Учебное пособие. - Сумы: СумГУ, 2003. - 271с.
Данное пособие является вводным в курс эконометрики. В нем рассматриваются модели, описываемые одним регрессионным уравнением. Однако и на простейших примерах можно понять основные идеи эконометрики и трудности, которые возникают при эконометрическом моделировании.
Классический регрессионный анализ описывает экономические процессы с помощью одного уравнения регрессии. Это уравнение не функциональное, а стохастическое. В нем каждому набору объясняющих переменных может соответствовать сразу несколько значений объясняемой переменной. В уравнении должны присутствовать только существенные объясняющие переменные. Неконтролируемые или неучтенные факторы, а также ошибки измерения включаются в случайный член (случайное возмущение). Предполагается, что объясняющие переменные не случайны и не коррелируют между собой, а случайная составляющая имеет диагональную дисперсионно-ковариационную матрицу с равными диагональными элементами (дисперсиями).
Описания экономических процессов с помощью одного уравнения регрессии явно недостаточно в силу многообразного переплетения причин и следствий. Для более адекватного отражения многосторонних реальных взаимоотношений необходимо использовать систему регрессионных уравнений. Применение разработанных и вполне обоснованных тестов для проверки гипотезы о виде дисперсионно-ковариационной матрицы случайного возмущения показало, что рассчитанные значения случайного члена уравнения регрессии во многих случаях (особенно при анализе временных рядов) отвергают основные предположения классического регрессионного анализа. Идея о взаимосвязях между экономическими переменными, а также предположение об общем виде дисперсионно-ковариационной матрицы случайного возмущения привели к созданию нового типа стохастических моделей, которые стали называться эконометрическими.
Данное пособие является вводным в курс эконометрики. В нем рассматриваются модели, описываемые одним регрессионным уравнением. Однако и на простейших примерах можно понять основные идеи эконометрики и трудности, которые возникают при эконометрическом моделировании.
Классический регрессионный анализ описывает экономические процессы с помощью одного уравнения регрессии. Это уравнение не функциональное, а стохастическое. В нем каждому набору объясняющих переменных может соответствовать сразу несколько значений объясняемой переменной. В уравнении должны присутствовать только существенные объясняющие переменные. Неконтролируемые или неучтенные факторы, а также ошибки измерения включаются в случайный член (случайное возмущение). Предполагается, что объясняющие переменные не случайны и не коррелируют между собой, а случайная составляющая имеет диагональную дисперсионно-ковариационную матрицу с равными диагональными элементами (дисперсиями).
Описания экономических процессов с помощью одного уравнения регрессии явно недостаточно в силу многообразного переплетения причин и следствий. Для более адекватного отражения многосторонних реальных взаимоотношений необходимо использовать систему регрессионных уравнений. Применение разработанных и вполне обоснованных тестов для проверки гипотезы о виде дисперсионно-ковариационной матрицы случайного возмущения показало, что рассчитанные значения случайного члена уравнения регрессии во многих случаях (особенно при анализе временных рядов) отвергают основные предположения классического регрессионного анализа. Идея о взаимосвязях между экономическими переменными, а также предположение об общем виде дисперсионно-ковариационной матрицы случайного возмущения привели к созданию нового типа стохастических моделей, которые стали называться эконометрическими.