Студопедия

Главная страница Случайная страница

Разделы сайта

АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника






Економетрія, її основні задачі






Основні задачі економетрії.

Роль економетричних досліджень в економіці.

 

Економетрія, в широкому розумінні, є сукупністю різного роду економічних досліджень, що здійснюються з використанням математичних методів.

Економетрія, у вузькому розумінні – це використання статистичних методів в економічних дослідженнях, а саме, побудова математико-статистичних моделей економічних процесів, оцінка параметрів моделей.

ЕКОНОМЕТРІЯ

самостійна наукова дисципліна, яка об’єднує сукупність теоретичних результатів, засобів, прийомів, методів і моделей, призначених для того, щоб на базі економічної теорії, економічної статистики та математико-статистичного інструментарію надавати конкретних кількісних значень загальним (якісним) закономірностям, обгрунтованим економічною теорією.

Основні задачі економетрії

— 1. Дослідження розвитку економічних процесів і прогнозування їх динаміки.

— 2. Правильний вибір факторів при побудові математико-статистичних моделей.

— 3. Вибір та побудова математико-статистичної моделі, здійснення ряду модельних експериментів, аналіз одержаних результатів і перенесення їх на реальну економічну систему (процес) як основу для прийняття належних управлінських рішень.

Економетрія, її основні задачі

Ринкові відносини відкривають широкий простір для використання досліджених економетричних методів, які дають можливість не тільки провести кількісні розрахунки, але й вибрати оптимальні прогнозні сценарії дій.

Економетрія – це самостійна економіко-математична дисципліна, що об’єднує сукупність теоретичних результатів, способів, методів та моделей, призначених для того, щоб на базі економічної теорії, статистики математичної економіки та математико-статистичного інструментарію надавати конкретне кількісне вираження загальним (якісним) закономірностям і прогнозувати результати розвитку складних економічних процесів.

Для дослідження інтенсивності, виду та форми причинних впливів у середині стохастичних процесів використовуються методи багатомірного статистичного аналізу, серед яких особливу роль відводиться кореляційному і регресійному аналізу. Враховуючи характер явищ, властивих економічним процесам, математичний апарат кореляційно-регресійного аналізу дозволяє створити стохастичні (означає невизначеність, випадковість чогось) моделі і показати їх перевагу в досліджуваній галузі в порівнянні з детермінованими (події не являються випадковими) моделями.

Детермінованими моделями описуються закономірності, які проявляються поодиноко, в кожному окремо взятому елементі сукупності. Зв’язок між причиною та наслідком у закономірностях такого типу може бути виражений достатньо точно у вигляді конкретних математичних формул, систем рівнянь, оскільки певним кількісним значенням впливових чинників (аргументів) завжди відповідають певні значення результативного показника (функції). Такий зв’язок називається функціональним.

Закономірності, які проявляються у масових випадках, тільки при великому числі спостережень, називаються статистичними. Статистичні закономірності причинно обумовлені, існуюча множина причин взаємопов’язана й діє в різних напрямках. У таких умовах важко виявити кількісний зв’язок між причиною і наслідком. Аналітичне вираження статистичних закономірностей визначається методами математичної статистики. Причинно-наслідковий зв’язок, обумовлений одночасною дією багатьох причин і проявляється чітко тільки в масі випадків, називається кореляційним або стохастичним, і він властивий статистичним закономірностям.

Розглянемо класифікацію задач, які розв’язуються математичним апаратом економетрії, за такими ознаками: кінцеві прикладні цілі, рівень ієрархії та профіль аналізованої економічної системи.

За кінцевими прикладними цілями виділимо дві основні задачі:

1) прогноз економічних та соціально-економічних показників, які характеризують стан та розвиток аналізованої системи;

2) імітація різних можливих сценаріїв соціально-економічного розвитку аналізованої системи, коли статистично виявлені взаємозв’язки між характеристиками виробництва, споживання, соціальної та фінансової політики і т.д. використовуються для дослідження того, як можливі зміни параметрів керування виробництва чи розподілу вплинуть на значення вихідних характеристик.

За рівнем ієрархії аналізованої економічної системи виділяються задачі макрорівня та мікрорівня.

Можна виділити п’ять основних завдань, які розв’язує економетрія.

По-перше, модель має бути специфікована, тобто треба, щоб усі функціональні зв’язки входили до неї у явному вигляді. До цього економетрія може дійти шляхом від простого до складного: починаючи з найпростіших функцій, вводити та перевіряти різні гіпотези і поступово ускладнювати характер функціональних зв’язків, виходячи з реальних даних.

По-друге, завданням економетрії є вибір означення та виміру змінних, які входять до моделі.

По-третє, необхідно оцінити всі невідомі параметри моделей та розрахувати інтервали довіри (інтервали, до яких із заданим ступенем ймовірності потраплятиме обчислена величина).

По-четверте, необхідно оцінити якість побудованих моделей за допомогою різних тестів та критеріїв. Це допомагає остаточно вирішити питання, чи треба змінювати початково обрану модель та деякі теоретичні припущення. Якщо така змінна необхідна, то потрібно проводити нові розрахунки та нове тестування.

По-п’яте, маючи остаточну модель, необхідно провести глибокий аналіз результатів, які планується використовувати на практиці для прийняття рішень.

 






© 2023 :: MyLektsii.ru :: Мои Лекции
Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав.
Копирование текстов разрешено только с указанием индексируемой ссылки на источник.