Билет 1.

1.Типы моделей и переменных, применяемых в эконометрике. Чем регрессионная модель отличается от функции регрессии?

Эконометрические модели (ЭМ) – это подкласс экономико-математических моделей для исследования количественных связей между экономическими показателями. ЭММ становится эконометрической, если при ее построении используются эконометрические методы и ставятся след. задачи:

1. получение количественных результатов на основе статистических данных;

2. проверка гипотез, выдвигаемых экономической теорией;

ЭМ являются моделями со случайными возмущениями, поэтому более адекватно описывают реальные процессы. Основа эконометрического моделирования – это статистические данные. Статистическая база может включать следующие типы эконометрических показателей (данных):

* Пространственные (структурные, перекрёстные, данные поперечного среза) характеризуют однотипные объекты и относятся к одному моменту (периоду) времени;

* Временные ряды (ВР) или Данные продольного среза. В зависимости от охватываемого периода разделяются на краткосрочные (до одного года), среднесрочные (от одного года до 3-5 лет), долгосрочные (свыше 3-5 лет);

* Гибридный вариант (панельные данные, однотипные объекты и ряд временных данных) – множество наблюдений за однотипными объектами в течение ряда моментов (периодов) времени. Количество объектов значительно больше количества временных отметок. Если количество временных отметок больше количества объектов (T> n), то имеем объединённый временной ряд.

Эконометрика чаще всего использует временные ряды (динамический анализ), т.к. её главная задача – прогнозирование. К структурному анализу (использованию пространственных данных) обращаются как к источнику дополнительной информации.

В эконометрике в основном рассматриваются параметрические модели, то есть структура модели задается с точностью до параметров. Обычно строятся поведенческие модели, то есть с использованием наблюдения за поведением объекта на уровне входных и выходных данных. При этом это поведение описывается приближённо, без какой-либо априорной информации о структуре объекта.

Типы ЭМ:

-модели временных рядов;

-регрессионные модели с одним уравнением;

-системы одновременных (взаимосвязанных) уравнений.

Модели временных рядов:

- модель тренда: Y_t = T_t + ɛ _t - модель сезонности: Y_t = S_t + ɛ _t

- модель тренда и сезонности: Y_t = T_t + S_t + ɛ _t или Y_t = T_t ∙ S_t∙ ɛ _t

Регрессионные модели с одним уравнением:

Y_x = f (x, β) = f (x₁…x_k, β _1…β _k)

Линейная модель множественной регрессии: