Практическая задача по применению регрессионного анализа в эконометрике

Эконометрика – это наука, предметом изучения которой являются  количественные закономерности и взаимозависимости в экономике на основании методов математической статистики. Основой эконометрики является построение эконометрической модели и определение возможностей использования данной модели для описания, анализа и прогнозирования реальных экономических процессов.

Создавая возможность для принятия обоснованных экономических решений, эконометрический анализ является основой экономического анализа и прогнозирования.

В любой области экономики деятельность специалиста требует применения современных методов работы, основанных на эконометрических моделях, концепциях и приемах.

В качестве предмета эконометрического исследования в курсовом проекте является исследование эконометрических моделей множественной регрессии.

Объект исследования курсового проекта – практическая задача по применению регрессионного анализа в эконометрике.

Актуальность заключается в том, что  развитие общества требует значительного усиления роли знаний и информации, расширения статистических баз данных и информационного пространства.

Целью данного курсового проекта является разработка проектных решений по информационно-методическому обеспечении эконометрического исследования.

Задачи: - провести теоретический обзор основ эконометрического исследования моделей регрессии

- проанализировать технология эконометрического исследования моделей регрессии.

- рассмотреть прикладные инструментарии эконометрического исследования

- разработать информационно-методическое обеспечение эконометрического обеспечения

- привести пример эконометрического исследования

Предметом исследования являются эконометрические модели множественной регрессии.

Конечной прикладной целью эконометрического моделирования реальных социально-экономических процессов в данном курсовом проекте является прогноз экономических и социально-экономических показателей, характеризующих состояние и развитие анализируемой системы.

1. АНАЛИТИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ

• Основы эконометрического исследования моделей регрессии.

Экономической дисциплиной, занимающейся разработкой и применением статистических методов для измерения взаимосвязей между эконометрическими переменными, является эконометрика, представляющая собой комбинацию экономической теории, статистики и математики.

Эконометрические данные не являются результатами контролируемого эксперимента. Эконометрика имеет дело с конкретными экономическими данными и занимается количественным описанием конкретных взаимосвязей, то есть заменяет коэффициенты, представленные в общем виде, конкретными численными значениями. В эконометрике разрабатываются специальные методы анализа, позволяющие снизить влияние ошибок измерения на полученные результаты.

Главный инструмент эконометрики - эконометрическая модель, то есть формализованное описание количественных взаимосвязей между переменными. В методологии моделирования заложены большие возможности саморазвития, поскольку моделирование – это циклический процесс, за каждым циклом может последовать следующий, а знания об исследуемом объекте расширяются и уточняются, исходная модель постепенно совершенствуется. Недостатки, обнаруженные после предыдущего цикла моделирования, обусловленные малым знанием объекта и ошибками в построении модели, можно исправить в последующих циклах.

Можно выделить три класса эконометрических моделей:

- модель временных данных;

- регрессионная модель с одним уравнением;

- система одновременных уравнений.

Классификация задач, решаемых с помощью эконометрической модели: 1) по конечным прикладным целям:

- прогноз эконометрических и социально-экономических показателей, характеризующих состояние и развитие анализируемой системы;

- имитация возможных сценариев социально-экономического развития системы.

2) по уровню иерархии:

- задачи макроуровня (страна в целом);

- задачи мезоуровня (регионы, отрасли, корпорации);

- микроуровень (семья, предприятие, фирма).

3) по профилю эконометрической системы, направленные на изучение:

- рынка;

- инвестиционной, финансовой или социальной политики;

- ценообразование;

- распределительных отношений;

- спроса и потребления;

- комплекса проблем. [5]

Основные этапы эконометрического моделирования:

1 этап - постановочный. Определение конечных целей модели, набора участвующих в ней факторов и показателей, их роли. Основные цели исследований: анализ состояния и поведения экономического объекта, прогноз его экономических показателей, имитация развития объекта, выработка управленческих решений.

2 этап - априорный. Анализ сущности изучаемого объекта, формирование и формализация известной до начала моделирования информации.

3 этап - параметризация. Выбор общего вида модели, состава и формы входящих в нее связей. Основная задача этого этапа - выбор функции f(Х).

4 этап - информационный. Сбор необходимой статистической информации.

5 этап - идентификация модели. Статистический анализ модели и оценка ее параметров. Основная часть эконометрических исследований.

6 этап - верификация модели. Проверка адекватности модели, оценка точности модельных данных. Выясняется, насколько удачно решены проблемы спецификации и идентификации, какова точность расчетов по данной модели. Проверяется, насколько соответствует построенная модель моделируемому реальному экономическому объекту или процессу. [1]

При моделировании экономических процессов в эконометрических моделях используют:

1. Пространственные данные - набор сведений по разным объектам, взятым за один и тот же период времени.
2. Временные данные - набор сведений, характеризующих один и тот же объект, но за разные периоды времени.

Набор сведений представляет собой множество признаков, характеризующих объект исследования. Признаки могут выступать в одной из двух ролей: роль результативного признака и роль факторного признака.

Переменные делятся на:

- экзогенные, значения которых задаются извне;

- эндогенные, значения которых определяются внутри модели;

- лаговые

- эндогенные или экзогенные переменные эконометрической модели, датированные предыдущими моментами времени и находящиеся в уравнении с текущими переменными;

- предопределенные

- экзогенные переменные, привязанные к прошлым, текущим и будущим моментам времени и лаговые эндогенные переменные, уже известные к данному моменту времени.

В эконометрике в основном рассматривают ошибки спецификации модели, предполагая, что ошибки измерения сведены к минимуму. [2]

Спецификация модели - выбор вида функциональной зависимости (уравнения регрессии). Величина случайных ошибок не будет одна и та же для спецификаций модели, и сведение остаточного члена к минимуму позволяет выбрать наилучшую спецификацию.

Всего 14 источников