобный формат, такой как Excel, вы можете ознакомиться с этой статьей. Здесь я буду обсуждать три программы для преобразования DBF в форматы Excel, а именно XLS и XLSX . Вы также можете использовать их для преобразования файлов dBASE в CSV, ODS, HTML, PDF, TXT и еще несколько форматов.

Как преобразовать DBF в Excel в Windows 10

Вы можете использовать три программы для преобразования DBF-файла в формат Excel в Windows 10:

1. Преобразование DBF в Excel в Microsoft Excel
2. Используйте DBF Viewer Plus для преобразования DBF в Excel
3. Конвертируйте DBF в Excel с помощью бесплатного LibreOffice с открытым исходным кодом

Давайте обсудим это подробно сейчас!

1] Преобразование DBF в XLSX или XLS в Microsoft Excel

Пользователи Microsoft Excel могут конвертировать файлы DBF в форматы Excel в Excel. Он поддерживает файлы dBASE для открытия, просмотра, редактирования, печати и преобразования. Вы можете импортировать файл DBF и преобразовать его в форматы XLS, XLSX, XLB, и XLSM . Кроме того, вы также можете конвертировать файлы DBF в другие электронные таблицы и форматы файлов, включая CSV, DIF, HTML, XML, ODS, XPS, PDF, и т. Д.

Вы даже можете редактировать файлы DBF в MS Excel, используя его разнообразие инструментов. Сортировка данных, фильтрация данных, применение формул, вычисление значений, добавление различных типов, редактирование существующего содержимого файла DBF, вставка новых элементов, визуализация наборов данных, и многое другое.

Чтобы преобразовать DBF в Excel, сначала откройте в нем файл DBF, а затем, если необходимо, отредактируйте записи по мере необходимости. Затем перейдите к File> Save as option и выберите формат Excel в качестве вывода. После этого просто укажите расположение вывода, а затем нажмите кнопку Сохранить , чтобы начать преобразование.

2] Используйте DBF Viewer Plus для преобразования DBF в Excel

Вы также можете использовать специальное программное обеспечение на основе DBF, которое позволяет просматривать, редактировать и конвертировать файлы DBF.Здесь я хочу упомянуть бесплатное программное обеспечение под названием DBF Viewer Plus. Это программное обеспечение специально разработано для просмотра, обновления и преобразования файлов DBF. Он позволяет конвертировать файл DBF в XLS и другие различные форматы. Некоторые из других поддерживаемых форматов вывода: CSV, RTF, WKS, PDF, XML и HTML.

Чтобы выполнить преобразование с помощью этого программного обеспечения, импортируйте файл DBF, используя параметр Файл> Открыть . Теперь вы можете обновить запись файла DBF, если хотите. Затем перейдите к параметру File> Export и выберите Excel (XLS) в качестве выходного формата для преобразования DBF в Excel.

3] Преобразование DBF в Excel с помощью LibreOffice

LibreOffice — еще одна альтернатива конвертеру DBF в Excel для Windows 10. Это бесплатный офисный пакет с открытым исходным кодом, который предоставляет процессор электронных таблиц под названием LibreOffice Calc . С помощью этого приложения вы можете просматривать, изменять и конвертировать файлы DBF в Excel и другие форматы. Он позволяет конвертировать DBF в XLS, XLSX, ODS, CSV, HTML, PDF, TXT и несколько других форматов.

Запустите приложение LibreOffice Calc и затем импортируйте в него файл DBF.Теперь перейдите к параметру Файл> Сохранить как и установите выходной формат Excel, чтобы выполнить преобразование. При желании можно защитить паролем получившуюся книгу Excel.

В этой статье я рассказал о том, как конвертировать DBF в Excel с помощью 3 различных программ. Вы можете использовать Microsoft Excel, специальную утилиту DBF или бесплатное офисное программное обеспечение с открытым исходным кодом для преобразования DBF в Excel.

Читать : Пакетное преобразование AI в PNG, JPG, GIF, BMP с помощью этих бесплатных онлайн-инструментов.

6 лучших бесплатных программ для конвертации DBF в Excel для Windows

Вот список Лучшего бесплатного конвертера DBF в Excel для Windows. DBF — это формат файла, используемый dBASE (система управления базами данных), который в основном используется для хранения записей базы данных. Чтобы преобразовать файл базы данных в формате DBF в формат файла Microsoft Excel, вы можете использовать любое из перечисленных программ. Это программное обеспечение позволяет преобразовать файл DBF в файлы рабочих листов XLS, и XLSX .Помимо форматов Excel, вы можете конвертировать файлы DBF в различные другие форматы, включая CSV , HTML , XML , TXT и т. Д. Во всех этих программах вам разрешено изменять записи , присутствующие во входных данных. DBF файл. Следовательно, вы можете удалять записи, вставлять новые записи, редактировать значения в существующих полях, добавлять новую таблицу и т. Д. Некоторые из этих программ также позволяют зашифровать итоговые файлы Excel перед преобразованием.

Большинство из них представляют собой специализированное программное обеспечение для просмотра и редактирования файлов dBase.Таким образом, вы можете использовать их для общего просмотра и модификации данных DBF. Некоторое программное обеспечение в этом списке представляет собой специализированное офисное программное обеспечение, которое поставляется с модулем электронных таблиц. Таким образом, помимо преобразования DBF в Excel, с их помощью вы можете выполнять множество задач, связанных с электронными таблицами. Например, визуализация данных, оценка данных, расчет статистики и т. Д.

-й процесс преобразования DBF в Excel во всех этих конвертерах довольно прост. Вы также можете проверить описание программного обеспечения, чтобы узнать точную процедуру преобразования.В общем, это способные, но простые конвертеры DBF в Excel, которые вы получаете бесплатно.

Моя любимая программа для преобразования DBF в Excel для Windows:

LibreOffice Calc — одно из моих любимых программ для преобразования DBF в Excel и другие форматы электронных таблиц, такие как CSV, HTML и т. Д. Оно даже позволяет защищать паролем выходные файлы Excel, что является еще одним преимуществом.

DBF Viewer Plus — еще одно хорошее программное обеспечение, которое представляет собой специальный просмотрщик, редактор и конвертер файлов DBF.

Вам также могут понравиться некоторые лучшие бесплатные программы преобразования Excel в DBF, программы DBF Viewer и программы преобразования Excel в HTML для Windows.

LibreOffice Calc

LibreOffice Calc — это бесплатный конвертер DBF в Excel с открытым исходным кодом для Windows, Mac и Linux. Это в первую очередь программное обеспечение для работы с электронными таблицами, которое используется для создания электронных таблиц в различных форматах. Вы также можете преобразовать электронную таблицу из одного поддерживаемого формата в другой.В общем, это лучшая программа для работы с электронными таблицами, доступная бесплатно.

По сути, это программное обеспечение поставляется с LibreOffice , популярным бесплатным офисным пакетом с открытым исходным кодом. Итак, вы также получаете в комплекте какое-то другое офисное программное обеспечение. Это программное обеспечение включает LibreOffice Draw, LibreOffice Impress, LibreOffice Writer и т. Д.

Как преобразовать DBF в Excel с помощью LibreOffice Calc:

• Просто импортируйте в него файл dBase (DBF), используя функцию открытия этого программного обеспечения.
• После этого, если вам необходимо изменить значения полей, добавить новую таблицу или просто отредактировать запись, вы можете сделать это до начала преобразования.
• Теперь перейдите в меню «Файл» и нажмите « Сохранить как », чтобы преобразовать DBF в Excel. Вы можете выбрать формат XLS или XLSX в качестве вывода.

Вы также можете конвертировать DBF в ODS, CSV, HTML, TXT, PDF и некоторые другие форматы.

Дополнительные функции:

• Он позволяет зашифровать выходной файл Excel .
• Также предоставляется набор диаграмм визуализации данных для анализа набора данных электронной таблицы на графиках.
• Вы можете оценить набор данных с помощью мастера функций .

Вывод:

LibreOffice Calc — это программа для работы с электронными таблицами, которую можно использовать для решения различных задач, связанных с электронными таблицами, включая преобразование DBF в Excel.

DBF Viewer Plus

DBF Viewer Plus — это многофункциональное программное обеспечение DBF, которое также можно использовать для преобразования DBF в Excel. В нем вы можете просматривать и редактировать файлы DBF, фильтровать записи, печатать таблицы, а также конвертировать DBF в другие форматы. Поддерживаемые форматы вывода для преобразования файла DBF включают форматы Excel (XLS) и CSV, PDF, RTF, WKS, XML и HTML.

Как преобразовать DBF в Excel с помощью DBF Viewer Plus:

• Первый шаг — открыть в нем файл DBF с помощью специальной опции в меню «Файл».
• Теперь, если хотите, вы можете изменить запись, содержащуюся в импортированном файле DBF.
• После завершения редактирования вы можете преобразовать DBF в Excel, просто выбрав « Файл»> «Экспорт » и выбрав XLS в качестве типа выходного файла.

Дополнительные характеристики:

Он предоставляет множество полезных функций, с помощью которых вы можете просматривать, анализировать и редактировать файлы DBF. Некоторые из этих функций: Создать индекс, Добавить новую таблицу, Изменить поле, Поиск слов, Применить фильтр, и т. Д.

Вывод:

Это один из моих любимых конвертеров DBF в Excel, поскольку вы можете быстро конвертировать файл DBF во множество форматов, включая XLS, CSV, HTML и т. Д. Кроме того, вы получаете гибкость для обновления записей перед преобразованием.

Командир DBF

DBF Commander — хорошая бесплатная программа для конвертации DBF в Excel для Windows. По сути, это специальный просмотрщик DBF и программное обеспечение для редактирования. Используя его, вы можете открывать и просматривать файлы dBase, а также редактировать их в соответствии с вашими требованиями.Он поставляется с некоторыми дополнительными функциями, одной из которых является функция преобразования файлов. Вы можете просто открыть в нем файл DBF, а затем преобразовать его в разные форматы, включая Excel.

Это программное обеспечение предоставляет множество удобных инструментов для просмотра и анализа файлов DBF. Таким образом, перед преобразованием вы также можете проанализировать файл DBF, используя такие функции, как структура файла , сортировка, фильтрация записей, расширенная статистика, панель SQL, и т. Д. Кроме того, вы можете изменить файл DBF, а затем преобразовать его в файл Excel.

Давайте рассмотрим пошаговую процедуру преобразования DBF в Excel в нем.

Как преобразовать DBF в Excel с помощью DBF Commander:

• Сначала импортируйте в него файл DBF, выбрав «Файл»> «Открыть».
• Затем вы можете просмотреть и отредактировать файл DBF соответствующим образом.
• После этого перейдите в меню «Файл», нажмите «Экспорт» и, сохраняя результат, выберите тип файла как Microsoft Excel File.

Позволяет сохранять файл DBF в старой версии Excel i.е., XLS. Помимо XLS, вы можете конвертировать DBF в файлы CSV, HTML и XML.

Вывод:

Это простой, но эффективный конвертер DBF в Excel, который также можно использовать для просмотра и редактирования файлов DBF.

DBFViewer

DBFViewer , как следует из названия, представляет собой специальный просмотрщик файлов DBF, который также действует как конвертер DBF в Excel.В нем вы можете импортировать файл DBF с несколькими записями, а затем преобразовать его в файл Excel с помощью специальной опции. Помимо Excel, он также позволяет конвертировать DBF в HTML. Перед преобразованием вы можете вручную отредактировать записи, изменив значения полей.

Как преобразовать DBF в Excel с помощью DBFViewer:

• Во-первых, нажмите кнопку «Открыть», найдите и импортируйте файл DBF в это программное обеспечение.
• Затем вы сможете просмотреть данные, представленные в файле DBF, которые вы можете изменить вручную.
• Теперь нажмите кнопку раскрывающегося списка «Экспорт» и выберите параметр «Экспорт в Excel», который позволит вам сохранять записи, имеющиеся в файле DBF, в файл Excel.

Преобразует DBF в рабочий лист XLS.

Дополнительные функции:

• При желании вы можете открыть файл DBF в режиме только для чтения , чтобы случайно не изменить значения полей.
• Вы можете распечатать таблицу.
• Он также позволяет просматривать файловую структуру.
• Он также предоставляет удобную опцию под названием Загрузить все записи .

Вывод:

Это еще один приятный и удобный конвертер DBF в XLS, который в первую очередь представляет собой программу для просмотра и редактирования DBF.

WPS Офис

WPS Office — это бесплатный офисный пакет, который также можно использовать в качестве программного обеспечения для конвертации DBF в Excel. Он поставляется с различными модулями, используемыми для создания документов, электронных таблиц и презентаций. Используя его модуль электронных таблиц, вы можете легко конвертировать DBF в файлы Excel. Он поддерживает форматы XLS и XLSX для преобразования. Кроме того, он поддерживает еще несколько форматов для преобразования файла dBase, например CSV, XML, TXT, HTML и т. Д.

Он также позволяет редактировать запись файла DBF перед преобразованием в Excel. Вы можете редактировать значения в любом из полей, добавлять новые записи, удалять существующие записи и т. Д. Теперь давайте рассмотрим процесс преобразования DBF в Excel в нем.

Как преобразовать DBF в Excel с помощью WPS Office:

• Сначала вам нужно импортировать файл DBF, который вы сможете просматривать и редактировать в соответствии с вашими потребностями.
• Теперь, чтобы преобразовать входной файл DBF в Excel, перейдите в меню «Файл»> «Сохранить как» и выберите формат Excel для преобразования файла DBF.

Дополнительные характеристики:

• Вы можете защитить выходной файл Excel перед началом преобразования.
• Он предоставляет различные диаграммы для визуализации наборов данных с использованием столбцов, линий, столбцов, площадей, радаров и других графиков.
• Он позволяет вычислять различную статистику, относящуюся к числовому набору данных, содержащемуся в электронной таблице.

Ограничения:

• Показывает рекламу в бесплатной версии.
• Бесплатная версия имеет некоторые ограничения функций, которые можно снять, купив премиум-версию.

Вывод:

Это хорошее офисное программное обеспечение, которое можно использовать для различных целей, включая преобразование DBF в Excel.

Средство просмотра DBF и преобразователь DBF для xBaseView

xBaseView DBF Viewer & DBF Converter — еще одна бесплатная программа для конвертации DBF в Excel для Windows. Как следует из названия, это программа для просмотра и конвертации файлов DBF. Используя его, вы можете конвертировать DBF в XLS, а также в некоторые другие форматы файлов, такие как CSV, XML, MDB, HTML, DBC и т. Д. Вы также можете найти некоторые параметры для изменения записей, присутствующих в файле DBF, такие как Edit, New, Удалить и т. Д.

Как конвертировать DBF в Excel с помощью этой бесплатной программы:

• Откройте в нем файл DBF.
• Просмотрите и отредактируйте входной файл DBF в соответствии с вашими требованиями.
• Преобразуйте BDF в Excel, щелкнув меню «Экспорт»> «Файл XLS».

Вывод:

Это хороший конвертер DBF для преобразования файлов dBase в Excel и множество других форматов, упомянутых выше.

Конвертировать DBF в Excel | Интеграция данных

Используйте FME для создания пользовательских рабочих процессов, преобразующих DBF в электронные таблицы Excel.

Простое преобразование DBF в электронные таблицы Excel

Быстро и легко конвертируйте ваши DBF (файлы базы данных) в электронные таблицы Microsoft Excel с помощью FME. Таблицы, хранящиеся в вашем DBF, читаются непосредственно FME и реструктурируются для вывода в виде файлов.xls файлы.

Уникальный файл базы данных для преобразования Excel

FME имеет интуитивно понятный и простой в использовании графический пользовательский интерфейс. Кодирования не требуется! Имея на выбор множество преобразователей, вы можете быть уверены, что ваши новые, настроенные файлы будут выглядеть именно так, как вы хотите. Упростите информацию, содержащуюся в DBF, с помощью TestFilter для выполнения запросов или используйте AttributeCreator для создания новых значений и получения нового оптимизированного файла XLS в кратчайшие сроки.

Автоматизация рабочих процессов DBF в XLS

FME разработан для повышения вашей производительности, чтобы вы могли больше времени использовать свои данные и меньше — бороться с ними. После настройки в интуитивно понятном графическом пользовательском интерфейсе рабочие процессы преобразования DBF в XLSX могут автоматически запускаться в фоновом режиме с помощью FME Server. Настройте графики для запуска рабочего процесса и предоставления результатов тем, кто в этом нуждается.

Ознакомьтесь с FME Server Tour

Около

Файл базы данных (DBF)

Формат файла базы данных, DBF, используется несколькими приложениями баз данных и электронных таблиц, а также принят в качестве компонента хранения данных для геопространственных форматов, таких как Shapefile.

Узнать больше

Microsoft Excel

Microsoft Excel считается отраслевым стандартом для приложений для работы с электронными таблицами, в которых есть инструменты расчета и построения графиков для анализа данных и составления отчетов.

Узнать больше

FME

FME — это платформа интеграции данных с лучшей поддержкой пространственных данных. Экономьте время, используя интерфейс перетаскивания для подключения данных из сотен форматов и приложений, преобразования данных безграничными способами и автоматизации практически любого рабочего процесса с данными.

Узнать больше

Попробуйте FME Desktop

Кредитная карта не требуется. Начните интегрировать данные сегодня!

в dBASE — Справка | ArcGIS for Desktop

Сводка

Преобразует одну или несколько таблиц в таблицы dBASE.

Использование

• Этот инструмент поддерживает следующие форматы таблиц в качестве входных:

  Для файлового ввода (.csv или .txt) первая строка входного файла используется в качестве имен полей в выходной таблице.Имена полей не могут содержать пробелы или специальные символы (например, $ или *), и вы получите сообщение об ошибке, если первая строка входного файла содержит пробелы или специальные символы.

  Подробнее о форматах таблиц, поддерживаемых в ArcGIS.

• Имя выходных таблиц dBASE будет основано на имени входной таблицы. Для управления именем вывода и дополнительных параметров преобразования используйте инструмент Таблица в таблицу.

• Этот инструмент можно использовать для экспорта таблицы ArcGIS в таблицу dBASE (.dbf), который можно читать и редактировать в Microsoft Excel.

• Инструменты «Копировать строки» и «Таблица в таблицу» также можно использовать для преобразования таблицы в файл dBASE.

• Если имя выходной таблицы уже существует в выходной папке, в конец имени будет добавлен номер, чтобы сделать его уникальным (например, OutputTbl_1.dbf).

Синтаксис

 TableToDBASE_conversion (Input_Table, Output_Folder) 

Пример кода

TableToDBASE, пример 1 (окно Python)

Следующий скрипт окна Python демонстрирует, как использовать функцию TableToDBASE в непосредственном режиме.

  импорт arcpy
arcpy.env.workspace = "C: /data/Habitat_Analysis.gdb"
arcpy.TableToDBASE_conversion (["vegtype", "futrds"], "C: / output")
  

TableToDBASE, пример 2 (автономный сценарий)

Следующий автономный сценарий демонстрирует, как использовать функцию TableToDBASE.

  # Имя: TableToDBASE_Example2.py
# Описание: Используйте TableToDBASE для копирования таблиц в формат dBASE.
 
# Импортировать системные модули
импортировать arcpy
 
# Установить настройки среды
arcpy.env.workspace = "C: / данные"
 
# Установить локальные переменные
inTables = ["vegtype", "futrds"]
outLocation = "C: / output"

# Выполнить TableToDBASE
arcpy.TableToDBASE_conversion (inTables, outLocation)
  

Среды

Информация о лицензировании

• ArcGIS for Desktop Basic: Да
• ArcGIS for Desktop Standard: Да
• ArcGIS for Desktop Advanced: Да

Связанные темы

Преобразование XLS в DBF

XLS в DBF никогда не было простым! Отличительными чертами преобразователя являются высокая скорость и точность вывода. Чтобы преобразовать XLS в DBF , вам нужно сделать всего три шага: выбрать файл XLS и вывести файл dbf, проверить, соответствуют ли настройки по умолчанию, что вам нужно, и начать преобразование.

Advanced XLS Converter позволяет преобразовать отдельный файл или папку Excel с файлами Excel в формат dbf из графического интерфейса или командной строки.

1. Выберите файл XLS (Excel) или папку с файлами xls для пакетного преобразования.

2. Выберите выходной файл dbf или папку для файлов .dbf.

3.Предварительный просмотр, выбор параметров сортировки, фильтрации данных (при необходимости)

Командная строка XLS в DBF

«c: \ Program Files (x86) \ Advanced XLS Converter \ xlscnv.exe» file.xls file.dbf [/ VFP | / ФИЛЬТР | / КОЛОННЫ | / COLUMNSLIST | / ТИПЫ | / ОБРАТНЫЙ | / SHEETNUM | / ШАБЛОН | /ОТКРЫТО]

Простое преобразование XLS в файл dbf

«c: \ Program Files \ Advanced XLS Converter \ xlscnv. exe» образец файла sample.xls.dbf

Преобразование XLS в формат файла Visual Foxpro с выбором столбцов

«c: \ Program Files \ Advanced XLS Converter \ xlscnv.exe» sample.xls sample.dbf / COLUMNS: NAME, STREET / VFP

Преобразование XLS в формат DBF с исключенными столбцами

«c: \ Program Files \ Advanced XLS Converter \ xlscnv.exe» sample.xls sample.dbf / COLUMNS: ADDR, ZIP / EXCLUDE

Преобразование XLS в DBF с типами настройки

«c: \ Program Files \ Advanced XLS Converter \ xlscnv.exe» образец.xls sample.dbf / ТИПЫ: ID: N10, Имя: C20

Загрузка шаблонов (генерируется диалогом «Столбцы»)

«c: \ Program Files \ Advanced XLS Converter \ xlscnv.exe» sample.xls sample.dbf /template:mytemplate.tc

Преобразование папки с файлами XLS в DBF (dBase III)

«c: \ Program Files \ Advanced XLS Converter \ xlscnv.exe» d: \ base \ *. Xls d: \ out \ / TODBF

Преобразовать папку с файлами XLS в формат Visual Foxpro

«c: \ Program Files \ Advanced XLS Converter \ xlscnv. exe «d: \ base \ *. xls d: \ out \ / TODBF / VFP

Преобразовать папку с файлами XLSX в формат Visual Foxpro

«c: \ Program Files \ Advanced XLS Converter \ xlscnv.exe» d: \ base \ *. Xlsx d: \ out \ / TODBF / VFP

Преобразование только одного листа

«c: \ Program Files \ Advanced XLS Converter \ xlscnv.exe» sample.xls mysheet.dbf / SHEETNUM: 1

Вам нужны дополнительные параметры для формата DBF?

Пожалуйста, не стесняйтесь Свяжитесь с нами .

Обновлено вт, 25 мая 2021 г.

Средний рейтинг покупателей: 4.87 (1267 голосов)

Вернуться к главной странице конвертера XLS

[Python] Python преобразует файл dbf в Excel и получает максимальное количество строк и столбцов в Excel.

Возможное решение

  # Модуль импорта
из dbfread импорт DBF
импорт xlwt
dbf_filename = r'D: Yu.dbf '
xls_filename = dbf_filename.replace ('dbf', 'xls')
 #
таблица = DBF (dbf_filename, кодировка = 'GBK')
all_sheet = []
 Book = xlwt.Workbook () # Создать новый Excel
 Sheet = book.add_sheet ('all_sheet') # Добавить страницу листа
 Row = 0 # контролировать количество строк
write_row = 0
sheet_list = []
для записи в таблице:
    col = 0
         Если all_sheet == []: # Это нужно для однократного управления только именем поля
        sheet_dict = запись.ключи ()
        # print (type (sheet_dict)) # <класс 'odict_keys'>
                 Sheet_list = list (set (sheet_dict)) # Преобразовать odict_keys в список для работы
        all_sheet = лист_лист
         Если write_row == 0: # для управления только имя поля записывается один раз
        col = 0
        для i в диапазоне (len (sheet_list)):
            sheet.write (строка, столбец, список_листов [i])
            столбец + = 1
        col = 0
        строка + = 1
        write_row + = 1
    для поля в записи:
        простынь.запись (строка, столбец, запись [поле])
        # print (поле, '=', запись [поле], конец = '')
        столбец + = 1
    строка + = 1
 Book.save (xls_filename) # Сохранить в указанный файл в указанном каталоге
  

В сети обнаружены неподходящие решения

Первоначально искал в Интернете Python для преобразования базы данных dbf в Excel, я видел много …
Также не тестировал, пошел искать Excel, чтобы прочитать указанное количество строк кода пошло. Я не ожидал, что закончу Excel, чтобы прочитать указанный диапазон содержимого строки, на самом деле онлайн-преобразование dbf Код Excel На самом деле не может работать… и то, что я вижу в сети, это способ …

Может быть проблема с моей средой, использующей Python 3.6 для разработки в Windows.
Но вам нужно позвонить в win32com, а это значит, что он не работает в Linux. Его можно разработать только в Windows.

Установить win32com

Необходимо установить win32com
Непосредственная установка не работает

  Не удалось найти версию, удовлетворяющую требованию win32com (из версий:)
Подходящий дистрибутив для win32com не найден
  

Вы можете использовать следующее:

  python -m pip установить pypiwin32
  

После завершения установки:

  из dbfpy import dbf
от времени импортный сон
из клиента импорта win32com


 # Импортировать метод модуля

 Def dbf2xls (dbfilename, exfilename): #definition method
    дб = дбф.Dbf (dbfilename, True)
    ex = client.Dispatch ('Excel.Application')
    wk = ex.Workbooks.Add ()
    ws = wk.ActiveSheet
    ex.Visible = True
    спать (1)
    г = 1
    с = 1

    для поля в db.fieldNames:
        ws.Cells (r, c) .Value = поле
        с = с + 1
    г = 2

    для записи в БД:
        с = 1
        для поля в db.fieldNames:
            ws.Cells (r, c) .Value = record [поле]
            с = с + 1
        г = г + 1

    wk.SaveAs (exfilename)
    wk.Close (Ложь)
    ex.Application.SyntaxError: недопустимый синтаксис
  

Python написать Excel

  импорт XLWT
 # могу только писать не могу читать
 Stus = [['имя', 'возраст', 'пол', 'рост'],
                 [«Роликовая шайба», 20, «Мужчины», 170],
                 ['kid', 20, 'Men', 169],
                 [«Летми», 20, «Мужчины», 171]
        ]
 Book = xlwt.Workbook () # Создать новый Excel
 Sheet = book.add_sheet ('all_name') # Добавить страницу листа
 Row = 0 # контролировать количество строк
для студента:
         Col = 0 # контролировать количество столбцов
         Для stu_info в stu: # повторно использовать значение списка внутри каждого столбца
        простынь.написать (строка, столбец, stu_info)
        столбец + = 1
    строка + = 1
 Book.save ('stu.xls') # Сохранить в текущий каталог
  

Вывод результатов:

  Имя Возраст Пол Рост
 Барабанная стиральная машина 20 муж.170
 Малыш 20 мужчин 169
 Летми 20 кобель 171

  

Прочтите максимальное количество строк в Excel

Openpyxl не поддерживает файлы xls

  # xls
импортировать openpyxl
wb1 = openpyxl.load_workbook (xls_filename)
sheet1 = wb1.get_sheet_by_name (имя_листа)
 Печать (лист1.max_column) # нет ()
  

Информация об ошибке:

  openpyxl.utils.exceptions.InvalidFileException: openpyxl не поддерживает старый формат файла .xls, используйте xlrd для чтения этого файла или конвертируйте его в более новый формат файла .xlsx.
  

Итак, openpyxl не поддерживает xls …

Можно использовать метод pandas.

Что вы можете сделать:
с помощью панд

  data_frame = pd.read_excel (xls_filename, sheetname = sheet_name)
печать (data_frame)
печать (len (кадр_данных))
  

Предупреждающая информация:

  FutureWarning: ключевое слово `sheetname` устарело, используйте вместо него` sheet_name`
  ** кВт)
  

Итак, в приведенном выше коде запись Sheetname как Sheet_name не имеет предупреждающей информации.

Считать количество столбцов

По-прежнему использовать информацию о модуле pandas:

  excel_column_1 = data_frame.columns.size
excel_column_2 = len (data_frame.columns)
print (excel_column_1, excel_column_2) # 20 20
  

Таблица синусов, косинусов, тангенсов и котангенсов!

Если использовать формулу приведения, наша таблица увеличится, добавятся значения для углов до 360 градусов. Выглядеть она будет как:

Так же исходя из свойств периодичности таблицу можно увеличить, если заменим углы на 0⁰+360⁰*z …. 330⁰+360⁰*z, в котором z является целым числом. В данной таблице возможно вычислить значение всех углов, соответствующими точками в единой окружности.

Разберем наглядно как использовать таблицу в решении.
Все очень прост. Так как нужное нам значение лежит в точке пересечения нужных нам ячеек. К примеру возьмем cos угла 60 градусов, в таблице это будет выглядеть как:

В итоговой таблице основных значений тригонометрических функций, действуем так же. Но в данной таблице возможно узнать сколько составит тангенс от угла в 1020 градусов, он = -√3 Проверим 1020⁰ = 300⁰+360⁰*2. Найдем по таблице.

Для более поиска тригонометрических значений углов с точностью до минут используются таблицы Брадиса. Подробная инструкция как ими пользоваться на странице по ссылке.

Таблица Брадиса. Для синуса, косинуса, тангенса и котангенса.

Таблицы Брадиса поделены на несколько частей, состоят из таблиц косинуса и синуса, тангенса и котангенса — которая поделена на две части (tg угла до 90 градусов и ctg малых углов).

Синус и косинус

tg угла начиная с 0⁰ заканчивая 76⁰, ctg угла начиная с 14⁰ заканчивая 90⁰.

tg до 90⁰ и ctg малых углов.

Разберемся как пользоваться таблицами Брадиса в решении задач.

Найдем обозначение sin (обозначение в столбце с левого края) 42 минут (обозначение находится на верхней строчке). Путем пересечения ищем обозначение, оно = 0,3040.

Ну вот мы и рассмотрели основные тригонометрические таблицы. Надеемся это информация была для вас крайне полезной. Свои вопросы по таблицам, если они появились, обязательно пишите в комментариях!

Заметка: Стеновые отбойники — отбойная доска для защиты стен (http://www.spi-polymer.ru/otboyniki/)

6 ctg

Вы искали 6 ctg? На нашем сайте вы можете получить ответ на любой математический вопрос здесь. Подробное решение с описанием и пояснениями поможет вам разобраться даже с самой сложной задачей и cos 0 sin, не исключение. Мы поможем вам подготовиться к домашним работам, контрольным, олимпиадам, а так же к поступлению в вуз. И какой бы пример, какой бы запрос по математике вы не ввели — у нас уже есть решение. Например, «6 ctg».

Применение различных математических задач, калькуляторов, уравнений и функций широко распространено в нашей жизни. Они используются во многих расчетах, строительстве сооружений и даже спорте. Математику человек использовал еще в древности и с тех пор их применение только возрастает. Однако сейчас наука не стоит на месте и мы можем наслаждаться плодами ее деятельности, такими, например, как онлайн-калькулятор, который может решить задачи, такие, как 6 ctg,cos 0 sin,cos 0 sin 0,cos sin 0,cos sin tg ctg таблица,cos sin tg углов таблица,cos sin таблица,cos sin таблица значений,cos и sin таблица,cos таблица брадиса,ctg 0 чему равен,ctg 180,ctg 30,ctg 30 градусов,ctg 40,ctg 44,ctg 45,ctg 45 градусов,ctg 5,ctg 5 2,ctg 6,ctg 6 pi,ctg 60,ctg 60 градусов,ctg п 2,ctg таблица,ctg30,sin 0 cos,sin cos 0,sin cos tg ctg таблица,sin cos tg ctg таблица значений,sin cos tg ctg таблица значения,sin cos tg таблица,sin cos tg углов таблица,sin cos таблица,sin и cos таблица,tg и ctg таблица,брадиса таблица cos,значение тангенса и котангенса таблица,значения cos и sin таблица,значения sin,значения sin cos,значения sin cos tg ctg таблица,значения sin и cos таблица,значения синуса косинуса тангенса таблица,значения синусов и косинусов таблица,значения синусов косинусов тангенсов котангенсов таблица,кос син табл,косинус и синус таблица,косинус синус и тангенс таблица,косинус синус таблица,косинусы синусы таблица,косинусы синусы тангенсы котангенсы таблица,котангенс 10,котангенс 15,котангенс 15 градусов,котангенс 225,котангенс 30,котангенс 35,котангенс 360,котангенс 4,котангенс 40,котангенс 45,котангенс 5,котангенс 60 градусов,котангенс 75,котангенс таблица,полная таблица sin cos tg ctg,полная таблица косинусов и синусов,полная таблица косинусов синусов,полная таблица синусов и косинусов,полная таблица синусов косинусов,син кос табл,син кос таблица,син кос танг таблица,син кос тг ктг таблица,синус и косинус 20 градусов,синус и косинус тангенс таблица,синус косинус и тангенс таблица,синусы косинусы таблица,синусы косинусы таблица значений,синусы косинусы тангенсы котангенсы таблица брадиса,табл кос и син,табл кос син,табл син и кос,табл син кос,таблица cos sin,таблица cos sin tg,таблица cos sin tg ctg,таблица cos sin tg ctg полная,таблица cos sin углов,таблица cos брадиса,таблица cos и sin,таблица ctg,таблица sin cos,таблица sin cos tg,таблица sin cos tg ctg,таблица sin cos tg ctg значения,таблица sin cos tg ctg полная,таблица sin и cos,таблица брадиса косинусы синусы тангенсы котангенсы,таблица брадиса котангенс,таблица брадиса синусы и косинусы тангенсы котангенсы,таблица брадиса синусы косинусы тангенсы котангенсы,таблица всех синусов косинусов тангенсов и котангенсов,таблица градусов,таблица градусов синус косинус тангенс котангенс,таблица градусов тангенсов синусов косинусов тангенсов,таблица значений cos sin,таблица значений cos sin tg,таблица значений sin cos,таблица значений sin cos tg,таблица значений sin cos tg ctg,таблица значений sin cos tg ctg таблица,таблица значений tg cos sin,таблица значений tg sin cos,таблица значений косинус синус,таблица значений косинусов синусов тангенсов,таблица значений котангенса,таблица значений синус косинус тангенс,таблица значений синуса и косинуса,таблица значений синусов и косинусов,таблица значений синусов косинусов,таблица значений синусов косинусов тангенсов,таблица значений синусов косинусов тангенсов котангенсов,таблица значений синусы косинусы,таблица значений тангенса и котангенса,таблица значения cos sin tg ctg,таблица значения cos и sin,таблица значения sin cos tg ctg,таблица значения sin и cos,таблица значения углов,таблица кос син,таблица кос син тг ктг,таблица кос тг син,таблица косинус синус,таблица косинуса и синуса и тангенса,таблица косинуса синуса,таблица косинуса синуса и тангенса,таблица косинуса синуса тангенса котангенса,таблица косинусов и синусов в радианах,таблица косинусов и синусов тангенсов,таблица косинусов и синусов тангенсов котангенсов,таблица косинусов и синусов тангенсов котангенсов в радианах,таблица косинусов и тангенсов,таблица косинусов синусов и тангенсов,таблица косинусов синусов полная,таблица косинусов синусов тангенсов,таблица косинусов синусов тангенсов и котангенсов в радианах,таблица косинусов синусов тангенсов котангенсов,таблица косинусов синусов тангенсов котангенсов полная,таблица косинусов тангенсов,таблица косинусы синусы,таблица котангенса,таблица котангенсов,таблица котангенсов углов от 0 до 90,таблица син кос,таблица син кос тан катан,таблица син кос танг,таблица син кос тг ктг,таблица синус косинус,таблица синус косинус и тангенс,таблица синус косинус тангенс,таблица синус косинус тангенс и котангенс таблица,таблица синуса и косинуса и тангенса,таблица синуса косинуса,таблица синуса косинуса и тангенса,таблица синуса косинуса тангенса и котангенса,таблица синуса косинуса тангенса котангенса,таблица синуса тангенса и косинуса,таблица синусов и косинусов в радианах,таблица синусов и косинусов всех углов,таблица синусов и косинусов полная,таблица синусов и косинусов тангенсов,таблица синусов и косинусов тангенсов котангенсов,таблица синусов и косинусов тангенсов котангенсов в радианах,таблица синусов косинусов,таблица синусов косинусов и тангенсов,таблица синусов косинусов полная,таблица синусов косинусов тангенсов,таблица синусов косинусов тангенсов и котангенсов,таблица синусов косинусов тангенсов и котангенсов от 0 до 360 и,таблица синусов косинусов тангенсов котангенсов,таблица синусов косинусов тангенсов котангенсов от 0 до 360,таблица синусов косинусов тангенсов котангенсов полная,таблица синусов косинусов тангенсов котангенсов полная таблица,таблица синусов тангенсов,таблица синусы косинусы,таблица тангенса синуса и косинуса,таблица тангенсов и косинусов,таблица тангенсов и котангенсов синусов и косинусов,таблица тангенсов котангенсов косинусов синусов в радианах,таблица тангенсов котангенсов синусов косинусов в радианах,таблица тангенсов синусов,таблица тангенсов синусов и косинусов,таблица тг ктг син кос,таблица тригонометрии,таблица тригонометрическая углов,таблица тригонометрические,таблица тригонометрических значений с градусами,таблица углов,таблица углов cos sin,таблица углов sin cos tg,таблица углов косинусов синусов,таблица углов синусов и косинусов,таблицу синусов и косинусов,таблицы косинусов синусов,таблицы синусов косинусов,таблицы синусов косинусов тангенсов и котангенсов,таблицы синусов косинусов тангенсов котангенсов,таблицы тригонометрических функций,таблиця кутів,табличные значения синусов косинусов,табличные значения синусов косинусов тангенсов котангенсов,тангенс синус и косинус таблица,тригонометрическая таблица,тригонометрическая таблица косинусов синусов,тригонометрическая таблица синусов косинусов,тригонометрические таблица,тригонометрические таблицы,тригонометрия таблица косинусов и синусов. На этой странице вы найдёте калькулятор, который поможет решить любой вопрос, в том числе и 6 ctg. Просто введите задачу в окошко и нажмите «решить» здесь (например, cos 0 sin 0).

Где можно решить любую задачу по математике, а так же 6 ctg Онлайн?

Решить задачу 6 ctg вы можете на нашем сайте https://pocketteacher.ru. Бесплатный онлайн решатель позволит решить онлайн задачу любой сложности за считанные секунды. Все, что вам необходимо сделать — это просто ввести свои данные в решателе. Так же вы можете посмотреть видео инструкцию и узнать, как правильно ввести вашу задачу на нашем сайте. А если у вас остались вопросы, то вы можете задать их в чате снизу слева на странице калькулятора.

Школьный учебник знает как запудрить мозги [wiki.eduVdom.com]