WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 || 3 | 4 |   ...   | 82 |
С середины 1980-х годов читался спецкурс, в котором излагались основы классической эконометрии, относящиеся к регрессионному анализу. В это же время в рамках «Общей теории статистики» достаточно развернуто начал изучаться материал анализа временных рядов. На базе этих дисциплин в начале 1990-х годов был создан единый курс «Эконометрия», который, постоянно совершенствуясь, читается как обязательный до настоящего времени. Во второй половине 1990-х годов был разработан и введен в практику преподавания обязательный курс «Эконометрия-II» для магистрантов.

В конце 1990-х годов на экономическом факультете был восстановлен — на принципиально новом уровне — курс «Общая теория статистики», дающий начальное представление об эмпирических исследованиях.

Эконометрия (другой вариант термина в русском языке — эконометрика) — это инструментальная наука, позволяющая изучать количественные взаимосвязи экономических объектов и процессов с помощью математических и статистических методов и моделей. Дословно этот термин означает «экономическое измерение».

Эконометрия связывает экономическую теорию, прикладные экономические исследования и практику. Благодаря эконометрии осуществляется обмен информацией между этими взаимодополняющими областями, происходит взаимное обогащение и взаимное развитие теории и практики.

Эконометрия дает методы экономических измерений, а также методы оценки параметров моделей микро- и макроэкономики. При этом экономические теории выражаются в виде математических соотношений, а затем проверяются эмпирически статистическими методами. Кроме того, эконометрия активно используется для прогнозирования экономических процессов и позволяет проводить планирование как в масштабах экономики в целом, так и на уровне отдельных предприятий.

В экономике (как и в большинстве других научных дисциплин) не существует и не может существовать абсолютно точных утверждений. Любое эмпирическое утверждение имеет вероятностную природу. В частности, экономические измерения содержат различного рода ошибки. Таким образом, в прикладных экономических исследованиях требуется использовать статистические методы.

Методы эконометрии, позволяющие проводить эмпирическую проверку теоретических утверждений и моделей, выступают мощным инструментом развития самой экономической теории. С их помощью отвергаются одни теоретические концепции и принимаются другие гипотезы. Теоретик, не привлекающий эмпирический материал для проверки своих гипотез и не использующий для этого эконометриче12 Введение ские методы, рискует оказаться в мире своих фантазий. Важно, что эконометрические методы одновременно позволяют оценить ошибки измерений экономических величин и параметров моделей.

Экономист, не владеющий методами эконометрии, не может эффективно работать аналитиком. Менеджер, не понимающий значение этих методов, обречен на принятие ошибочных решений.

Эта книга адресована студентам, магистрантам и аспирантам экономических факультетов классических университетов. Она соответствует требованиям государственного образовательного стандарта по дисциплине «Эконометрика». Кроме того, издание будет полезно преподавателям эконометрии, исследователям, работающим в области прикладной экономики, специалистам по бизнес-планированию и финансовым аналитикам.

Учебник предполагает определенный уровень базовой математической подготовки читателя, владение им основами линейной алгебры, математического анализа, теории вероятностей и математической статистики в объеме курсов для нематематических специальностей вузов. Некоторые наиболее важные сведения из этих разделов высшей математики приведены в приложении к учебнику.

Необходимость в создании учебника по эконометрии вызвана отсутствием отечественного варианта, который бы охватывал все основополагающие позиции современной эконометрической науки. Появившиеся в последние годы учебные издания лишь частично покрывают программу курса, читаемого на экономическом факультете Новосибирского государственного университета. В частности, эти учебники, посвященные в основном регрессионному анализу, не уделяют достаточного внимания теории временных рядов. При создании настоящего учебника авторы стремились систематизировать и объединить в рамках одного источника различные разделы экономической статистики и эконометрии.

Структура учебника примерно соответствует учебному плану экономического факультета НГУ. Соответственно, он состоит из четырех частей: «Введение в социально-экономическую статистику», «Эконометрия-I: регрессионный анализ», «Эконометрия-I: анализ временных рядов», «Эконометрия-II». Каждая часть покрывает семестровый курс. Соответствующие разделы читаются в качестве обязательной дисциплины во втором, четвертом и пятом семестрах бакалавриата и в первом семестре магистратуры. Полный курс эконометрии на ЭФ НГУ (включая «Введение в социально-экономическую статистику») рассчитан на 152 часа аудиторных занятий (45% лекций, 55% семинарских занятий).

В первой части «Введение в социально-экономическую статистику» представлен материал, который более глубоко раскрывается в других частях учебника.

В данной части рассмотрены особенности экономических величин, изложены проВведение блемы экономических измерений, приводится обсуждение основных описательных статистик, рассмотрен индексный анализ, дан обзор основ анализа связей.

Вторая часть посвящена классическому регрессионному анализу. Здесь рассматривается метод наименьших квадратов в разных вариантах (включая ортогональную регрессию), приведена основная модель линейной регрессии, излагаются методы оценки параметров регрессии в случаях, когда нарушаются требования основной модели (мультиколлинеарность, автокорреляция и гетероскедастичность, наличие ошибок в переменных), рассматриваются способы включения в регрессионное уравнение качественных переменных как для факторов (фиктивные или псевдопеременные), так и для зависимой переменной (модели логит и пробит). Большое внимание уделяется применению основных критериев проверки статистических гипотез в регрессионном анализе (тестированию): критерии Стьюдента, Фишера и Дарбина—Уотсона. Завершается вторая часть изложением некоторых проблем и методов оценки параметров одновременных систем уравнений. Особенность этого раздела учебника состоит в использовании матричного подхода, позволяющего достичь общности и лаконичности изложения материала.

Третья часть посвящена анализу временных рядов. В ней рассматривается как классический инструментарий — выделение трендов, спектральный и гармонический анализ, модели Бокса—Дженкинса, так и более современные методы — динамическая регрессия, ARCH- и GARCH- процессы, единичные корни и коинтеграция, которые недостаточно освещены в отечественной литературе. Классические методы излагаются исходя из стремления дать математическое обоснование множеству утверждений, которые в существующих учебниках просто констатируются, что существенно затрудняет восприятие материала.

Заключительная четвертая часть содержит разделы, в большинстве своем неизвестные русскоязычному читателю, однако без их знания практически невозможно проведение качественного эконометрического исследования. Это классические критерии проверки гипотез, метод максимального правдоподобия, дисперсионный анализ, основы байесовских методов, модели с качественными зависимыми переменными и более сложные разделы анализа временных рядов, в частности, векторная авторегрессия и подход Йохансена к анализу коинтеграционных связей.

Учебник содержит большое количество задач и упражнений. Кроме того, в каждой главе приведен список литературы, которая может быть использована в качестве дополнения к материалу главы.

Подготовка ученика осуществлялась при финансовой и методической поддержке программ TEMPUS (TACIS) JEP 08508–94: «Перестройка и совершенствование подготовки экономистов в НГУ» (1994–1997гг.) и «Совершенствование 14 Введение преподавания социально-экономических дисциплин в вузах» в рамках «Инновационного проекта развития образования (2002–2004гг.)».

В списке литературы после каждой главы звездочкой отмечены основные источники.

Авторский коллектив благодарит всех, кто помогал в работе над учебником.

Особая благодарность Владимиру Шину, который осуществил верстку оригиналA макета в формате LTEX, а также Марине Шин, проделавшей большую работу по редактированию и согласованию различных частей учебника.

Авторы будут признательны читателям за любые комментарии, сообщения о недочетах и опечатках в этом учебнике.

Часть I Введение в социально-экономическую статистику Это пустая страница Глава Основные понятия 1.1. Краткая историческая справка Практика статистики зародилась давно, по-видимому, вместе со становлением элементов государственности. Не случайно во многих языках статистика и государство — однокоренные слова. Государству в лице представителей госаппарата всегда надо было хотя бы приблизительно знать численность населения страны, ее экономический потенциал, фактическое состояние дел в разных сферах общественной жизни. Иначе нельзя сколько-нибудь эффективно собирать налоги, проводить крупные строительные работы, вести войны и т.д.

Статистическая теория возникла как результат обобщения уже достаточно развитой статистической практики. Начало ее становления обычно связывают с работами английских политических арифметиков XVII века и, прежде всего, с именем Вильяма Петти (1623–1687). В XVIII веке статистическая теория развивалась под флагом государствоведения, зародившегося в Германии. Именно германские ученые в конце XVIII века стали использовать термины «статистика», «статистик», «статистический» в смысле, близком к современному. Хотя слово «статистик» намного старше, его — в ином смысле — можно найти в произведениях Шекспира (начало XVII века). Эти слова, по-видимому, происходят более или менее косвенно от латинского слова «status» в том его смысле, который оно приобрело в средневековой латыни, — политическое состояние.

Германские авторы, и вслед за ними известный английский ученый сэр Джон Синклер, использовали термин «статистика» в смысле простого изложения заслу18 Глава 1. Основные понятия живающих внимание данных, характеризующих государство. Причем форма изложения являлась преимущественно словесно-текстовой. Для того времени такое понимание было достаточно естественным, т.к. достоверных числовых данных было еще очень мало. Лишь спустя несколько десятилетий с термином «статистика» стали связывать изложение характеристик государства численным методом. Нод аже после образования в Англии Королевского статистического общества в 1834 году такое понимание статистики еще не стало обычным.

Одним из ярких представителей статистики XIX века является бельгийский ученый Адольф Кетле (1796–1874) — создатель первого в мире центрального государственного статистического учреждения в Бельгии, организатор и участник первых международных статистических конгрессов. Он установил, что многие массовые явления (рождаемость, смертность, преступность и т.д.) подчиняются определенным закономерностям, и применил математические методы к их изучению.

В России первым общегосударственным органом статистики явилось Статистическое отделение Министерства полиции (1811), а затем — Министерства внутренних дел (1819). Его начальником был один из первых российских статистиков Герман К.Ф. (1767–1838) — автор первого русского оригинального труда по теории статистики — книги «Всеобщая теория статистики» (1809).

Корни современной теории статистики, прежде всего математической статистики, могут быть прослежены в работах Лапласа и Гаусса по теории ошибок наблюдения, но начало расцвета самой науки относится только к последней четверти XIX века. Значительную роль на этом этапе сыграли работы Гальтона и Карла Пирсона.

1.2. Предмет статистики В статистике собираются и систематизируются факты, которые затем анализируются и обобщаются в «содержательных» общественных науках. Поэтому не всегда бывает просто провести границу между собственно статистикой и той общественной наукой, которую она «снабжает» информацией. И многие статистики склонны расширять рамки своей дисциплины за счет «содержательной» тематики.

Это — их право, но в строгом смысле статистика является наукой о методах количественного (численного) отражения фактов общественной жизни. Именно так понимается статистика в данной книге.

Требуется пояснить, почему в данном определении статистики она связывается именно с науками об обществе.

Любая наука, основываясь на наблюдениях за реальными фактами, стремится их систематизировать, обобщить, выявить закономерности, найти законы, построить теоретические модели, объясняющие наблюдаемую действительность. Други1.2. Предмет статистики ми словами, наука стремится выявить и затем количественно определить структуру причинно-следственных связей. Но события реальной жизни происходят под влиянием многих причин, и простое пассивное наблюдение далеко не всегда дает возможность найти эти причины. Более того, такое наблюдение может привести к выводам, прямо противоположным действительности. «Не верь глазам своим» — фраза, резюмирующая многовековой опыт подобных наблюдений.

Однако, в так называемых точных науках научились проводить наблюдения так, чтобы однозначно и, как правило, в количественной форме определять причинноследственные связи. Такая организация наблюдения называется экспериментом.

Ученые — физики, химики, биологи могут провести «натурный» эксперимент, на входе которого фиксируются одна-две величины и определяется в результате, на что и как они влияют «при прочих равных условиях». В точных науках анализируются и обобщаются, как правило, наблюдения-результаты экспериментов, т.е. «рафинированные» экспериментальные данные. Прогресс в этих науках самым непосредственным образом связан с целенаправленным развитием возможностей экспериментирования, с развитием «синхрофазотронов».

Возможности проведения управляемых экспериментов в общественной жизни крайне ограничены. Поэтому общественные науки вынуждены опираться на неэкспериментальные данные, т.е. на результаты пассивных наблюдений, в потоке которых трудно уловить, а тем более количественно определить причинно-следственные связи. И статистика как раз и занимается методами сбора и подготовки таких данных к анализу, методами их первичного анализа, методами проверки теоретических гипотез на основе таких данных.

Конечно, и во многих необщественных сферах знания остается большое поле для статистики. Метеоролог строит свои прогнозы, основываясь в конечном счете на статистических данных; возможности управляемого эксперимента все еще ограничены в биологии и т.д. Но главным объектом статистики все-таки является общественная жизнь.

Pages:     | 1 || 3 | 4 |   ...   | 82 |



© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.