ЭКОНОМЕ́ТРИКА
-
Рубрика: Экономика
-
-
Скопировать библиографическую ссылку:
ЭКОНОМЕ́ТРИКА, экономич. дисциплина, приложение математич. и статистич. методов к анализу взаимосвязей, предполагаемых экономич. теорией. История Э. как отдельной самостоят. области начинается с 29.12.1930, когда Р. Фриш и И. Фишер объявили об организации Эконометрич. об-ва (Econometric Society), хотя статистич. методы ранее использовали У. Петти и др. экономисты. В 1933 учреждён первый журнал по Э. – «Econometrica». Фриш писал в 1-м номере: «Эконометрика – это объединение трёх подходов: статистического, теоретико-экономического и математического». Этот журнал остаётся самым престижным по Э. в мире. По Э. выпускают специализир. междунар. журналы «Journal of Econometrics», «Econometric Reviews», «Journal of Applied Econometrics», «Econometric Theory» и др. Эконометрич. анализ основан на использовании моделей регрессий, временны́х рядов и др.
В основе регрессионного анализа лежит теоретическая (классическая) модель множественной линейной регрессии:$$Y_i=β_0+β_1X_{1i}+β_2X_{2i}+... \\ ...+β_kX_{ki}+u_i,\,i=1, …, n,$$где: $Y_i$ – i-е наблюдение зависимой (объясняемой) переменной; $X_{1i}$, $...$, $X_{ki}$ – i-е наблюдения каждого из $k$ регрессоров (объясняющих переменных); $X_{ji}(j=\overline{1,k},i=\overline{1,n})$ – детерминированы; $u_i$ – случайная ошибка регрессии; $β_1$, $...$, $β_k$ – коэффициенты; $β_0$ – свободный член.
Для оценки параметров эконометрич. моделей используются: наименьших квадратов метод (МНК) и его расширения (взвешенный МНК, обобщённый МНК, нелинейный МНК, двух- и трёхшаговый МНК); метод инструментальных переменных, в т. ч. обобщённый; максимального правдоподобия метод; обобщённый метод моментов.
Осн. теоремой (применительно к классич. модели множественной линейной регрессии) можно считать теорему Гаусса – Маркова, обосновывающую возможность использовать метод наименьших квадратов (МНК) для получения оценок коэффициентов модели (см. формулу). Теорема Гаусса – Маркова говорит о том, что если модель регрессии правильно специфицирована, в ней отсутствует совершенная (полная) мультиколлинеарность и случайные ошибки имеют нулевое условное математич. ожидание относительно объясняющих переменных (не имеют систематич. характера), гомоскедастичны (их условные дисперсии относительно объясняющих переменных одинаковы и равны ненулевой конечной константе) и попарно некоррелированы (дисперсионно-ковариационная матрица случайных ошибок диагональная), то МНК-оценка коэффициентов будет наилучшей линейной несмещённой оценкой (Best Linear Unbiased Estimate – BLUE) коэффициентов модели (см. формулу).
Э. разделяют на теоретическую (занимается разработкой математич. методов оценки моделей, тестированием разл. гипотез и следствий нарушения тех или иных предпосылок, лежащих в основе статистич. свойств разл. методов оценки) и прикладную (на основе теоретич. методов изучает и анализирует конкретные наборы данных). По типу анализируемых данных можно выделить модели: для анализа межобъектных данных – классич. регрессионная модель; временны́х рядов – ARIMA, ARFIMA, VAR, FAVAR, коинтеграционные модели, модели коррекции ошибок и пр. Выделяют финансовые (высокочастотные) временны́е ряды и авторегрессионные модели условной гетероскедастичности (ARCH) с многочисл. расширениями; для анализа панельных данных, содержащих информацию о разл. объектах в разные моменты времени; для анализа бинарных и счётных данных; стохастической границы; гравитационные и др.
Э. делят на микроэконометрику (изучает межобъектные и панельные данные на микроуровне) и макроэконометрику (работает с агрегированными данными на макроуровне с использованием методов анализа временны́х рядов). Финансовая Э. использует авторегрессионные модели условной гетероскедастичности и др. Различают также параметрическую и непараметрическую, классическую и байесовскую эконометрику.
Помимо тестирования экономич. моделей на реальных данных и приложения их для разработки мер экономич. политики, методы Э. используются для прогнозирования состояния экономики в будущем. Разработка методов прогнозирования и анализа качества прогнозов стала отд. направлением эконометрич. исследований; др. направление Э. – применение математич. методов при изучении истории – клиометрика.
Э. входит в стандартную университетскую программу обучения, что обусловливает наличие большого числа учебников.
Эконометрич. методы играют важную роль в анализе экономики. Это подтверждается количеством нобелевских премий по экономике, вручённых специалистам по Э. Первую в 1969 получили Р. Фриш и Я. Тинберген за «развитие и приложение динамических моделей к анализу экономических процессов». Затем её получали: Л. Клейн «за создание эконометрических моделей и за их приложение к анализу экономических колебаний и экономической политики», Т. Ховельмо «за разъяснение основ положений теории вероятностей в эконометрике и анализ одновременных экономических структур», Дж. Хекман «за развитие теории и методов анализа моделей выборочного отбора» и Д. Макфадден «за развитие теории и методов анализа моделей дискретного выбора», Р. Энгл «за развитие методов анализа экономических временны́х рядов с изменяющейся во времени волатильностью (ARCH)» и К. Грейнджер «за развитие методов анализа экономических временны́х рядов с общими трендами (коинтеграции)», К. Симс и Т. Сарджент «за эмпирические исследования причинно-следственных связей в макроэкономике», Ю. Фама, Л. Хансен и Р. Шиллер «за эмпирический анализ цен активов» и англ. экономист А. Дитон «за анализ потребления, бедности и благосостояния».