Ответы на экзаменационные билеты по эконометрике
Шрифт:
Отдельно взятый временной ряд можно рассматривать как выборку из бесконечного ряда значений показателей во времени. Примером временных данных могут служить данные о динамике индекса потребительских цен, ежедневные обменные курсы валют.
Отличия временных данных от пространственных данных:
1) единицы временных рядов подвержены явлению автокорреляции (зависимости между прошлыми и текущими наблюдениями временного ряда), т. е. они не являются статистически независимыми в отличие от единиц случайной пространственной выборки;
2) единицы временных рядов не являются
3) в отличие от пространственных данных временные данные естественным образом упорядочены во времени.
Панельными данными называются данные, содержащие сведения об одном и том же множестве объектов за ряд последовательных периодов времени.
Панельные данные являются обобщением или комбинацией пространственных и временных данных. Примером панельных данных могут служить показатели хозяйственной деятельности совокупности предприятий, которые собираются каждый год. В этом случае мы получим массив данных, в котором содержатся и данные об однородных объектах за один и тот же период времени, и последовательные значения одной экономической переменной в различные периоды времени. Но если совокупность предприятий из года в год будет различна, то такие данные уже не будут панельными.
Набором признаков называется совокупность экономической информации, которая характеризует изучаемый процесс или объект.
Признаки взаимосвязаны между собой, и при этом они могут выступать в одной из двух ролей:
1) в роли результативного или зависимого признака;
2) в роли факторного или независимого признака.
В эконометрических моделях результативный признак называется объясняемой переменной, а факторный признак называется объясняющей переменной.
В эконометрическом моделировании выделяют следующие виды экономических переменных:
1) экзогенные или независимые переменные (х), значения которых задаются извне. В определённой степени экзогенные переменные поддаются управлению;
2) эндогенные или зависимые переменные (у), значения которых определяются внутри модели;
3) лаговые переменные – это экзогенные или эндогенные переменные, которые относятся к предыдущим моментам времени и находятся в эконометрической модели одновременно с переменными, относящимися к текущему моменту времени. Например, xt-1 – это лаговая экзогенная переменная, а yt-1 – это лаговая эндогенная переменная;
4) предопределённые или объясняющие переменные – это лаговые (xt-1) и текущие (х) экзогенные переменные, а также лаговые эндогенные переменные (yt-1).
5) фиктивные переменные используются в эконометрических моделях для характеристики явления или процесса, в отношении которого нет данных по качественному признаку;
6) переменные-заместители искусственно вводятся в эконометрическую модель для характеристики явления или процесса, который не может быть количественно охарактеризован. При этом переменная-заместитель тесно
В эконометрических исследованиях большое внимание уделяется проблеме данных, т. е. специальным методам работы при наличии данных с пропусками, влиянию агрегирования данных на эконометрические измерения. Зачастую по единицам исследуемой совокупности информация отсутствует, а в наличии имеются данные, характеризующие более крупные единицы (агрегаты). Следует отметить, что при агрегировании временных данных опасность искажения результатов измерений гораздо больше, чем при агрегировании пространных данных, потому что с одной стороны, добавляется эффект автокорреляции, а с другой – происходит погашение случайной компоненты.
9. Общая модель парной (однофакторной) регрессии
Общая модель парной регрессии характеризует связь между двумя переменными, которая проявляется как некоторая закономерность лишь в среднем в целом по совокупности наблюдений.
Регрессионным анализом называется определение аналитического выражения связи между исследуемыми переменными, в котором изменение результативной переменной происходит под влиянием факторной переменной.
Модель регрессии или уравнение регрессии позволяет количественно оценить взаимосвязь между исследуемыми переменными.
Предположим, что имеется набор значений двух переменных: yi (результативная переменная) и xi (факторная переменная). Между этими переменными существует зависимость вида: y = f (x).
Задача регрессионного анализа состоит в том, чтобы по данным наблюдений определить такую функцию = f (x), которая наилучшим образом описывала исследуемую зависимость между переменными.
Для определения аналитической формы зависимости между исследуемыми переменными применяются следующие методы:
1) графический метод или визуальная оценка характера связи. В этом случае на линейном графике по оси абсцисс откладываются значения факторной переменной х, а по оси ординат – значения результативной переменной у. Затем на пересечении соответствующих значений отмечаются точки. Полученный точечный график в системе координат (х, у) называется корреляционным полем. Линия, которая соединяет точки на графике, называется эмпирической линией. По её виду можно судить не только о наличии, но и о форме зависимости между изучаемыми переменными;
2) на основе теоретического и логического анализа природы изучаемых явлений, их социально-экономической сущности;
3) определение аналитической формы зависимости между переменными экспериментальным путём.
При исследовании зависимости между двумя переменными чаще всего используется линейная форма связи. Это связано с двумя обстоятельствами:
1) чёткая экономическая интерпретация параметров линейной модели регрессии;
2) в большинстве случаев нелинейные модели регрессии преобразуются к линейному виду.