Эконометрическая модель

Эконометрическая модель (econometric model) - это статистическая модель, которая является средством прогнозирования значений определенных переменных, называемых эндогенными переменными (endogenous variables). Для того чтобы сделать такие прогнозы, в качестве исходных данных используются значения других переменных, называемых экзогенными переменными (exogenous variables). Предположения о значениях таких переменных делаются пользователем модели. Например, в эконометрической модели уровень продаж автомашин в следующем году может быть привязан к уровню валового внутреннего продукта и процентных ставок. Чтобы сделать прогноз относительно объема продаж автомобилей в следующем году (это эндогенная переменная), следует получить данные о величине валового внутреннего продукта и процентных ставок для будущего года, которые относятся к экзогенным переменным.

Эконометрическая модель может представлять собой как очень сложную систему, так и простую формулу, которая может быть легко подсчитана на калькуляторе. В любом случае она требует знаний по экономике и статистике. Сначала для определения соответствующих взаимосвязей применяются знания по экономике, а затем для оценки количественной природы взаимосвязей полученные за прошедший период данные обрабатываются с помощью статистических методов.

Некоторые инвестиционные организации используют широкомасштабные эконометрические модели, чтобы на основании прогнозов таких факторов, как федеральный бюджет, ожидаемые потребительские расходы и планируемые инвестиции в деловую сферу, сделать прогнозы относительно будущего уровня валового внутреннего продукта, инфляции и безработицы. Некоторые фирмы и некоммерческие организации специализируются на таких моделях, продавая инвестиционным институтам, финансистам корпораций, общественным агентствам и др. или прогнозы, или компьютерные программы.

Разработчики таких широкомасштабных моделей обычно предусматривают несколько "стандартных" прогнозов, основанных на определенном наборе экзогенных переменных. Некоторые модели содержат вероятность, с которой может осуществляться тот или иной прогноз. В других случаях пользователи могут включать сделанные ими самими предположения и анализировать полученные в результате этих предположений прогнозы.

Широкомасштабные эконометрические модели такого типа насчитывают большое число уравнений, которые описывают большое число важных взаимосвязей. Несмотря на то что оценки таких взаимосвязей основаны на данных за прошедший период, эти оценки могут позволить (или не позволить) модели эффективно работать в будущем. Когда прогнозы оказываются неудачными, то иногда говорят, что лежащая в основе модели экономическая взаимосвязь претерпела структурные изменения. Однако неудача может явиться следствием влияния неучтенных в модели факторов. Та и другая ситуации требуют изменений или величин оценок, или самой концепции эконометрической модели, или же того и другого. Редко можно встретить пользователя, который бы не "ремонтировал" (или полностью "перестраивал") такую модель время от времени по мере накопления опыта.

Модели и элементы системного анализа

Необходимость использования метода моделирования определяется тем, что многие объекты (или проблемы, относящиеся к этим объектам) непосредственно исследовать или вовсе невозможно, или же это исследование требует много времени и средств. Процесс моделирования включает три элемента:

1) субъект (исследователь);

2) объект исследования;

3) модель, опосредствующая отношения познающего субъекта и познаваемого объекта.

Любая модель замещает оригинал лишь в строго ограниченном смысле. Из этого следует, что для одного объекта может быть построено несколько специализированных моделей, концентрирующих внимание на определенных сторонах исследуемого объекта или же характеризующих объект с разной степенью детализации.

Моделирование — циклический процесс. Это означает, что за первым четырехэтапным циклом может последовать второй, третий и т.д. При этом знания об исследуемом объекте расширяются и уточняются, а исходная модель постепенно совершенствуется. Недостатки, обнаруженные после первого цикла моделирования, обусловленные малым знанием объекта и ошибками в построении модели, можно исправить в последующих циклах. В методологии моделирования, таким образом, заложены большие возможности саморазвития.

Эконометрика существенно усовершенствовала построение моделей множественной регрессии , методы отделения существенных переменных от несущественных, определения достаточного количества переменных, выявления зависимости (интерколлинеарности ) переменных. Особенности экономических переменных и связей между ними привели к включению в уравнение регрессии переменных не только в первой, но и во второй степени и вообще более сильных нелинейностей, приводя тем самым к учету существенно нелинейных связей. Наконец, взаимодействие социально-экономических переменных может рассматриваться как самостоятельная компонента в уравнении регрессии .

Проникновение математики в экономическую науку связано с преодолением значительных трудностей. В этом отчасти была повинна математика, развивающаяся на протяжении нескольких веков в основном в связи с потребностями физики и техники. Но главные причины лежат все же в природе экономических процессов, в специфике экономической науки. Большинство о