Основные понятия эконометрики

Основные понятия эконометрики

Эконометрика – это наука, изучающая количественные и качественные взаимосвязи экономики с помощью математических и статистических методов и моделей.

Основной метод статистики основывается на генеральной совокупности и выборочный совокупностью. Они позволяют оценить.

Основным методом математической статистики основывается – выборочный метод. Основная идея выборочного метода основывается на следующем: выводы, полученные по выборочной совокупности распространяются на всю генеральную совокупность.

Моделирование – схематизация или упрощение реального экономического процесса или явления с сохранением основных характеристик.

I – этап. Формируется цель исследования, набор, участвующих в модели  экономических переменных.

  II-этап. Проводится анализ сущности, изучаемого объекта формирование и формализация априорной информации (изначальная информации, известная до начало моделирования)

III-этап. Осуществляется непосредственное моделирование, то есть выбор общего вида моделей, выявления входящих в ней связей.

IV-этап. Статистический анализ моделей и оценка её параметров. Получение зависимости.

V-этап. Проверка истинности или адекватности моделей

Парно регрессионный анализ.

Основа корреляционно-регрессионного анализа

В практике научных исследований принято выделять функциональную и статистическую зависимость переменных.

Функциональная зависимость - одному х соответствует один у.

Статистическая зависимость – одному х соответствует несколько  у.

В естественных науках часто речь идёт о функциональной зависимости, когда каждому значению одной переменной ставится в соответствие определённое значение другой.

В экономике наблюдается связь, которая существует между переменными разной природы. Поэтому возникает ситуация, когда к каждому значению одной переменной соответствует не какое-то определённое , а множество возможных значений другой переменной. Другими словами, к каждому значению одной переменной соответствует определённое условное распределение другой. Такой вид зависимости  будет называться статистическим.

Интерес представляет случай статистической зависимости, когда к каждому значению одной переменной соответствует определённое условное мат. ожидание или среднее значение другой, такая статистическая зависимость называется корреляционной.

Корреляционная связь M(Y|X=x)=f(a)

Задачей корреляционного анализа заключается в выявлении зависимостей между случайными величинами и количественном определении тесноты связи между ними.

Теснота связи будет выражаться величиной коэффициента корреляции.

В практике экономических исследований не всегда  является достаточным выявление и установление тесноты связи между переменными. Часто возникает  необходимость в нахождении формы зависимости между случайными величинами и оценки неизвестных значений (прогноз) зависимых переменных. Решением таких задач будет заниматься регрессионный анализ.

В регрессионном анализе рассматриваются двумерные модели зависимости случайной переменной У от одной переменной X и многомерной модели, в которых переменная У зависит от 2 и более независимых переменных. При этом зависимые переменные У называют объясняемой, результирующей, экзогенной, переменной.

Независимая переменная Х называется  объясняющим, входным, экзогенным регрессором или факторным признаком.

Как и любой мат.метод корреляционно-регрессионный анализ имеет свои границы применения. Общими условиями позволяющего получить стабильные результаты являются требования: однородности данных, наличие достаточно большой по объёму выборочной совокупности. Считается, что число наблюдений (замеров) более чем в 10 раз  число факторов влияющих на результат, подчинение, распределение совокупности по результативному и факторному признакам нормальному закону или близость к нему.