Помощничек
Главная | Обратная связь


Археология
Архитектура
Астрономия
Аудит
Биология
Ботаника
Бухгалтерский учёт
Войное дело
Генетика
География
Геология
Дизайн
Искусство
История
Кино
Кулинария
Культура
Литература
Математика
Медицина
Металлургия
Мифология
Музыка
Психология
Религия
Спорт
Строительство
Техника
Транспорт
Туризм
Усадьба
Физика
Фотография
Химия
Экология
Электричество
Электроника
Энергетика

Обработка информационных данных



Предмет эконометрики

Потребность в способах статистического анализа данных в экономической практике очень большая. Для успешного функционирования в условиях жесткой конкуренции, банки, страховые компании, предприятия испытывают потребность в анализе имеющейся информации и получении с нее обоснованных выводов. Анализ такой информации осуществляется с помощью методов, объединенных в дисциплину «Эконометрика».

Буквальный перевод слова «эконометрия» означает «измерение экономики».

Эконометрика - это наука, которая изучает количественные закономерности и взаимосвязи экономических объектов и процессов с помощью математико-статистических методов и моделей. Т.е. эконометрика восстанавливает неизвестные экономико-математические зависимости по статистическим данным и рассматривает возможность использования этих моделей в экономических исследованиях.

Модель – это искусственное воссоздание некоторого экономического процесса для исследований. В эконометрии под моделью подразумевают математическую модель, т.е. описание экономического процесса с помощью математических формул.

Эконометрические модели количественно описывают связь между входными факторами экономической системы X и результирующим показателем Y плюс влияние случайной компоненты e.

Прогноз – это расчет неизвестного показателя по заданным факторам на основе модели.

Этапы эконометрического анализа

Чтобы провести эконометрический анализ, нужно:

1. Выдвигаем гипотезу о виде зависимости по статистическим данным в соответствии с набором факторов.

2. Провести оценку неизвестных параметров модели.

3. Проверить модель на адекватность.

4. Использовать модель в экономических прогнозах и исследованиях.

Классификация эконометрических моделей

Эконометрические модели
Однофакторные y=f(x)
Многофакторные y=f(x1,x2,…)
Линейные
Квазилинейные
Сущ. нелинейные
Нелинейные
Линейные
Квазилинейные
Сущ. нелинейные
Нелинейные

 

 


Существенно нелинейные модели – вопрос тонкий, рассматривать не будем. Во многих ППП заложены статистические исследования линейных моделей.

 

Информационная база эконометриики

Решение задач эконометрии проводится на статистических данных. Статистические данные – это данные, собранные на реальных экономических объектах.

В эконометрии статистические данные можно подразделить на 2 типа: динамические (временные) и вариационные ряды.

Временные ряды это последовательность наблюдений за одним и тем же процессом или явлением в различные промежутки времени. Например, данные о динамике уровня инфляции за определенный период.

Вариационные (перекрестные) ряды – последовательность наблюдений по какому-либо экономическому показателю для разных однотипных объектов. Все замеры произведены в одно и то же время. Значения вариационного ряда располагают в порядке возрастания.

 

Обработка информационных данных

Совокупность данных динамических и вариационных рядов обрабатывается по правилам, разработанным в математической статистике.

Понятие генеральной совокупности: - все возможные реализации интересующего нас показателя. На практике наблюдаем случайно выбранные значения этого показателя (выборка). По генеральной совокупности можно получить точные значения параметров, по выборке – приближенные или оценки.

Объем выборки n – суммарное количество наблюдений. Объемы выборок могут быть небольшими (n≤10), большими (n≈100) и очень большими (n≈104). На практике чаще всего приходится иметь дело с большими и очень большими выборками, поэтому расчет проводится с помощью компьютера.

Основные формулы для выборки xi (i=1…n)

Во всех случаях всю совокупность выборочных данных стараются охарактеризовать некоторыми усредненными параметрами, которые учитывают особенности выборки. По выборкам производится расчет основных статистических характеристик:

1. Минимальное и максимальное значения выборки.

2. Среднее значение .

3. Вариация (дисперсия)

Дисперсии характеризуют, на сколько сильно рассеяны значения выборки относительно среднего значения

D(X) малая

 

D(X) большая

4. Среднеквадратическое отклонение или стандартное отклонение.

Эта величина характеризует среднее отклонение выборочных значений в среднем от




Поиск по сайту:

©2015-2020 studopedya.ru Все права принадлежат авторам размещенных материалов.