Эконометрика — это проще, чем вы думаете! — Основные разделы эконометрики (парная и множественная регрессия и корреляция, временные ряды и системы одновременных уравнений) — теория и практика решения задач!
Эконометрика — это наука, занявшая место между экономической теорией, статистикой и математикой. С одной стороны, она исследует экономические процессы (поэтому опирается на экономическую теорию), с другой стороны — призвана описывать их с математической точностью (в виде математических моделей), и при этом — имеет дело не с функциональными (однозначно проявляющимися) зависимостями, а со стохастическими (имеющими скорее вероятностную природу). Таким образом можно сказать, что эконометрика стремится описать мир в виде математических моделей в наилучшем приближении.
По этому поводу вспомнился анекдот про Шерлока Холмса: полетел он с доктором Ватсоном на воздушном шаре кататься… вдруг подул ветер, землю скрыли облака и тучи — и самым безопасным оказалось подняться повыше, чтобы не разбиться о какое дерево… в общем, когда буря прошла и в облаках появились просветы, Холмс с Ватсоном решили спуститься пониже, чтобы узнать, куда их занесло. Спускаются — и видят тропинку в поле, по тропинке идёт человек. Ватсон крикнул ему:
— Милейший, скажите пожалуйста — где мы находимся?
— На воздушном шаре!
— Вы случайно не математик? — крикнул путнику Холмс.
— Да! А как вы узнали? — удивился тот
— Ну, всё просто! Ваш ответ был абсолютно точным, и при этом совершенно бесполезным!
Изначально методы эконометрики делили между собой высшая математика и статистика (одни методы встречались в высшей математике, другие широко использовались в статистике). Однако со временем стало ясно, что в некотором смысле (в плане прикладного использования) все эти методы имеют друг с другом больше общего, чем с методами математики и статистики. Так началось проявление эконометрики в виде самостоятельной дисциплины… Оно идёт и по сей день: до сих пор состав методов эконометрики (круг классов задач, относимых к ней) не определён окончательно. Кто-то из авторов учебников по эконометрике включает в неё даже методы Data-Mining (например, кластерный анализ), хотя по большому счёту к эконометрике эти методы имеют отдалённое отношение (поскольку та же кластеризация ставит своей задачей классификацию объектов по множеству разнородных признаков, но не построение математической модели явления, а это — совершенно разные вещи).
На этом сайте вы найдёте основные теоретические положения эконометрики, их обоснования (при необходимости), а также примеры решения задач (если они будут необходимы для иллюстрации объясняемых методов). Вполне вероятно, что здесь также будут опубликованы отдельные вопросы из смежных дисциплин — там, где этого потребует объяснение того или иного метода эконометрики (например, азы линейной алгебры необходимы для понимания множественной регрессии, соответственно — прежде чем будет объяснена множественная регрессия, здесь будет рассказано о матрицах, аффинных преобразованиях, определителях и т.п.).
Поскольку сам я — практик, а не теоретик (то бишь применяю методы, о которых говорю, на практике), постараюсь объяснить все расчёты на примерах, причём таким образом, чтобы для их понимания было достаточно знаний математики на уровне 6-7 класса очень средней школы (хотя те же системы уравнений объясняются в школе в 11 классе!). Если вы умеете складывать, вычитать, умножать, делить и находить корень из числа — ничего сложнее этих пяти операций здесь вы не найдёте. Так что этот сайт определённо должен быть полезен не только студентам и аспирантам, изучающим эконометрику, но и всем, кому «по жизни» необходимо что-то моделировать, анализировать, исследовать. Заглядывайте сюда почаще! В ближайшее время здесь появятся материалы по множественной регрессии, временным рядам и решению задач в R!
Этот сайт разрабатывался как вполне определённый маршрут, который вам предстоит пройти, если Вы хотите научиться понимать и использовать эконометрику. Все действия объясняются подробно и максимально просто, порой даже примитивно (это сделано специально для тех, кто в танке)
Возможно, некоторые формулы вам покажутся сложными — тогда подписывайтесь на канал «Эконометрика без галстука» на ютюбе, где объясняются не только алгоритмы расчётов, но и напоминаются базовые принципы и правила выполнения вычислений. Изначально я планировал выложить на этом канале весь курс (для своих студентов-заочников), но филиал, где я 8 лет преподавал эконометрику, закрыли, и лично для меня необходимость в полном видеокурсе отпала. Учитывая, что запись и обработка 15-минутного видео может занимать целый рабочий день (а материал курса только по парной линейной регрессии — теория плюс показ, как это делать на практике — займёт в чистом виде часов восемь), я принял решение выложить те видео, которые уже отсняты и обработаны, а остальными материалами поделиться с вами с помощью этого сайта.
Если у Вас появились вопросы, касающиеся эконометрики, ответы на которые отсутствуют на этом сайте, зайдите на страницу, где описаны возможности нашего с вами сотрудничества.
P.S. Ну и напоследок — о всеми любимой политике конфиденциальности сайта… а как же без неё? 🙂
P.P.S. Если вы хотите поделиться материалами этого сайта с кем-то ещё — смелее! Любое распространение материалов сайта приветствуется, но только при выполнении одного условия: вы проставите активную, действующую ссылку на страницу, с которой вы позаимствовали материал! (Для любителей халявы, сидящих в танке: опыт борьбы с несознательными личностями, выдающими чужие разработки за свои, имеется, и довольно обширный. Хотите испытать на себе? Навряд ли. В общем, ссылочку проставить вам не трудно, а мне — приятно).
Эконометрика — это… Что такое Эконометрика?
Эконометрика [econometrics] — научная дисциплина, предметом которой является изучение количественной стороны экономических явлений и процессов средствами математического и статистического анализа. (близкое, но не тождественное значение имеет термин « эконометрия», под которым обычно понимается наука,. которая тесно связана с математической экономией и отличается от последней в основном применением конкретного числового материала). В Э. как бы синтезируются достижения теоретического анализа экономики с достижениями математики и статистики (прежде всего математической статистики).
Сам термин «Э.» происходит от двух слов: экономия и метрика, т.е. измерение. Он введен в науку норвежским ученым Р.Фришем, лауреатом Нобелевской премии по экономике. Широко известный международный журнал этого направления тоже называется «Econometrica» (основан в 1933 г. Р.Фришем).
Есть много определений Э. По нашему мнению, Э. — одно из ответвлений комплекса научных дисциплин, объединяемого понятием — «экономико-математические методы»
Среди конечных прикладных задач Э. выделяют две: прогноз экономических и социально-экономических показателей анализируемой экономической системы, имитацию различных возможных сценариев развития этой системы. По уровню иерархии анализируемой экономической системы выделяют макроуровень (т.е. страны в целом), мезоуровень (регионы, отрасли, корпорации) и микроуровень (домашние хозяйства, фирмы).
Э. применяет такие методы, как регрессионный анализ, анализ временных рядов, системы одновременных уравнений, статистические методы классификации и снижения размерности, а также другие методы и инструментарий теории вероятностей и математической статистики. 1
1 Айвазян С.А. Основы эконометрики. М.: Юнити-«Дана». 2001. С.19-20
Эконометрические методы применяются для построения крупных эконометрических систем моделей, описывающих экономику той или иной страны и включающих в качестве составных элементов производственную функцию, инвестиционную функцию, а также уравнения, характеризующие движение занятости, доходов, цен и процентных ставок и другие блоки. Среди наиболее известных эконометрических систем подобного рода, по которым ведутся расчеты на ЭВМ, — так называемые Брукингская модель, Уортонская модель (США). Приемы и методы Э. применяются также в анализе спроса и потребления.
Э. как наука возникла в начале- середине прошлого века, хотя истоки ее восходят к В.Петти (XVII век) с его «политической арифметикой», О.Курно и Э.Энгелю (ХIХ в.) и др. В ХIХ в. были разработаны и началось использование в Э. таких статистических методов, как
Макроэконометрические исследования начали Я.Тинберген и Р.Фриш, ставшие первыми в истории лауреатами Нобелевской премии по экономике (1968 г.). После второй мировой войны важным центром развития Э. стала Комиссия Коулса (США). Новый инструментарий Э. получила в результате разработки моделей одновременных уравнений (Т.Хаавельмо, Т.Купманс, Г.Тейл и др.) В последние десятилетия методы Э. сыграли решающую роль в освоении и развитии использования компьютерной техники в экономических расчетах разного уровня и назначения.
Определенный вклад в развитие Э. внесли и отечественные экономисты (Е.Е.Слуцкий, Л.В.Канторович и др.), несмотря на длительное официальное третирование эконометрии как «буржуазной», «антимарксистской» и «вредной» «лженауки». Большая роль в ее реабилитации принадлежала академику В.С.Немчинову — написанная им статья «Эконометрия» (1965 г.) явилась своего рода открытием для широкой экономической общественности страны.
Экономико-математический словарь: Словарь современной экономической науки. — М.: Дело. Л. И. Лопатников. 2003.
ЭКОНОМЕТРИКА — это… Что такое ЭКОНОМЕТРИКА?
Эконометрика — Эконометрика наука, изучающая количественные и качественные экономические взаимосвязи с помощью математических и статистических методов и моделей[1]. Современное определение предмета эконометрики было выработано в уставе Эконометрического… … Википедия
эконометрика — сущ., кол во синонимов: 1 • эконометрия (1) Словарь синонимов ASIS. В.Н. Тришин. 2013 … Словарь синонимов
ЭКОНОМЕТРИКА — (econometrics) Изучение экономических явлений на основе анализа данных. Целью эконометрики иногда называют статистическую проверку экономических теорий, аналогично тому как в естественных науках проводятся эксперименты для проверки научных теорий … Словарь бизнес-терминов
Эконометрика — [econometrics] научная дисциплина, предметом которой является изучение количественной стороны экономических явлений и процессов средствами математического и статистического анализа. (близкое, но не тождественное значение имеет термин… … Экономико-математический словарь
эконометрика — Научная дисциплина, предметом которой является изучение количественной стороны экономических явлений и процессов средствами математического и статистического анализа. (близкое, но не тождественное значение имеет термин «эконометрия», под которым… … Справочник технического переводчика
ЭКОНОМЕТРИКА — ЭКОНОМЕТРИЯ, ЭКОНОМЕТРИКА [Словарь иностранных слов русского языка
эконометрика — ж.; = эконометрия Научная дисциплина, изучающая конкретные количественные взаимосвязи экономических объектов и процессов посредством математических и статистических методов и моделей. Толковый словарь Ефремовой. Т. Ф. Ефремова. 2000 … Современный толковый словарь русского языка Ефремовой
эконометрика — эконом етрика, и … Русский орфографический словарь
ЭКОНОМЕТРИКА — (англ. econometrics – комб. слов economies и metric) – научная дисциплина, предметом которой является изучение количественной стороны экономических явлений и процессов, задачей – проверка экономических теорий на фактическом (эмпирическом)… … Финансово-кредитный энциклопедический словарь
эконометрика — Использование компьютерного анализа и методов моделирования для описания в математических терминах взаимосвязей между ключевыми экономическими факторами, такими, как труд, капитал, процентные ставки и государственная политика, а также для… … Финансово-инвестиционный толковый словарь
ЭКОНОМЕТРИКА — это… Что такое ЭКОНОМЕТРИКА?
Эконометрика — Эконометрика наука, изучающая количественные и качественные экономические взаимосвязи с помощью математических и статистических методов и моделей[1]. Современное определение предмета эконометрики было выработано в уставе Эконометрического… … Википедия
ЭКОНОМЕТРИКА — (econometrics) Применение статистических методов в экономических исследованиях. При этом создается математическая модель того или иного аспекта экономики. Эта модель сравнивается с имеющимися в наличии статистическими данными об экономике;… … Экономический словарь
эконометрика — сущ., кол во синонимов: 1 • эконометрия (1) Словарь синонимов ASIS. В.Н. Тришин. 2013 … Словарь синонимов
ЭКОНОМЕТРИКА — (econometrics) Изучение экономических явлений на основе анализа данных. Целью эконометрики иногда называют статистическую проверку экономических теорий, аналогично тому как в естественных науках проводятся эксперименты для проверки научных теорий … Словарь бизнес-терминов
Эконометрика — [econometrics] научная дисциплина, предметом которой является изучение количественной стороны экономических явлений и процессов средствами математического и статистического анализа. (близкое, но не тождественное значение имеет термин… … Экономико-математический словарь
эконометрика — Научная дисциплина, предметом которой является изучение количественной стороны экономических явлений и процессов средствами математического и статистического анализа. (близкое, но не тождественное значение имеет термин «эконометрия», под которым… … Справочник технического переводчика
ЭКОНОМЕТРИКА — ЭКОНОМЕТРИЯ, ЭКОНОМЕТРИКА [Словарь иностранных слов русского языка
эконометрика — ж.; = эконометрия Научная дисциплина, изучающая конкретные количественные взаимосвязи экономических объектов и процессов посредством математических и статистических методов и моделей. Толковый словарь Ефремовой. Т. Ф. Ефремова. 2000 … Современный толковый словарь русского языка Ефремовой
эконометрика — эконом етрика, и … Русский орфографический словарь
эконометрика — Использование компьютерного анализа и методов моделирования для описания в математических терминах взаимосвязей между ключевыми экономическими факторами, такими, как труд, капитал, процентные ставки и государственная политика, а также для… … Финансово-инвестиционный толковый словарь
Эконометрика для студентов — простым языком, практически «на пальцах» — возможно ли такое?
Эконометрика, как считает подавляющее большинство студентов, — сложный предмет. Во-первых, потому, что в нем очень много математики (а к тому моменту, когда в программе появляется эконометрика, оказывается, что студенты уже основательно подзабыли даже самые простые вещи из элементарной математики). Во-вторых, потому, что каждый расчет должен быть подвергнут многочисленным проверкам (по принципу: посчитать-то посчитали, но есть ли в полученных цифрах какой-то смысл?). Для того, чтобы развенчать этот миф, в рамках своего проекта «ОбъяснялКИНО» я запустил ОбъяснялКИНО: эконометрика без галстука на Ютюбе.
Одним из лучших учебников по эконометрике считается книга Елисеевой. Однако, как показывает мой опыт преподавания эконометрики, этот учебник сложен для студентов, особенно заочников, поскольку работа с ними предполагает наличие хороших базовых знаний не только по математике, но и по статистике (в первую очередь — математической). Иногда программы вузов составлены таким образом, что сначала студенты изучают эконометрику, и уже после этого — статистику (что можно сравнить с установкой телеги впереди лошади, причем погонщик тоже должен управлять этой конструкцией по-особому, сидя впереди телеги — естественно, лицом вперед).
На сегодняшний день не существует единственно верного, качественного и понятного учебника по эконометрике. Во-первых, ещё не закончено выделение эконометрики как науки и обособление её математического аппарата. Во-вторых, изложение материала в книгах по эконометрике ведётся «вольно», зачастую — с позиций теории и без учёта решения практических задач. Объяснить эту особенность можно тем, что каждый вопрос эконометрики весьма объёмен. Так, если только описание методики построения и анализа модели парной линейной регрессии занимает порядка 25 страниц (с формулами и подробным разъяснением их применения, но без обоснования и доказательства чего-либо), то в целом, раскрывая все частные вопросы этой методики и приводя доказательства каждой формулы и критически важного утверждения, можно довести объём материала до размеров внушительного учебника (а это — только одна тема, причём одна из простейших, и таких тем множество).
Когда я был студентом, мы изучали всё то, что сегодня описывается в эконометрике, в рамках курсов по статистике, математической статистике и высшей математике. Сегодня (студенты, радуйтесь!) многое из этого собрано в одном курсе. Вместе с тем, основанная на статистике и высшей математике, эконометрика унаследовала от них некоторые «неприятные особенности», среди которых и работа с большим количеством цифрового материала (попросту говоря — чисел), и использование одной и той же буквы (как это принято в математике и технических науках) для обозначения совершенно разных показателей и величин, и обозначение одного и того же показателя совершенно разными способами (как больше нравится автору учебника).
Эконометрика — это прежде всего дисциплина. Чтобы решить задачу, нужно самому быть дисциплинированным, внимательным и пунктуальным, чтобы выполнить все расчеты и проверки, четко следуя установленному алгоритму, иначе результат будет получен, но будет ли он действительным? Ведь цель эконометрики — не расчеты ради расчетов, а расчеты как база для принятия управленческих решений. Чего будет стоить решение, основанное на неверных расчетах?
Сегодня методы эконометрики активно применяются в сфере обработки Больших Данных. Но — должен вас предостеречь от ошибки ложной корреляции: если вы возьмёте 100 совершенно независимых друг от друга величин, не связанных ни логически, ни функционально, можно быть практически уверенным, что обнаружится как минимум 5 пар, где показатели «тесно связаны» друг с другом, то есть между ними будет корреляция, которую можно признать значимой. Чем больше данных и чем больше их разнообразие — тем выше вероятность получить ошибочный, но очень «красивый» результат.
В настоящее время я уже не преподаю в вузе (к сожалению, реформы зацепили и наш филиал, который оказался закрыт), однако у меня накоплен большой опыт объяснения сложных концепций понятным даже неподготовленному студенту языком. Поэтому сейчас я работаю над авторским курсом по эконометрике, который был в целом разработан и обкатан на студентах-заочниках (а это люди, зачастую капитально забывшие даже школьную математику), и готов предложить его всем желающим разобраться с парной и множественной регрессией, построением и анализом рядов динамики, системами одновременных уравнений (кстати, для того, чтобы объяснить эту тему, я даю студентам азы системного анализа, так что уверен на все сто, что аналогов моему курсу вы не найдёте).
Если все известные мне учебники эконометрики предполагают, что студент владеет знаниями математической статистики и линейной алгебры и навыками соответствующих расчетов, то мой курс можно назвать самодостаточным: если какой-либо показатель можно посчитать разными способами, все они собраны вместе, и даже более того: объясняются алгоритмы расчёта по каждой формуле.
Конечно, в разных вузах свои требования, подчиняясь которым учебники становятся сложными, нудными и тяжеловесными. Но базовые вопросы, на которых основано большинство расчетов, я стараюсь объяснить, что называется, «на пальцах». Частично мои объяснения вы можете посмотреть на Ютюбе в проекте ОбъяснялКИНО: эконометрика без галстука. К сожалению, я не успел завершить работу над этим проектом, и «в эфир» выложены только первые занятия. Может быть, это и к счастью, поскольку сегодня я лучше представляю себе, как можно и нужно сделать этот курс более эффективным и полезным. Сейчас ведётся переработка видеороликов — их я сделаю короче и чётче по подаче материала, плюс добавлю мини-курс по системному анализу и много других интересных мини-курсов, так что подписывайтесь на канал — скоро на нём будет много нового и интересного!
P.S. Если вы хотите постичь азы эконометрики (парная и множественная регрессия, временные ряды) в индивидуальном порядке (разбор теории, решение задач), пишите мне на почту (573896 » mail.ru).
P.P.S. Если вам понравились эти материалы и вы хотите поддержать разработку и публикацию моих курсов, можете пополнить счёт телефона +7922794138.
Введение в эконометрику — Эконометрика — это проще, чем вы думаете!
Цель эконометрики – эмпирический анализ экономических законов. Эконометрика дополняет теорию, используя реальные данные для проверки и уточнения исследуемых отношений.
Наиболее распространенным инструментом эконометрики является регрессионный анализ, позволяющий проанализировать и оценить связи между зависимой (объясняемой) и независимыми (объясняющими) переменными (регрессорами, факторами).
Обозначим зависимую (объясняемую) переменную как y, а независимые (объясняющие) как \( x_1, x_2, … , x_k \) Если k = 1, то регрессия называется простой (парной). Если k>1, то регрессия — множественная. Простейшая модель имеет вид:
\( y = \alpha + \beta * x + \epsilon \) (1)
где \( \alpha + \beta * x \) — неслучайная составляющая, а \( \epsilon \) — случайный член.
Существование отклонение от прямой регрессии, то есть случайных слагаемых \( \epsilon \), объясняется рядом причин:
ошибки измерения;
невключение объясняющих переменных в модель;
неправильный выбор вида зависимости в уравнении;
отражение уравнением регрессии связи между агрегированными переменными.
В связи с этим невозможно точно определить значения , поэтому для этих параметров находят приблизительные оценки для параметров \( \alpha \) и \( \beta \) — значения а и b, и уравнение линейной регрессии принимает вид:
\( y = a + b*x \) (2)
Вид зависимости выбирают либо графически, либо проверяя качество моделей на контрольной выборке, либо используя априорные экономические соображения.
Можно сказать, что построение и анализ парной линейной регрессии является фундаментом для большинства методов эконометрического анализа — множественной регрессии, нелинейной регрессии, временных рядов. Поэтому знакомство с эконометрикой следует начинать именно с детального изучения методов построения и анализа парной линейной регрессии. Оставайтесь на связи, заходите на этот сайт — и вы будете понимать эконометрику лучше вашего преподавателя! (Шутка)
А теперь я предлагаю Вам перейти к следующей небольшой статье, где за каких-то пару минут Вы узнаете о том, какие шаги необходимо выполнить, чтобы построить и проанализировать модель парной линейной регрессии.
Профессия — специалист по эконометрике :: Федеральный образовательный портал
Ольга Демидова, доцент кафедры математической экономики и эконометрики НИУ ВШЭ
— Ольга Анатольевна, многие считают, что эконометрика и математическая экономика – это одно и то же. Есть ли между ними различие?
— Термин «эконометрика» был введен в широкий научный обиход норвежским экономистом и статистиком, лауреатом Нобелевской премии Рагнаром Фришем в 1930-е годы. В 1933 году Фриш начал издавать одноименный журнал. До 1950–1960-х годов эконометрикой называли все математические измерения в экономике, а потом произошло разделение на математическую экономику – и эконометрику. Если специалист в области математической экономики стремится выразить утверждения экономической теории в форме математических уравнений, то эконометрист стремится верифицировать (проверить) эти модели с помощью эмпирических данных.
Для специалиста по математической экономике достаточно сказать, что между такими величинами, как выпуск, труд и капитал существует определенная связь, которую можно описать математически и предложить достаточно абстрактное, универсальное ее описание, например, функцию Кобба-Дугласа. Она характеризует положительную зависимость объема производства от затрат труда и капитала. Специалист по эконометрике сначала соберет данные по объему производства на интересующих его предприятиях. После этого он оценит параметры функции, характеризующей зависимость выпуска от различных факторов для конкретных предприятий в определенных условиях.
— Не могли бы вы привести пример использования эконометрики на практике?
— Приведу один из моих любимых примеров. В 1980-е годы на Нью-Йоркской фондовой бирже комиссионные, которые брокеры получают по итогам сделок, регулировал биржевой комитет. Клиент не мог договориться непосредственно с брокером о размере комиссионных за услуги, а был вынужден платить проценты, установленные биржевым комитетом.
Американский аналог нашей Федеральной антимонопольной службы усмотрел в этом признаки монополии и потребовал либерализовать цены. На суде представители биржевого комитета привели уравнение регрессии, оцененное по конкретным данным для сделок, из которого следовало, что имеет место естественная монополия. То есть в результате либерализации комиссионные только вырастут. Тогда антимонопольная служба заявила, что уравнение неправильно характеризует зависимость вознаграждения брокеров и объема проданных акций, и на самом деле естественной монополии нет. Их оппоненты не учли проблемы гетероскедастичности[1] данных. Если учесть гетероскедастичность, то результат приводит к противоположным выводам. Прошло несколько заседаний, на которых специалисты выясняли, чьи оценки правильнее. В результате борцы с монополией, видимо, лучше знавшие эконометрику, выиграли процесс.
— В каких областях чаще всего работают специалисты по эконометрике?
— В самых разных. На мой взгляд, лучше всего о востребованности специалистов по эконометрике на рынке труда говорит тот факт, что из четырех лауреатов премии «Золотая Вышка» в номинации «Успех выпускника» за последние годы двое были выпускниками кафедры математической экономики и эконометрики, а один (первый заместитель председателя Центрального банка России Владислав Конторович) писал магистерскую работу под руководством профессора нашей кафедры Эмиля Ершова.
Многие наши выпускники работают в банковской сфере, где их познания в математике очень востребованы. Так, одна студентка, писавшая под моим руководством магистерскую диссертацию, работала в ВТБ24 и занималась вопросами ипотечного кредитования. Тема ее работы была связана с исследованием, которое она проводила для банка. Нужно было попытаться предсказать поведение людей, берущих ипотечные кредиты: выяснить, кто и с какой вероятностью вернет кредит заранее или выплатит его в срок, или не выплатит вовсе. Банкам не всегда выгодно то, что клиент заранее возвращает кредит. Для них невыгодно получить деньги, на которые они сейчас не рассчитывают. Соответственно банку нужно заранее знать, сколько людей может вернуть кредит раньше срока и на какой объем средств в каждый момент времени он может рассчитывать. В рамках исследования был собран большой объем данных. После их анализа стало ясно, что помимо таких факторов, как возраст и образование, на поведение заемщиков влияет их место жительства. Живущие за Уралом оказались склонны погашать кредиты раньше, чем жители европейской территории.
Пример из совершенно другой области: один из проектов, в котором я сейчас принимаю участие, называется SEARCH. Он посвящен изучению разнообразных вопросов, связанных с взаимодействием стран – членов ЕС и их соседей, в частности – России. Например, как распределяются потоки мигрантов, торговые потоки, происходит ли «диффузия» инноваций и т.д. Я включена в блок, посвященный оценке социального капитала и пытаюсь с помощью эконометрических моделей сравнить отношение жителей двух выделенных групп стран к основным социальным и политическим институтам.
Специалисты по эконометрике могут заниматься достаточно широким спектром вопросов. Наши выпускники работают и в рекламе. Здесь важно оценить, в каких средствах массовой информации реклама наиболее эффективна, какая реклама лучше. Многие работают в аналитических отделах достаточно известных торговых фирм и с помощью эконометрических моделей пытаются оценить, допустим, эффект от проведения рекламной компании или обосновать выбор ассортимента торговых точек. Некоторые выпускники нашей кафедры заняты на госслужбе и сделали неплохую карьеру, некоторые принимают участие в работе экспертных групп, нередко дают в средствах массовой информации комментарии по поводу различных макроэкономических проблем. Немало выпускников кафедры после окончания магистратуры или аспирантуры занимаются преподавательской и научной деятельностью.
— Как вы считаете, что является самой большой сложностью для молодых специалистов по эконометрике в их работе?
— Мне бы хотелось предостеречь своих молодых коллег от одной очень распространенной практики. Часто они, прочитав какую-нибудь статью западного автора, берут использованные им модели и методы и просто переносят их на наши реалии. Это не всегда позволяет получить адекватные результаты. Надо попытаться преодолеть искушение использовать какую-либо модель только потому, что «все так делают». Молодые исследователи, насколько я могу судить по моему опыту участия в конференциях, как отечественных, так и зарубежных, очень любят включать в свои работы модель Арелано-Бонда, модель стохастической границы, метод разностей в разностях и т.д., иногда просто следуя эконометрической моде, благо современные статистические пакеты легко позволяют оценить эти модели. Из полученных результатов зачастую очевидно, что для использованных в работе данных выбранная модель не годится, предварительный анализ данных был проведен достаточно поверхностно, сделанные на основе оцененных моделей выводы весьма сомнительны.
Работающим с российскими данными надо четко понимать, что западные модели и методы к нашим параметрам могут быть неприменимы. Не стоит просто брать западную статью и оценивать приведенные в ней модели по российским данным, хотя иногда это и может дать интересные результаты. Одна моя дипломница, Полина Ковалева (сейчас она учится в аспирантуре университета Сити в Лондоне) пыталась вслед за Джеймсом Хекманом выяснить, применимы ли модели типа Минцера для оценки отдачи от образования. Напомню, что в моделях такого типа отдача от образования считается постоянной, т.е. каждый дополнительный год обучения увеличивает заработную плату на одну и ту же величину. Если это так, то профили (графики зависимости) «зарплата – опыт работы» должны быть параллельны для различных лет обучения, т.е. получаться один из другого простым сдвигом. Для американских данных 1980 года параллельность профилей имела место. Однако для российских данных этот факт не подтвердился. Наличие послевузовского образования сначала приводило к достаточно быстрому росту заработной платы, а затем к достаточно быстрому ее иснижению. Из этого результата можно сделать вывод, что полученные знания достаточно быстро устаревают, и если ты не хочешь допустить падения заработной платы, то должен все время повышать свою квалификацию.
— Часто приходится слышать, что в российских условиях самая трудная задача для аналитика — получить достоверные данные. Так ли это?
— Это не только российская проблема: зарубежные исследователи тоже жалуются на недостаток данных, проведение социологических опросов – достаточно дорогое удовольствие.
Но даже когда данные есть, казалось бы, в открытом доступе, их не всегда легко использовать. При работе в проекте «Анализ системы госзакупок в России» в Институте анализа предприятий и рынков НИУ ВШЭ я вместе с коллегами столкнулась со следующей проблемой. Есть сайт, где публикуется вся информация о государственных контрактах, однако в неудобном для пользователей виде. Если требуется выгрузить информацию о контрактах на группу каких-либо однородных товаров, то система «зависает», а собирать информацию по каждому контракту вручную очень долго.
— Каким, по-вашему, должен быть хороший учебник по эконометрике?
— Большинство учебников по эконометрике строится так: сначала теория, потом практические примеры. Причем для реальных данных, увы, не всегда выполняются предположения, позволяющие получить удобные аналитические формулы, приведенные в учебнике.
Недаром Марно Вербик, автор очень известного и переведенного на русский язык учебника «Путеводитель по современной эконометрике» приводит высказывание своего слушателя: «Эконометрика была бы гораздо проще без данных». Однако есть точка зрения, что учебники по эконометрике должны идти от практики к теории и изобиловать примерами.
Есть очень известный американский учебник «Практика эконометрики» профессора Массачусетского технологического института Эрнста Р. Берндта. Он как раз построен по противоположному принципу: берется практическая задача, например, изучение издержек американских фирм-производителей электроэнергии, диверсификация портфеля ценных бумаг, а дальше рассказывается о способах ее решения с применением эконометрики. Студенты сразу погружаются в практику. При составлении своих учебных пособий я попыталась частично взять на вооружение тот же принцип и по максимуму использовать российские кейсы.
— Каково соотношение теории и практики в вашем лекционном курсе эконометрики?
— Я пытаюсь соблюсти баланс теории и практики. На каждой лекции я сопровождаю теоретический материал практическими примерами. На компьютерных занятиях мы со студентами работаем с реальными данными, конечно, интереснее всего для них российские.
Темой последнего семинара были модели бинарного выбора. По данным мониторинга экономического положения и здоровья населения мы исследовали, какие факторы влияют на удовлетворенность человека жизнью. Оказалось, что влияют и доход, и образование, и пол. Тогда студенты решили выяснить, делает ли законный брак человека счастливее. Проверили, оказалось, что женщин – да, а мужчин – нет. Конечно, студенты не остановились на достигнутом и проверили еще много интересных предположений. Возможно, они сделали первый шаг к будущим научным исследованиям.
— Эконометрика традиционно считается сложным для изучения предметом. Что бы вы посоветовали студентам для успешной сдачи этого курса?
— Как и в математике, в эконометрике нет «королевской дороги». Изучение эконометрики требует вдумчивой, планомерной работы с теоретическим материалом и освоения современных статистических пакетов. Настойчивость и трудолюбие будут вознаграждены не только хорошей оценкой за курс, но и возможностью в будущем проводить полноценные эконометрические исследования, а это очень увлекательное занятие!
Беседовала Екатерина Рылько
[1] То есть в уравнении регрессии дисперсия ошибки отличалась от наблюдения к наблюдению.
Простая английская Википедия, бесплатная энциклопедия
Эконометрика — это отрасль экономики. Это использование статистических и математических методов для описания взаимосвязи между экономическими силами, такими как капитал (любые инструменты, работа или другие вещи, необходимые для создания чего-то полезного), процентные ставки (цена заимствования денег) и труд.
Многие специалисты по эконометрике создают модели, которые представляют собой простые изображения реального мира. Затем эти модели можно использовать для прогнозирования того, что произойдет в реальном мире.
Пример эконометрики — это цены на дома в городе. Экономист (тот, кто изучает экономику) может попытаться составить простую картину цен на жилье в городе. Эта фотография может показать, что дома рядом с рынком стоят дороже. Тогда экономист может сказать, что если новый рынок будет открыт в другой части города, цены на жилье там могут вырасти. Экономист также может сказать, что новый рынок может сделать цены ниже, чем раньше, рядом со старым, потому что новый рынок сделает так, чтобы рядом с рынком было больше домов.Это заставит людей, которые продают дома около рынка, продавать их по более низкой цене, поскольку продавцов может быть больше, чем покупателей.
Закон Окуня, показывающий взаимосвязь между ростом ВВП и уровнем безработицы. Соответствующая линия находится с помощью регрессионного анализа.Базовым инструментом эконометрики является модель множественной линейной регрессии. [1] В современной эконометрике часто используются другие статистические инструменты, но линейная регрессия по-прежнему является наиболее часто используемой отправной точкой для анализа. [1] Оценка линейной регрессии по двум переменным может быть показана, проведя линию через точки данных, представляющие парные числа независимых и зависимых переменных.
- ↑ 1,0 1,1 Грин, Уильям (2012). «Глава 1: Эконометрика». Эконометрический анализ (7-е изд.). Pearson Education. стр. 47-48. ISBN 9780273753568 .
В конечном счете, все это потребует общего набора инструментов, включая, например, модель множественной регрессии, использование моментных условий для оценки, инструментальные переменные (IV) и оценку максимального правдоподобия.Имея это в виду, эта книга организована следующим образом: в первой половине текста приводятся фундаментальные результаты, общие для всех приложений. Концепция множественной регрессии и, в частности, модель линейной регрессии составляет основу большинства моделей моделирования, даже если сама линейная модель в конечном итоге не используется в качестве эмпирической спецификации.
в кембриджском словаре английского языка
ЭКОНОМЕТРИКА | Определение в кембриджском словаре английского языка Тезаурус: синонимы и родственные слова ,Введение в эконометрику с R
-
- Предисловие
- 1 Введение
- 1,1 Колофон
- 1,2 Очень краткое введение в R и RStudio
- 2 Теория вероятностей
- 2.1 Случайные переменные и распределения вероятностей
- Вероятностные распределения дискретных случайных величин
- Испытания Бернулли
- Ожидаемое значение, среднее значение и отклонение
- Распределения вероятностей непрерывных случайных величин
- Нормальное распределение
- Распределение хи-квадрат
- Распределение студентов
- The F Distribution
- 2.2 Случайная выборка и распределение средних значений
- Среднее и дисперсия выборочного среднего
- Приближение больших выборок к распределениям выборок
- 2,3 Упражнения
- 2.1 Случайные переменные и распределения вероятностей
- 3 Обзор статистики с использованием
- рэндов
- 3,1 Оценка средней численности населения
- 3,2 Свойства выборочного среднего
- 3.3 Проверка гипотез о среднем населении
- Значение p-Value
- Расчет p-значения при известном стандартном отклонении
- Вариация выборки, стандартное отклонение выборки и стандартная ошибка
- Расчет p-значения при неизвестном стандартном отклонении
- t-статистика
- Проверка гипотез с заранее заданным уровнем значимости
- Односторонние альтернативы
- 3.4 Доверительные интервалы для среднего населения
- 3,5 Сравнение средних значений для разных популяций
- 3,6 Заявление о гендерном разрыве в доходах
- 3,7 Диаграммы рассеяния, ковариация выборки и корреляция выборки
- 3.8 Упражнения
- 4 Линейная регрессия с одним регрессором
- 4,1 Простая линейная регрессия
- 4.2 Оценка коэффициентов модели линейной регрессии
- Оценщик обыкновенных наименьших квадратов
- 4,3 Размеры прилегания
- Коэффициент детерминации
- Стандартная ошибка регрессии
- Применение к данным результатов теста
- 4,4 Допущения методом наименьших квадратов
Эконометрика | экономический анализ | Britannica
Econometrics , статистический и математический анализ экономических отношений, часто служащий основой для экономического прогнозирования. Такая информация иногда используется правительствами для определения экономической политики, а частным бизнесом — для принятия решений по ценам, запасам и производству. Однако он используется в основном экономистами для изучения взаимосвязей между экономическими переменными.
Подробнее по этой теме
экономика: послевоенное развитие
… под рубрикой «эконометрика», область, включающая экономическую теорию, построение математических моделей и статистическое тестирование экономики…
Ранние эконометрические исследования пытались количественно определить взаимосвязь между ценой товара и проданным объемом. Теоретически спрос отдельных потребителей на определенные товары и услуги будет зависеть от их доходов и от цен на товары, которые они намереваются купить. Ожидается, что изменение цены и дохода повлияет на общее количество проданных товаров.
Ранние эконометристы использовали рыночную статистику, собранную с течением времени, для изучения взаимосвязи между изменениями цен и спроса.Другие использовали статистику семейного бюджета с разбивкой по уровню доходов для оценки взаимосвязи между доходами и расходами. Такие исследования показывают, какие товары эластичны по спросу (т. Е. Продаваемое количество реагирует на изменения цены), а какие неэластичны (продаваемое количество менее чувствительно к изменениям цены).
Однако модели потребления — не единственное явление, изучаемое эконометрикой. Со стороны производителя эконометрический анализ изучает функции производства, затрат и предложения.Производственная функция — это математическое выражение технической взаимосвязи между выпуском фирмы и ее различными ресурсами (или факторами производства). Самый ранний статистический анализ производственной функции проверял теорию о том, что труд и капитал компенсируются в соответствии с их предельной производительностью, т. Е. Суммой, добавленной к производству «последним» нанятым рабочим или «последней» единицей использованного капитала. Однако более поздние анализы показывают, что ставка заработной платы с поправкой на изменение цен связана с производительностью труда.
Получите эксклюзивный доступ к контенту нашего 1768 First Edition с подпиской. Подпишитесь сегодняЭконометрический анализ опроверг некоторые предположения теории затрат. Например, работа в области функций затрат первоначально была проверена теорией, согласно которой предельные затраты — добавка к общим затратам в результате увеличения выпуска — сначала снижаются по мере расширения производства, но в конечном итоге начинают расти. Однако эконометрические исследования показывают, что предельные издержки обычно остаются более или менее постоянными.
Работа по оценке функций предложения ограничивается в основном сельским хозяйством. Здесь проблема состоит в том, чтобы отличить воздействие внешних факторов, таких как температура, осадки и эпидемии, от воздействия эндогенных факторов, таких как изменения цен и факторов производства.
После середины 1930-х годов развитие учета национального дохода и макроэкономической теории открыло путь для построения макроэкономических моделей, которые включали попытки описать всю экономику в математических и статистических терминах.
Модель, разработанная L.R. Кляйн и А. Гольдбергер в Соединенных Штатах после Второй мировой войны был предшественником большого семейства макроэконометрических моделей. Создаваемый на ежегодной основе, он получил развитие в форме, известной как «Мичиганская модель». Модели более позднего поколения, основанные на квартальных данных, позволяют анализировать краткосрочные изменения экономики и лучше оценивать отставания между различными переменными.
Модель, совместно созданная Советом Федеральной резервной системы США, Массачусетским технологическим институтом и Пенсильванским университетом, специально разработана для работы со всем денежным сектором.Он имеет большое количество финансовых уравнений с подробной структурой лагов и дополнительных уравнений, чтобы показать основные направления денежно-кредитного влияния на экономику. Подобные модели были разработаны в ряде развитых индустриальных стран, и многие из них были созданы также для развивающихся стран.
Основной целью разработки макромоделей было улучшение экономического прогнозирования и анализа государственной политики. Модели также применялись для анализа экономических колебаний и экономического роста.
.