Файл: Понятие эконометрики. Области применения эконометрики по учебной дисциплине.docx
ВУЗ: Не указан
Категория: Не указан
Дисциплина: Не указана
Добавлен: 11.01.2024
Просмотров: 20
Скачиваний: 2
ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.
Частное учреждение образовательная организация высшего образования
"Омская гуманитарная академия"
КОНТРОЛЬНАЯ РАБОТА
на тему:
Понятие эконометрики. Области применения эконометрики.
по учебной дисциплине:
Эконометрика
Выполнила:
Волицкая Анастасия Евгеньевна
Фамилия И.О. Направление подготовки:
Экономика
Форма обучения:
Заочная
Омск, 2021
Содержание
1. Понятие эконометрики……………………………………………………… …...3
2. Эконометрические модели. ……………………………………………………...4
3. Области применения эконометрики……………………………………………. 5
3.1.Применение эконометрических моделей в здравоохранении…………… …..5
3.1.Применение эконометрических моделей в экономике. ………………………5
Заключение…………………………………………………………………………...7
Список использованной литературы…………………………………………….....9
1. Понятие эконометрики
Термин «эконометрика» введен в 1930 году лауреатом Нобелевской премии по экономике норвежским ученым Рагнаром Фришем и отражает содержание эконометрики как науки. Этот термин представляет собой комбинацию терминов «экономика» и «метрика» и означает «измерения в экономике».
Эконометрика – это наука, в которой на базе экономической теории и реальных статистических данных строятся математические модели массовых экономических явлений с целью количественного подтверждения или опровержения определенных экономических гипотез и прогнозирования соответствующих экономических показателей.
Таким образом, объектом исследования эконометрики являются реальные экономические процессы, а предметом ее исследования – количественные характеристики взаимосвязей в экономике.
Эконометрика – сравнительно молодая научная дисциплина, стремительно развивающаяся за последнее время. Постоянно усложняющиеся экономические процессы ведут к необходимости создания и совершенствования методов их изучения и анализа. Современная наука все шире использует математический и статистический аппарат для своих исследований. На практике распространение получили количественный анализ и моделирование.
2. Эконометрические модели
Каждый, изучающий экономику сталкивается с принципиальной идеей о взаимосвязях между экономическими показателями и необходимостью описания этих взаимосвязей с помощью математических соотношений. Например, формирующийся на рынке спрос на некоторый товар есть функция его цены; затраты, связанные с изготовлением какого-либо продукта, зависят от объема производства; потребительские расходы могут быть функцией дохода и т. д. Все это примеры связей между двумя переменными, одна из которых (спрос на товар, производственные затраты, потребительские расходы) играет роль объясняемой переменной (или результирующего показателя), а другие интерпретируются как объясняющие переменные (факторы или регрессоры). Однако реально в каждое такое соотношение приходится вводить несколько объясняющих переменных и случайную составляющую, отражающую влияние на результирующий показатель всех неучтенных факторов или обусловленную другими причинами. Спрос на товар можно рассматривать как функцию его цены, потребительского дохода и цен на конкурирующие и дополняющие товары, производственные затраты будут зависеть от объема производства, от его динамики и от цен на основные производственные ресурсы; потребительские расходы можно определить как функцию дохода, ликвидных активов и предыдущего уровня потребления. При этом участвующая в каждом из этих соотношений случайная составляющая обуславливает стохастический или статистический характер зависимости. Эта зависимость выражается в том, что если мы зафиксируем на определенных уровнях значения объясняющих переменных, допустим, цены на сам товар и на конкурирующие с ним или дополняющие товары, а также потребительский доход, то не можем ожидать, что тем самым однозначно определяется спрос на этот товар. Иными словами, в реальной ситуации мы имеем случайное варьирование величины спроса относительно некоторого уровня даже при неизменных значениях всех объясняющих переменных.
3. Области применения эконометрики
3.1.Применение эконометрических моделей в здравоохранении
Одним из наиболее популярных методов исследования и прогнозирования в экономике здравоохранения - является эконометрический, основанный на применении корреляционного и регрессионного анализа. Построение экономико-статистических моделей позволяет дать качественную и количественную характеристику связи, зависимости и взаимной обусловленности экономических показателей. Хотя модель может претендовать лишь на более или менее упрощенное отражение действительности, она обеспечивает математический подход к исследованию сложившихся экономических взаимосвязей, к выяснению вопросов о том, существенна ли изучаемая зависимость, в какой форме она проявляется и т. д. Именно вследствие математической завершенности, количественной определенности своих характеристик и оценок экономико-статистическая модель служит не только средством анализа предшествующего экономического развития, но и становится важным инструментом прогнозирования.
3.2.Применение эконометрических моделей в экономике
Эконометрика не так сильно оторвалась от реальных задач, как математическая статистика, специалисты в области которой зачастую ограничиваются доказательством теорем, не утруждая себя вопросом о том, для решения каких практических задач эти теоремы могут быть нужны. Поэтому эконометрические модели обычно доводятся "до числа", т.е. применяются для обработки конкретных эмпирических данных. Так, эконометрические методы нужны для оценки параметров экономико-математических моделей, например, моделей логистики. Приведение к сопоставимым ценам - составная часть любого экономического расчета, связанного более чем с одним моментом времени.
Эконометрические методы следует использовать как составную часть научного инструментария практически любого технико-экономического исследования. Оценка точности и стабильности технологических процессов, разработка адекватных методов статистического приемочного контроля и статистического контроля технологических процессов, оптимизация выхода полезного продукта методами планирования экстремального эксперимента в химико-технологических системах, повышение качества и надежности изделий, сертификация продукции, диагностика материалов, изучение предпочтений потребителей в маркетинговых исследованиях, применение современных методов экспертных оценок в задачах принятия решений, в частности, в стратегическом, инновационном, инвестиционном менеджменте.
Заключение
В данной работе я рассмотрела методы восстановления временных зависимостей на основе наименьших квадратов и наименьших модулей. Среди них важное место занимают модели линейной (по параметрам) регрессии. Большое значение приобретает задача оценивание необходимой степени полинома. Полезны модели авторегрессии, в том числе простейшая эмпирическая модель экспоненциального сглаживания. Оценка длины периода может быть сделана на основе методов статистики объектов нечисловой природы путем минимизации в функциональном пространстве. Также рассмотрела типичные системы эконометрических
моделей и примеры их практического применения
Эконометрика - это раздел экономики, занимающийся разработкой и применением статистических методов для измерений взаимосвязей между экономическими переменными (С.Фишер). С.А.Айвазян полагает, что эконометрика объединяет совокупность методов и моделей, позволяющих на базе экономической теории, экономической статистики и математики констатического инструментария придавать количественные выражения качественными зависимостями.
Экономическая составляющая эконометрии, безусловно, является первичной. Именно экономика определяет постановку задачи и исходные предпосылки, а результат, формируемый на математическом языке, представляет интерес лишь в том случае, если удается его экономическая интерпретация. В то же время многие эконометрические результаты носят характер математических утверждений (теорем).Широкому внедрению эконометрических методов способствовало появление во второй половине ХХ века ЭВМ и в частности персональных компьютеров.
Компьютерные эконометрические пакеты сделали эти методы более доступными и наглядными, так как всю наиболее трудоемкую работу, по расчетам статистики, параметров, построению таблиц и графиков в основном стал выполнять компьютер, а эконометристу осталась главным образом: постановка задачи, выбор соответствующих моделей и методов её решения, интерпретации результатов.
Под системой эконометрических уравнений обычно понимается система одновременных, совместных уравнений. Ее применение имеет ряд сложностей, которые связаны с ошибками спецификации модели. В виду большого числа факторов, влияющих на экономические переменные, исследователь, как правило, не уверен в точности предполагаемой модели для описания экономических процессов.
Список использованной литературы
1.Носко В.П. Эконометрика для начинающих. Основные понятия, элементарные методы, границы применимости, интерпретация результатов. – М., 2019г.
2. Мардас А. Н. Эконометрика. Краткий курс. - М. , 2020г.
3. Математические модели в экономике: Учебное пособие. – М.: ИМПЭ им. А.С. Грибоедова, 2019г.
4. Давыдов С.Б. Математическое моделирование экономических систем. – М.: Современный гуманитарный университет, 2020г.
5.Иванова В.М. Основы эконометрики. - М.: МЭСИ, 2011.
Доугерти К. Введение в эконометрику. - М.: Финансы и статистика, 2019.
6.Эконометрика: Учебник/ под ред.Н. Н. Елисеевой. - М.: Финансы и статистика, 2018. . Экономическая статистика: Учебник/ под ред. Ю.Н. Иванова. - М.: ИНФРА-М, 2018.
7.Айвазян С.А., Мхитарян В.С. Прикладная статистика и основы эконометрики: Учебник для вузов. - М.: ЮНИТИ, 2019г. - 1022 с.
8. Доугерти К. Введение в эконометрику / Пер. с англ. - М.: Инфра М, 2020г. - 402 с.
9.Комаров Д.М.,Орлов А.И. Роль методологических исследований в разработке методоориентированных экспертных систем (на примере оптимизационных и статистических методов). - В сб.: Вопросы применения экспертных систем. - Минск: Центросистем, 2019. С. 160.
10.Орлов А.И. О современных проблемах внедрения прикладной статистики и других статистических методов. //Заводская лаборатория. 1992. Т.58. №1. С.67
11. Практикум по эконометрике: Учеб. пособие / И.И. Елисеева, С.В. Курышева, Н.М. Гордиенко и др. - М.: Финансы и статистика, 2019. - 192 с.
12. Себер Дж. Линейный регрессионный анализ. - М.: Мир, 2020. - 456 с.
13. Тихомиров Н.П., Дорохина Е.Ю. Эконометрика. - М.: Экзамен, 2020.
14. Эконометрика./Под ред. И.И. Елисеевой, - М.: Финансы и статистика, 2019.