Эконометрия – это особый вид экономического анализа совокупности статистических данных, характеризующих изучаемое социально-экономическое явление, который позволяет установить тесноту и наличие связей между показателями рассматриваемой системы, создать математическую модель, описывающую эмпирически реальное явление, для комплексной научно обоснованной оценки дальнейшего развития исследуемого процесса или объекта.
Как следует из вышеприведенного определения, эконометрия изучает причинно-следственные связи между параметрами изучаемого социально-экономического явления. Эти исследования проводятся на моделях, сконструированных с помощью экономической теории. Такие исследования необходимы для разработки экономически обоснованных и статистически достоверных прогнозов в отношении дальнейшего развития изучаемого объекта. Получение прогнозов на основе экстраполяции системы показателей, а также его обоснование и уточнение границ погрешностей – конечная цель эконометрии как науки.
Построение эконометрических моделей необходимо, прежде всего, для более полного понимания сущности происходящих в обществе социально-экономических процессов и их анализа. Математическая модель, построенная на основе имеющихся статистических наблюдений, может быть использована для прогнозирования поведения показателей в будущем. Модели являются мерой теоретических версий: эмпирически наполняясь важным числовым материалом, они представляют реальное явление в математической форме и позволяют получать численные значения экономических показателей.
При умелом использовании эконометрические модели могут способствовать достижению иных целей, например, для подготовки обоснованных рациональных предложений в области выработки экономической политики предприятия, региона и даже государства в целом.
Эконометрическая модель – это условный математический образ (аналог) социально-экономического явления, приближенно воспроизводящий его свойства, воссоздающий его с определенной степенью точности и позволяющий установить главные закономерности, которые присущи реальному явлению.
Между моделью и реальным объектом, как правило, существует соотношение сходства и условности, которые позволяют исследовать объект посредством изучения модели. Если построенная модель адекватно отображает изучаемое реальное явление, то она позволяет, с одной стороны, определять количественные характеристики показателей, описывающих рассматриваемое явление, и с другой - делает возможным целенаправленно воздействовать на процесс дальнейшего развития объекта. Но изучение реального явления посредством модели возможно при соблюдении ряда определенных условий: однородности статистической совокупности показателей, однозначности определения величин, полноты и достоверности исходной информации.
В своей работе эконометрист оперирует с информационными массивами исходных и расчетных данных, трансформируя их в соответствии с поставленными задачами и целью исследований. Эконометрическое моделирование, в сущности, предполагает не столько численную оценку уровня того или иного изучаемого показателя, сколько мировоззренческое осмысление полученного результата, его сопоставление с человеческим фактором, оценку последствий в будущем, которые возникают в процессе развития наблюдаемого социально-экономического явления. И здесь важное место занимает системный подход к рассмотрению совокупности факторов, определяющих явление, обязательно присутствуют элементы творчества и философии.
Для обеспечения надежности моделей необходимо иметь достаточную по объему статистическую совокупность исходных данных, в которой каждое наблюдение должно быть охарактеризовано значениями всех факторов и результативных признаков. Число наблюдений, по меньшей мере, должно в 7 – 8 раз превышать количество параметров моделей, особенно если это модели регрессионного типа.
Чтобы можно было использовать модель за пределами выборки и утверждать, что она описывает свойства всей генеральной совокупности статистических данных, она должна отвечать следующим требованиям:
- число степеней свободы вариации совокупности показателей должно быть достаточно большим;
- отдельные наблюдения за одним и тем же параметром должны быть статистически независимыми;
- включаемые в модель переменные должны быть измерены без существенных ошибок;
- включаемые в модель переменные должны быть как можно меньше коррелированны между собой (условие отсутствия мультиколлинеарности).
Разработка теоретически осмысленной и статистически оцениваемой математической модели является первой и, в общем случае, наиболее сложной частью эконометрического моделирования. Качество процедуры отбора переменных, определение их соотношений, выбор математической функции, описывающий корректно каждое соотношение – определяют, в совокупности, качество моделирования. Недостатки плохой модели не могут быть компенсированы, например, применением более точных методов оценивания.
Существенным недостатком эконометрического моделирования как познавательного процесса закономерностей в социально-экономических явлениях является то обстоятельство, что исследования на моделях, к сожалению, могут быть проверены экспериментально только лишь после реализации прогнозируемых явлений или процессов.
Поскольку в реальной жизни социально-экономические явления постоянно изменяются, для эконометриста важным является не столько изучение их в прошлом или в период появления (анализ и оценка ретроспективных данных необходимы для понимания сущности происходящих процессов), сколько предвидение направления совершенствования (или угасания) объекта исследований в последующие временные периоды.
Руководителей всех рангов, специалистов, предпринимателей и просто широкие слои населения всегда, и особенно сегодня, в период нестабильной экономики в государстве, все в большей степени начинают интересовать точные однозначные оценки развития социально-экономических явлений в перспективе – прогнозы, дополненные, по возможности, границами ошибок предсказаний.
Как правило, прогнозы не могут быть точными, поскольку подвержены воздействию на них дополнительного источника ошибки – случайных факторов, которые порой бывает сложно предусмотреть и учесть. Очевидно, эконометрист, делающий прогноз, должен минимизировать эту дополнительную ошибку, моделируя как можно более точно поведение переменных, описывающих в совокупности изучаемое социально-экономическое явление.
Прогноз – это результат научной деятельности, направленной на выявление возможных состояний объектов в будущем, а также альтернативных путей и сроков достижения этого состояния.
Прогнозирование – процесс разработки обоснованных прогнозов.
При прогнозировании следует помнить, что будущее любого объекта всегда, как правило, зависит от сложного переплетения случайных факторов, которые невозможно полностью учесть. Поэтому эконометрические прогнозы носят вероятностный характер, определяя лишь возможные варианты развития объекта в будущем.
При прогнозировании следует учитывать принцип инертности, в соответствии с которым закономерности, устойчиво существующие в течение длительного времени, аналогично будут действовать некоторое время и после окончания рассматриваемого временного периода. Из этого вытекает необходимость в изучении динамики явлений в прошлом и в настоящем, то есть за период их существования. Отражая связи между прошлым и настоящим, прогнозирование дает представление о будущем на основе преемственности процессов в их развитии.
Прогнозирование – это информация о будущем. И эта информация необходима, прежде всего, для принятия конкретных решений, направленных на адаптацию общества к внешней среде, которая неизбежно изменится в перспективе под воздействием различных факторов. Поэтому прогнозы неразрывно связаны с управлением: творческий поиск вариантов развития исследуемого социально-экономического явления должен быть использован в процессе выработки и принятия управленческих решений.
Для прогнозирования используются различные методы. Выбор метода прогнозирования зависит от срока прогноза и структуры процесса.
Методами прогнозирования называют совокупность приемов мышления, позволяющих на основе анализа прошлых (ретроспективных) внешних и внутренних связей, присущих объекту, а также их изменений, вынести суждение определенной достоверности относительно будущего изучаемого объекта.
Современная наука располагает множеством (более 100) методов и приемов разработки прогнозов. Каждый из них обладает своими достоинствами и недостатками, имеет свои особенности в зависимости от целей использования прогнозов, уровней проводимых исследований, качества исходной информации, научной обоснованности. Выбор метода прогнозирования зависит от характера прогнозируемого объекта и требований к информационному обеспечению. На практике наиболее часто применяются следующие методы прогнозирования: экспертных оценок, экстраполяции, моделирования, нормативный и метод цепных подстановок.
Все виды прогнозов требуют периодического уточнения на основе новых сведений. Процесс прогнозирования, как и процесс планирования, является непрерывным.
Каждое социально-экономическое явление характеризуется многочисленными параметрами (факторами), которые в той или иной степени связаны между собой, оказывают влияние друг на друга и на другие явления, способствуя их развитию или угасанию. В условиях рыночной экономики важно правильно оценить влияние различных факторов на результаты хозяйственной деятельности, определить, к каким последствиям приведет изменение их количественных характеристик, насколько отдельные факторы зависимы друг от друга, насколько взаимосвязи между факторами устойчивы.
Изучение причинной связи затруднено тем обстоятельством, что сила и характер влияния отдельных факторов на другие непостоянны. Кроме того, одни и те же объекты в одних случаях могут выступать как фактор, в других – как результат. Поэтому при изучении связи между двумя переменными величинами важно установить, основываясь на логических рассуждениях, которая из них является причинной, а которая – следственной. Например, балансовая прибыль всегда зависит от введения в действие основных доходов, а не наоборот, то есть основные фонды, в этом случае, являются независимой переменной, а балансовая прибыль – зависимой. В другом случае балансовая прибыль может выступать уже как независимая переменная. Например, валовой общественный продукт зависит от величины балансовой прибыли.
Далее, ввиду большого количества факторов, в совокупности определяющих уровень развития изучаемого социально-экономического явления, возникают задачи отсева и оценки существенности факторов, установление между ними формы и тесноты связи, позволяющих разработать достоверный прогноз развития социально-экономического явления в будущем и, если он удовлетворяет, - разработать проект, реализация которого позволит достичь желаемого результата в хозяйственной деятельности путем целенаправленного воздействия на те или иные факторы.
Здесь уместно будет напомнить, что зависимость между двумя переменными факторами (так называемая парная зависимость) бывает функциональной и корреляционной. Если каждому значению независимой переменной 
соответствует только одно значение зависимой переменной 
, то такая зависимость между величинами и называется функциональной. Функциональная зависимость между параметрами обычно наблюдается в технических процессах и объектах и в экономике встречается крайне редко, так же как и сами социально-экономические явления крайне редко бывают полностью независимыми друг от друга. В экономике практически невозможно установить и наблюдать зависимость между отдельными единицами совокупности факторов. Она четко проявляется только лишь при анализе достаточно большой совокупности исходных статистических данных в целом. При этом одному значению независимой переменной могут соответствовать не одно, а зразу несколько значений зависимой переменной . Если при изменении признака изменяется среднее значение признака , то такая связь между переменными и называется корреляционной.
Среди известных способов изучения взаимосвязей между социально-экономическими явлениями в настоящее время находит широкое применение регрессионный и корреляционный анализ. Он позволяет оценить не только форму связи между параметрами, но и ее количественную характеристику. С его помощью можно установить, насколько изменится результирующий признак при изменении одного или нескольких факторных признаков на единицу или любую иную, например, прогнозируемую или нормативную величину, и тем самым заведомо исключить при планировании хозяйственной деятельности принятие неправильных управленческих решений.
Корреляционно-регрессионным анализом называется совокупность математических методов, с помощью которых устанавливаются и исследуются взаимосвязи между корреляционно связанными параметрами (переменными). С помощью корреляционно-регрессионного анализа решаются основные задачи:
- нахождение основной закономерности (формы связи), которая наиболее корректно характеризует зависимость двух (или нескольких) корреляционно связанных переменных, то есть разработка математической модели связи;
- определение степени тесноты связи между переменными, то есть нахождение численных параметров математической модели.
Обычно в качестве математической модели используют уравнения регрессии. Существует более двух десятков видов уравнений регрессии, но наиболее часто на практике применяются уравнения прямой, гиперболы, параболы, экспоненциальная и логарифмическая функции. Выбор уравнения и обоснование формы связи между факторной и результирующей переменными является достаточно сложной задачей, которая решается на основе совместного использования экспертных и математических методов. При анализе социально-экономических явлений (как, впрочем, и научно-технических проблем) довольно часто встречаются именно линейные связи и зависимости, т.е. взаимосвязь между исследуемыми параметрами достаточно точно описывается линейными моделями.
Поможем написать любую работу на аналогичную тему