Подпишитесь на наши новости
Вернуться к началу с статьи up
 

ЭКОНОМЕ́ТРИКА

  • рубрика

    Рубрика: Экономика

  • родственные статьи
  • image description

    В книжной версии

    Том 35. Москва, 2017, стр. 268-269

  • image description

    Скопировать библиографическую ссылку:




Авторы: М. Ю. Турунцева

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».

Лит.: Маг­нус Я. Р., Ка­ты­шев П. К., Пе­ре­сец­кий А. А. Эко­но­мет­ри­ка. На­чаль­ный курс. 8-е изд. М., 2007; Вер­бик М. Пу­те­во­ди­тель по со­вре­мен­ной эко­но­мет­ри­ке. М., 2008; До­угер­ти К. Вве­де­ние в эко­но­мет­ри­ку. 3-е изд. М., 2009; Нос­ко В. П. Эко­но­мет­ри­ка. М., 2011. Кн. 1–2; Сток Д., Уот­сон М. Вве­де­ние в эко­но­мет­ри­ку. М., 2015; Грин У. Г. Эко­но­мет­ри­че­ский ана­лиз: М., 2016. Кн. 1–2.

Вернуться к началу