WWW.REFERATCENTRAL.ORG.UA - Я ТУТ НАВЧАЮСЬ

... відкритий, безкоштовний архів рефератів, курсових, дипломних робіт

ГоловнаЕкономіка (різне) → Комп’ютерна економетрія - Контрольна робота

Комп’ютерна економетрія - Контрольна робота

прогнозної чи містить у якомусь змісті "планові" елементи. Варто розрізняти проблеми, зв'язані з аналізом окремих рівнянь економетричних моделей чи систем рівнянь у цілому. Аналіз окремих рівнянь простіше, однак за таким аналізом можна не побачити безліч системних питань.
Багато статистичних роблем зв'язані з недоліком доступних даних. У результаті багато рівнянь погано специфіковані: у них пропущені деякі необхідні перемінні, що веде до перекручування оцінок параметрів. Іншим джерелом поганої специфікації в рівняннях є помилки виміру спостерігання перемінних, котрі створюють труднощі частіше в регіональних, чим у національних, моделях, що порозумівається більш високим загальним рівнем розробки останніх. Ще з великими труднощями зіштовхується дослідник при використанні спільних систем рівнянь. Ця методика вимагає більшого числа ступенів волі, тому що в розрахунках використовуються скорочені форми рівнянь. Подібні проблеми мають велике значення в регіональних моделях, оскільки число екзогенних перемінних у них відносно велико в порівнянні з величиною вибірки і числом ендогенних перемінних.
Погана специфікація і використання тимчасових рядів можуть приводити до мультиколлінеарності, при якій незалежні перемінні виявляються взаємно зв'язаними і стає неможливим незалежно визначити вплив окремих перемінних на залежну перемінну. У випадку поганої специфікації, якщо яка-небудь перемінна помилково пропущена в правій частині, а ця перемінна корелює з незалежними перемінними, що залишилися, неминуче перекручування одержуваних коефіцієнтів. Використання тимчасових рядів у регіональних (так само, як і в національних) економетричних моделях означає, що величини перемінних випробують циклічні коливання і тому корелюють згодом і відповідно один з одним; ця обставина є іншим важливим джерелом мультиколлінеарності.
При розробці прогнозів за допомогою регіональних моделей вплив мультиколлинеарности може бути, однак, невелико, якщо спільний розподіл незалежних перемінних не змінилося при переході від базисного до прогнозного періоду. При прогнозуванні ми більше зацікавлені в спільному впливі цих перемінних, чим у впливі кожної з них. Якщо ж регіональна модель використовується для інших цілей, чим прогнозування, мультиколлинеарность серйознішає проблемою.
Іншою широковідомою проблемою є автокореляція, що виникає, коли випадкові складові послідовно корелюються, тобто
ut = put-1+et
де р - коефіцієнт кореляції ( | р | < 1) і е t - випадкова складова. Вона нерідко виникає при використанні тимчасових рядів, особливо якщо рівняння погано специфіковані чи в них маються запізнілі ендогенні перемінні. Автокореляція виражається в появі незалежних перемінних з великою дисперсією вибірки і статистики з великою дисперсією вибірки.
Аналіз регіональних моделей з погляду тільки окремих рівнянь недостатній, оскільки навіть у кращому випадку "окремі рівняння не обов'язково складають систему".
Ефективний аналіз регіональних моделей можливий тільки при розгляді систем рівнянь у цілому. При цьому зустрічаються принаймні з трьома видами труднощів. По-перше, існує мало видів стандартних статистичних іспитів, придатних для визначення "добре підігнаної системи". По-друге, більшість авторів узагалі не робить детального аналізу і яких-небудь іспитів своїх моделей, задовольняючи виписуванням систем рівнянь. Нарешті, мало досліджений вплив методу розрахунку на ефективність регіональних економетричних моделей.
Отже, у цілому регіональні моделі досить прості, розробляються на базі порічної інформації, мають статичний і рекурсивний характер. Ці моделі тісно зв'язані з національною економікою, часто за допомогою механізму тих чи інших національних економетричних моделей. Майже у всіх моделях регіон розглядається як крапка в просторі; важливі внутрірайонні явища й аспекти політики ігноруються.
2.
Економетричні прогнозні дослідження, початок яким було покладено наприкінці 20-х рр., до 70-их рр. утворили самостійний науковий напрямок у світовій економічній науці. І в нас у країні, і за рубежем тисячі наукових колективів, окремих дослідників у наукових центрах, університетах і інститутах, державних установах і приватних компаніях займаються розробкою і використанням економетричних моделей і методів у рішенні багатьох і багатьох проблем. Наприклад, тільки в США вартість економетричних розробок, по оцінках журналу "Бізнес уик", вже в 1981 р. перевищила 100 млн. доларів.
Найбільш ранні економетричні дослідження проводилися норвезьким економістом Р.Фришом. Надалі цей напрямок стало використовуватися на Заході для прогнозування самого широкого кола процесів в області політики, науково-технічного прогресу, продуктивності праці, фінансів і цін, попиту і споживання і т.п. на різний період. Особливо зросло значення економетричних прогнозів з розвитком державно-монополістичного регулювання і зв'язаної з цим необхідності розробки інструментарію для аналізу ефективності економічної політики. Це дозволяє багатьом фахівцям вважати економетрику найбільш важливим з методів прогнозування, що грає величезну і всі зростаючу роль у прогнозних розробках.
Бурхливий розвиток економетрики до деякої міри обумовлено відносною ясністю і визначеністю принципів розробки прогнозів на базі економетричних моделей і методів. Використання прогнозних розробок економетричних моделей так чи інакше засновано на припущенні про збереження в майбутньому основних причинно-наслідкових відносин між характеристиками досліджуваного процесу і факторами, що впливають на них, що мали місце протягом деякого періоду часу в минулому і сьогоденні.2
Розгляд того чи іншого економічного явища може бути сполучене як з необхідністю обліку тимчасових факторів, так і з її відсутністю. У зв'язку з цим виявлення необхідності фіксації характеру тимчасових змін параметрів, що описують економічне явище, обумовлює використання динамічних методів, а виявлення необхідності фіксації співвідношення між параметрами, що не залежать від часу, обумовлює використаннястатичних математичних методів.
Так, моделі, використовувані в короткостроковому прогнозуванні, у цілому призначені для визначення політики стабілізації, виявлення крапок перегину траєкторій розвитку досліджуваних процесів. Вони відбивають найближчі перспективи розвитку економіки, стан ринку капіталу, динаміку робочої сили і т.д. Вони розробляються в основному на базі квартальної статистики і відрізняються значною "твердістю" своєї структури. В міру нагромадження статистичного матеріалу через визначені інтервали часу такі моделі піддаються уточненню. Моделі середньострокового і довгострокового прогнозування застосовуються для визначення ефективних напрямків економічної політики в області стабілізації цін, підтримки визначеного рівня зайнятості на основі керування оподатковування дисконтними ставками і т.п. При цьому довгострокові моделі, як правило, спрямовані на відображення динаміки пропозиції, оцінку економічного потенціалу з урахуванням демографічного фактора, науково-технічного прогресу, великих інвестицій, вплив яких на економіку виявляється на досить тривалому відрізку часу. Такі моделі часто розробляються для вивчення проблем циклічності економіки.
Дуже широке застосування економетрическое прогнозування знаходить у нашій країні. Область застосування методів економетричного прогнозування охоплює:
макроекономічні процеси на рівні сусідніх країн, республік і областей; процеси, що характеризують мінливість народного добробуту, соціальне розвиток, міграцію, народжуваність, смертність; виробничі процеси (продуктивність праці, керування запасами, випуск продукції); процеси регіонального розвитку і міжрегіональної взаємодії й ін.1
Іноді економічна діяльність сполучена з такими аспектами, що характеризуються, як діяльність двох чи декількох суб'єктів із протилежними інтересами в умовах конкуренції. У цьому випадку для відображення даної економічної діяльності в
Loading...

 
 

Цікаве