ЭКОНОМЕТРИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ

Эконометрикой принято считать раздел экономики, который занимается разработкой статистических методов, а также применением их в качестве инструмента для изменения взаимосвязей между экономическими переменными. Данное понятие применяли многие ученые, например, Фишер, который и ввел такое понятие, как «эконометрика» в 1926 году.

Главной задачей эконометрики выступает наполнение эмпирическим содержанием экономических рассуждений. Данное высказывание основано на мнении ученого Клейна.

Эконометрические модели, в свою очередь – это составляющие эконометрики, которые помогают определить зависимость между какими-либо объектами [1].

Выбранная нами тема является наиболее важной в изучении эконометрики и именно поэтому она является актуальной для нашего исследования.

Цель работы: рассмотреть основные эконометрические модели, а также изучить значимость регрессионных уравнений.

В соответствии с поставленной целью, мы можем определить задачи:

1. Рассмотреть теоретические аспекты эконометрических моделей.
2. Определить этапы эконометрического моделирования.
3. Определить значимость регрессионных уравнений.
4. Сделать выводы.

В ходе исследования были использованы материалы из собственных наблюдений, а также труды следующих авторов: Власов Д. А., Змушко А. А., Ковалева Л. Ю., Изотов В. Н.

Для того, чтобы в дальнейшем рассматривать эконометрические модели, необходимо изучить понятие эконометрического моделирования, а также его основные этапы.

Зачастую, исследуя сложные экономические системы, используют моделирование в качестве единственно возможного подхода к их изучению. Таким образом, моделирование – это воспроизведение действий какой-либо системы на специальной модели, которая построена по правилам системы. Математическая модель может описала либо графиком, либо системой уравнений.

В общем виде эконометрическая модель выглядит следующим образом: Y=f(x)+E, где Y– это результативный признак или, другими словами, зависимая переменная, f(x) – это объясняющая часть, зависящая от объясняющих переменных, а E – это случайная составляющая.

Особенностью эконометрических моделей является то, что на основании экспериментальных данных имеется возможность определения объясняющей части, а также рассмотрения случайной составляющей в качестве случайной величины.

Выделим некоторые преимущества моделирования [3]:

1. Есть возможность эксперимента без опыта.
2. Есть возможность минимизации затрат времени.
3. Есть возможность минимизации затрат средств.
4. Можно использовать вычислительные средства для моделирования, и они станут дешевле, удобнее и быстрее.

Рассмотрим этапы эконометрического моделирования. В целом, выделяют шесть этапов эконометрического моделирования:

1. Постановочный этап.
2. Априорный этап.
3. Этап параметризации.
4. Информационный этап.
5. Этап идентификации.
6. Этап верификации модели.

В ходе постановочного этапа формируют задачу и главную цель исследования, а также тот набор переменных, которые участвуют в модели.

Априорный этап заключается в проведении анализа сущности объекта, который изучается в ходе построения модели. Формируется и формализуется та информация, которая является априорной, то есть известной до начала моделирования. Такая информация относится к природе и возникновению исходных статистических данных, а также случайных остаточных составляющих.

Этап параметризации характеризуется осуществлением самого моделирования. То есть на данном этапе выбирается общий вид модели, а также выясняется состав и форма связей, которые входят в такую модель.

Информационный этап – это сбор данных, которые необходимы для построения модели. Регистрируются определенные значения факторов, которые участвуют в модели, а также показатели на разных уровнях моделирования.

Этап идентификации модели характеризуется осуществлением статистического анализа модели, а также оценки его параметров. Отметим, что выполнению данного этапа посвящена огромная часть учебных и методических пособий.

Заключительный, шестой этап основывается на сопоставлении данных (реальных и модельных). То есть именно здесь проверяется истинность и адекватность модели.

Эконометрические модели можно поделить на три класса: регрессионная, системы уравнений одновременного типа, модели временных показателей [2].

Регрессионная модель отличается тем, что имеет одно уравнение вида: Y(i)=f(x1(i),x2(i),…,xm(i)), где m – это количество независимых переменных, а i – номер наблюдения.

Второй класс эконометрических моделей можно описать с помощью систем взаимосвязанных регрессионных уравнений, которые могут позволить объяснить результативные признаки.

Третий класс – это модели временных показателей. В данных моделях результативный признак является функцией переменной времени, а также переменных, которые могут относиться к другим временным моментам.

Таким образом, мы можем сделать вывод о том, что эконометрические модели позволяют рассмотреть какой-либо объект в определенной ситуации.

Список литературы:

1. Власов Д. А. Эконометрические модели и методы для развития // Инновационные технологии управления. – 2018. – С. 214-215.
2. Изотов В. Н. Оптимальное управление проектами на основе эконометрических моделей // Гражданское общество. – 2019. – С. 164.
3. Типологические модели использования производственных ресурсов Ляховецкий А.М., Сенникова А.Е., Суслов А.И. Труды Кубанского государственного аграрного университета. 2012. № 34. С. 40-46.
4. Сенникова А.Е. Анализ зависимости объемов продаж от объема затрат на таргетированную рекламу фирмы / А.Е. Сенникова, Д.И. Элефтериади // Colloquium-journal. 2019. № 11-5 (35). С. 143-144.
5. Давыденко Н.Г. Экономическая оценка устойчивости деятельности ОАО «Имени Ильича» ст. Ленинградская / Н.Г. Давыденко, М.М. Масько, А.А. Лиховицкая // сборник статей Региональной научно-практической конференции преподавателей, аспирантов, магистров и студентов (г.Краснодар 15 ноября 2019 г.) – Краснодар: Краснодарский ЦНТИ – филиал ФГБУ «РЭА» Минэнерго России, 2019. – С. 16-20.
6. Оценка эффективности использования ресурсного потенциала на основе типологических моделей Горелова Г.В., Ляховецкий А.М., Сенникова А.Е. Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета. 2012. № 80. С. 569-582.
7. Сенникова А.Е. Анализ конкурентоспособности фирмы / А.Е. Сенникова, И.В. Шахов // Colloquium-journal. 2019. № 9-7 (33). С. 58-60.
8. Ворокова Н. Х. Совершенствование регионального размещения сельскохозяйственного производства / Н. Х. Ворокова, А. Е. Сенникова // Редакция журнала «Экономика и предпринимательство» (Москва). 2019. № 7 (108) – С. 413-416.
9. Сенникова А. Е. Современное инвестиционное состояние агропромышленных регионов России / А. Е. Сенникова, Е. Н. Шаталова // ЭКОНОМИКА И СОЦИУМ Издательство: ООО «Институт управления и социально-экономического развития» (Саратов). 2018. № 6 (49) – С. 1091-1097.