Классификация моделей и типы данных.

Модель – это приближенное описание реальных объектов, процессов, явлений в аспектах, интересующих исследователя.

По целевому назначению экономико-математические модели делятся на:

ü теоретико-аналитические, используемые в исследовании общих свойств и закономерностей экономических процессов;

ü прикладные, используемые для решения конкретных экономических задач (модели экономического анализа, прогнозирование, управление).

Экономико-математические модели могут предназначаться для исследования разных сторон народного хозяйства (производственно-технологической, территориальной) и его отдельных частей.

При классификации моделей по исследуемым экономическим процессам и содержательной проблематике выделяются модели народного хозяйства в целом и его отдельных подсистем-отраслей, регионов и т.д., комплексы моделей производства, потребления, формирования и распределения доходов, трудовых ресурсов, ценообразования, финансовых связей и т. д.

В исследованиях на народнохозяйственном уровне чаще применяются структурные или структурно-функциональные модели, поскольку для планирования и управления большое значение имеют взаимосвязи подсистем. Функциональные модели широко применяются в экономическом регулировании.

Различают дескриптивные и нормативные модели. Дескриптивные модели объясняют наблюдаемые факты или дают вероятностный прогноз. Нормативные отвечают на вопрос: как это должно быть?, т. е. предполагают целенаправленную деятельность. Примером нормативной модели являются модели оптимального планирования, формализующие тем или иным способом цели экономического развития, возможности и средства их достижения. Примерами дескриптивных моделей являются производственные функции и функции покупательного спроса, построенные на основе обработки статистических данных.

По характеру отражения причинно-следственных связей различают модели жестко детерминистские и модели, учитывающие случайность и неопределенность. В результате накопления опыта использования жестко детерминистских моделей были созданы реальные возможности успешного применения более совершенной методологии моделирования экономических процессов, учитывающих стохастику и неопределенность: проведение многовариантных расчетов и модельных экспериментов с вариацией конструкции модели и ее исходных данных; изучение устойчивости и надежности получаемых решений, выделение зоны неопределенности, включение в модель резервов; применение приемов, повышающих приспособляемость(адаптивность) экономических решений к вероятным и непредвиденным ситуациям. Получают распространение модели непосредственно отражающие стохастику и неопределенность экономических процессов и использующие соответствующий математический аппарат: теорию вероятностей и математическую статистику, теорию игр и статистических решений, теорию массового обслуживания, теорию случайных процессов.

По способам отражения фактора времени экономико-математические модели делятся на: статистические и динамические. В статистических моделях все зависимости относятся к одному моменту времени. Динамические модели характеризуют изменение экономических процессов во времени.

Общая классификация экономико-математических моделей включает более десяти основных признаков. С развитием экономико-математических исследований проблема классификации применяемых моделей усложняется. Наряду с появлением новых типов моделей (особенно смешанных типов) и новых признаков их классификаций, осуществляется процесс интеграции моделей разных типов в более сложные модельные конструкции.Обычно выделяются два типа выборочных данных:

·         Пространственная выборка (cross-sectional data) — набор экономических показателей, полученных в некоторый момент времени (иначе говоря, примерно в неизменных условиях), т.е. набор независимых выборочных данных из некоторой генеральной совокупности (так как практически независимость случайных величин проверить трудно, то обычно за независимые принимаются величины, не связанные причинно);

·         Временной (динамический) ряд (time-series data) — выборка, в которой важны не только сами наблюдаемые значения, но и порядок их следования друг за другом. Чаще всего данные представляют собой последовательные наблюдения одной и той же величины в последовательные моменты времени.

Исходная информация для построения эконометрических моделей представляет собой данные по совокупности признаков (двух или более), характеризующих объект исследования. Признаки, как правило, взаимосвязаны и могут выступать в одной из двух ролей: в роли результативного признака (зависимая переменная y) или в роли факторного признака (независимая переменная x), значения которого определяют значение результативного признака.

В эконометрике принято результативный признак называть объясняемой переменной, а факторный признак – объясняющей переменной.

Переменные, участвующие в эконометрической модели, можно отнести к одному из следующих видов:

экзогенные (независимые, x) – переменные, значения которых задаются извне, автономно, в определенной степени они являются управляемыми или планируемыми;

эндогенные (зависимые, y) – переменные, значения которых определяются внутри модели, в существенной мере под воздействием экзогенных переменных;

лаговые – экзогенные или эндогенные переменные, значения которых измерены в прошлые моменты времени, и находятся в эконометрической модели вместе с текущими переменными. Например: yt – текущая эндогенная переменная, yt-1, yt-2 – лаговые эндогенные переменные;

предопределенные – переменные, выступающие в роли факторных признаков, или объясняющие переменные. К ним относятся лаговые (xt-1) и текущие (xt) экзогенные переменные, а также лаговые эндогенные переменные (yt-1).

Эконометрическая модель любого типа предназначена для объяснения поведения эндогенных (текущих) переменных в зависимости от значений экзогенных и лаговых эндогенных переменных.