Эконометрика
Эконометрика — наука, изучающая количественные и качественные экономические взаимосвязи с помощью статистических и других математических методов и моделей. Современное определение предмета эконометрики было выработано в уставе
Термин «эконометрика» состоит из двух частей: «эконо» — от «экономика» и «метрика» — от «измерение». Эконометрика входит в обширное семейство дисциплин, посвящённых измерениям и применению статистических методов в различных областях науки и практики. К этому семейству относятся, в частности, биометрия, технометрика, наукометрия, психометрия, хемометрия, квалиметрия. Особняком стоит социометрия — этот термин закрепился за статистическими методами анализа взаимоотношений в малых группах, то есть за небольшой частью такой дисциплины, как статистический анализ в социологии и психологии[4].
История эконометрики
Предпосылки возникновения эконометрики
Первые попытки количественных исследований в экономике относятся к XVII в. Они были связаны с представителями нового направления в экономической теории —
Важным этапом возникновения эконометрики явилось развитие статистической теории в трудах
С 1830-х годов наиболее развитые страны стали испытывать необъяснимые с точки зрения экономической науки того времени потрясения — упадок деловой активности, возникновение массовой безработицы. Быстрое промышленное развитие и урбанизация выявили огромный пласт нерешённых социальных проблем. Уже в конце XIX в. неоклассическая теория стала восприниматься как слишком удалённая от действительности. Теория могла стать убедительной в том случае, если она бы смогла объяснить изменения, происходящие в экономике. Для её практического применения требовались количественные выражения базовых экономических терминов[6].
В 1911 году выходит книга
Значительный вклад в становление эконометрики внесли исследования
Важным этапом формирования эконометрики явилось построение
История развития
К 1930-м годам сложились все предпосылки для выделения эконометрики в отдельную
До 1970-х годов эконометрика понималась как эмпирическая оценка моделей, созданных в рамках экономической теории. По мнению эконометристов того времени, статистические данные должны были защитить теорию от догматизма. При этом подавляющее большинство экономических моделей, построенных в этот период, были кейнсианскими. Но начиная с 1970-х годов формальные методы стали использоваться при выборе причинности теоретических концепций. При этом эконометрикой стали активно пользоваться и монетаристы[6].
В 1980 г. вторую эконометрическую Нобелевскую премию по экономике получил американский экономист
Важным событием для развития эконометрики стало появление
Большое влияние на современную эконометрику оказал и Ховельмо. Ховельмо показал, как можно использовать методы математической статистики для того, чтобы получать обоснованные заключения о сложных экономических взаимосвязях, исходя из случайной выборки эмпирических наблюдений. Эти методы можно, кроме того, использовать для оценивания соотношений, полученных на основе экономических теорий, и для проверки этих теорий. В 1989 г. ему присудили Нобелевскую премию по экономике «за прояснение вероятностных основ эконометрики и анализ одновременных экономических структур»[12].
Ховельмо рассматривал экономические ряды как реализацию
Эконометрика сегодня
Сегодня эконометрика является частью экономических наук. В мире выпускается ряд
На русском языке также существуют специализированные журналы. К ним относятся «Прикладная эконометрика» и «Квантиль». Отдельные публикации по эконометрике появляются в журналах «Экономика и математические методы», «Вопросы статистики», «Вопросы экономики» и некоторых других.
Ранее в России по ряду причин эконометрика не была сформирована как самостоятельное направление научной и практической деятельности. Хотя в настоящее время начинают развёртываться эконометрические исследования. В связи с этим начинается широкое преподавание этой дисциплины[13].
Непараметрическая эконометрика
Одним из основных бурно развивающихся направлений эконометрики является непараметрическая эконометрика. Непараметрическая эконометрика — раздел эконометрики, который не требует спецификации
Также некоторые исследователи к непараметрической эконометрике относят эконометрический анализ нечисловых математических понятий, относящихся к тем или иным классам объектов нечисловой природы, таким как
Специфика экономических измерений
Специфические особенности экономических данных можно свести к пяти группам:
- Измеряться могут только операционально определённые данные. При этом экономические измерения подвержены сильному влиянию теоретических представлений о данных величинах.
- Неэкспериментальный характер данных и короткие ряды наблюдений, которые ставят под сомнение адекватность полученных результатов.
- Экономические данные, как правило, являются косвенными. При этом первичные измерения зачастую не носят никакого экономического характера.
- Изменчивость единиц измерения.
- Остро стоит проблема влияния инструмента измерения на сам объект изучения[2].
Эконометрические методы
Регрессионный анализ
Регрессионный анализ — статистический метод исследования зависимости между зависимой переменной и одной или несколькими независимыми переменными . При этом терминология зависимых и независимых переменных отражает лишь математическую зависимость переменных, а не причинно-следственные отношения. Для адекватного описания сложных внутренне неоднородных
Анализ временных рядов
Анализ временных рядов — совокупность математико-статистических методов анализа, предназначенных для выявления структуры временных рядов и для их прогноза. Выявление структуры временного ряда необходимо для того, чтобы построить математическую модель того явления, которое является источником анализируемого временного ряда. Прогноз будущих значений временного ряда используется при принятии решений[17]. Прогнозирование также интересно тем, что оно рационализирует существование анализа временных рядов отдельно от экономической теории[18].
Как правило, при прогнозировании исходят из некоторой заданной параметрической модели. При этом используются стандартные методы параметрического оценивания (
Панельный анализ
Панельные данные представляют собой прослеженные во времени пространственные микроэкономические выборки, то есть они состоят из наблюдений одних и тех же экономических единиц, которые осуществляются в последовательные периоды времени. Панельные данные насчитывают три измерения: признаки — объекты — время. Их использование даёт ряд существенных преимуществ при оценке параметров регрессионных зависимостей, так как они позволяют проводить как анализ временных рядов, так и анализ пространственных выборок. С помощью подобных данных изучают бедность, безработицу, преступность, а также оценивают результативность государственных программ в области социальной политики[20].
Критика и апологетика эконометрики
Спор Кейнса и Тинбергена о методе
Во многом определяющим для развития эконометрики стал спор Тинбергена и Кейнса об эконометрическом методе исследования. В своей известной статье «Professor Tinbergen’s Method» Кейнс пишет, что Тинберген «предпочитает лабиринты арифметики лабиринтам логики». Он говорит, что эконометрический анализ становится похож на «детские головоломки, в которых вам нужно написать ваш возраст, умножить на что-то, прибавить ещё что-то, вычесть и в конце концов получить число зверя из Откровения Св. Иоанна Богослова»[21].
Кейнс утверждает, что исследовательский потенциал анализа множественной
На эту критику Тинберген отвечает тем, что «
Кейнс также пытается предъявить к методу множественной регрессии, являющемуся прикладным, требования, которым отвечает метод общий. Он настаивал на истинности предпосылок, соизмеримости условий, независимости рассматриваемых факторов, характере функций и т. д., при этом он не отвечает на вопрос о том, как проверить их истинность, что взять в качестве критериев истинности, соизмеримости и независимости. Современная же научная методология отказалась от принципа верификации предпосылок и перешла к верификации выводов или точности прогноза[23].
На введение фактора времени в уравнение регрессии Кейнс обрушивает не меньшую критику. Очевидно, что использование линейного тренда означает, что между первым и последним годами временного ряда проводится прямая линия. В результате очень многое зависит от того, какие годы выбраны для исследования. Разбирая пример временного ряда, взятого с 1919 по 1933 г. из книги Тинбергена, он говорит о том, что «возникает парадокс, состоящий в том, что экономика США характеризовалась серьёзным понижательным трендом за весь период, в том числе и за период, закончившийся в 1929 г.». Суммарно изменения достигают 20 %, при этом если бы Тинберген исследовал временной ряд, заканчивающийся на 1929 г., то он использовал бы растущий тренд вместо понижательного для анализа тех же самых лет[21]. Трендовая компонента, по мнению Кейнса, очень похожа на метод корректировки неудачных результатов и затемняет тот факт, что «данное объяснение на самом деле ошибочно»[24].
При этом, по его мнению, непонятно «в какой степени
На это Тинберген возражает, утверждая, что «зачастую сам вид кривых подсказывает, что некоторый фактор, не упомянутый в большинстве
Кейнс считает очень важным вопрос о предполагаемой линейности соотношений. Он утверждает, что не обнаружил какого-либо примера нелинейной корреляции. Он говорит о том, что не понимает, анализ каких эмпирических данных заставляет использовать
- На малых интервалах неразрывную функцию можно аппроксимировать линейными функциями.
- Наблюдение за экономическими данными показывает, что линейные соотношения часто встречаются на практике. При этом логично начинать анализ, опираясь на самую простую предпосылку, которая коррелирована с общей теорией. По словам Тинбергена, «такой подход очень часто встречается в индуктивной части любой исследовательской работы. Также существует теоретическое обоснование линейности, согласно которому для больших масс индивидов совместная реакция будет носить значительно более линейный характер, чем какая-либо индивидуальная реакция»[22].
Критика эконометрики Кейнсом главным образом обусловлена различием в его подходе к экономической науке от подхода экономического мейнстрима. Основным пунктом этого расхождениями является вопрос, «следует ли трактовать экономику как точную науку». Сам Кейнс давал отрицательный ответ на этот вопрос. В рамках его традиции экономическая среда изменчива и непредсказуема, а большинство экономических переменных связано между собой множеством сложных нелинейных зависимостей. Из этого следуют нестабильность коэффициентов корреляции и невозможность решения предсказательных задач. Поэтому экономическая наука не может претендовать на точные количественные измерения. Она должна быть основана на реалистичных предпосылках и содержать инструменты, помогающие понять и объяснить эту среду. Подход же Тинбергена вполне согласуется с современным мейнстримом: экономический анализ должен быть как можно более формализованным и нацеленным на решение конкретных количественных задач. В рамках данного подхода экономическая наука должна быть точной, а объект её изучения аналогичен объектам технических и естественнонаучных дисциплин[25].
Последующая критика
Несмотря на потенциальные возможности, эконометрика не получила поддержки у многих крупных экономистов. В начале 1970-х годов Уорсвик резко критиковал экономистов-математиков за «отсутствие связи с конкретными фактами»[1]. Он утверждал, что эконометристы «занимаются не столько изобретением средств систематизации и измерения имеющихся фактов, сколько созданием неисчислимого множества претендующих на это способов»[1]. В это же время Ф. Браун утверждал, что «построение регрессий временных рядов годится только для обмана». В. Леонтьев охарактеризовал эконометрику как «попытку компенсировать бросающийся в глаза недостаток имеющихся данных путём широкого использования всё более и более изощрённых статистических приёмов». В подобном же духе высказывался и Хикс, он говорил о том, что «не следует преувеличивать значение эконометрических методов в экономической теории»[1]. А Э. Лимер писал, что «существует две вещи, процесс изготовления которых лучше не видеть: сосиски и эконометрические оценки»[26].
Резко отрицательно к эконометрике относились и представители австрийской школы экономики. Так, Мизес писал: «Введённые в заблуждение идеей, что науки о человеческой деятельности должны подражать методу естественных наук, великое множество авторов поглощены квантификацией экономики. Они думают, что экономика должна подражать химии, которая развилась от качественного к количественному состоянию. Их девиз позитивистский принцип: наука — это измерение. Но они не в состоянии понять, что в области человеческой деятельности статистика — это всегда история, и что гипотетические корреляции и функции не описывают ничего, кроме того, что случилось в определённый момент времени в определённой географической области как результат деятельности определённого числа людей. Как метод экономического анализа, эконометрика — ребяческая игра с числами, которая не добавляет чего-либо в разъяснение проблем экономической действительности»[27].
К более детализированной критике множественной регрессии со времён Кейнса также добавились невозможность отделения мультиколлинеарности, неправильная спецификация динамических реакций и длинных лагов, предположение о линейности без точного знания соответствующих значений регрессии, некорректная предварительная фильтрация данных, необоснованные выводы из корреляции, непостоянство параметров уравнения регрессии, отождествление экономической и статистической значимости и невозможность соотнесения экономической теории с эконометрикой, а также неадекватный объём выборки[1].
Благодаря этой и некоторой другой критике была пересмотрена методология прикладных исследований. Согласно классической эконометрической методологии, полученные результаты считаются более адекватными, если изучаемые переменные более сильно коррелированы, предсказания точнее соответствуют данным и чем более значимыми являются полученные оценки с точки зрения
См. также
Примечания
- ↑ 1 2 3 4 5 6 Д. Хэндри. Эконометрика: алхимия или наука? (рус.) // Эковест. — 2003. — № 2. — С. 172—196. Архивировано 7 августа 2022 года.
- ↑ 1 2 Суслов В. И., Ибрагимов Н. М., Талышева Л. П., Цыплаков А. А. Эконометрия. — Новосибирск: СО РАН, 2005. — 744 с. — ISBN 5-7692-0755-8.
- ↑ Орлов А. И. Менеджмент. Учебник. — М.: Изумруд, 2003. — 298 с.
- ↑ 1 2 Орлов А. И. Эконометрика. Учебник. — М.: Экзамен, 2002. — 576 с. — ISBN 5-472-00035-1.
- ↑ Политическая арифметика // Большая российская энциклопедия : [в 35 т.] / гл. ред. Ю. С. Осипов. — М. : Большая российская энциклопедия, 2004—2017.
- ↑ 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Эконометрика. Учебник / Под ред. Елисеевой И. И.. — 2-е изд. — М.: Финансы и статистика, 2008. — 576 с. — ISBN 5-279-02786-3.
- ↑ Вайнштейн А. Л. Эконометрия и статистика (рус.) // Тинтнер Г.[англ.] Введение в эконометрию. — М.: Статистика, 1965. — С. 5—26.
- ↑ Лауреаты Нобелевской премии по экономике (рус.). Дата обращения: 19 июля 2009. Архивировано из оригинала 6 марта 2009 года.
- ↑ Лауреаты Нобелевской премии по экономике (рус.). Дата обращения: 19 июля 2009. Архивировано из оригинала 7 августа 2009 года.
- ↑ Лауреаты Нобелевской премии по экономике (рус.). Дата обращения: 19 июля 2009. Архивировано из оригинала 16 августа 2009 года.
- ↑ Лауреаты Нобелевской премии по экономике (рус.). Дата обращения: 19 июля 2009. Архивировано из оригинала 9 февраля 2010 года.
- ↑ Лауреаты Нобелевской премии по экономике (рус.). Дата обращения: 19 июля 2009. Архивировано из оригинала 19 февраля 2009 года.
- ↑ 1 2 Орлов А. И. Прикладная статистика. Учебник. — М.: Экзамен, 2006. — 672 с. — ISBN 5-472-01122-1.
- ↑ 1 2 Цыплаков А.А. Методология эконометрического моделирования (рус.). Эконометрический анализ процессов высокой инфляции (на примере России)(диссертация на соискание учёной степени кандидата экономических наук). Новосибирск (1998). Дата обращения: 19 июля 2009. Архивировано из оригинала 26 мая 2008 года.
- ↑ Дж. Расин. Непараметрическая эконометрика: вводный курс (рус.) // Квантиль. — 2008. — № 4. — С. 7—56. Архивировано 28 ноября 2009 года.
- ↑ Бабешко Л. О. Основы эконометрического моделирования: Учеб. пособие. — 2-е изд., испр. — М.: КомКнига, 2006. — 432 с. — ISBN 978-5-484-00757-8.
- ↑ Афанасьев В. Н., Юзбашев М. М. Анализ временных рядов и прогнозирование: Учеб. пособие. — М.: Финансы и статистика, 2001. — 228 с. — ISBN 5-279-02419-8.
- ↑ Кохрейн Дж. Прогнозирование и импульсные отклики в линейных системах (рус.) // Квантиль. — 2006. — № 1. — С. 21—26. Архивировано 27 ноября 2009 года.
- ↑ Цыплаков А. Введение в прогнозирование в классических моделях временных рядов (рус.) // Квантиль. — 2006. — № 1. — С. 3—19. Архивировано 27 ноября 2009 года.
- ↑ Ратникова Т. А. Введение в эконометрический анализ панельных данных (рус.) // Экономический журнал ВШЭ. — 2006. — № 2. — С. 267—316. Архивировано 15 июня 2016 года.
- ↑ 1 2 3 4 5 6 Дж. М. Кейнс. Метод профессора Тинбергена (рус.) // Вопросы экономики. — 2007. — № 4.
- ↑ 1 2 3 Я. Тинберген. О методе статистического исследования делового цикла. Ответ Дж. М. Кейнсу (рус.) // Вопросы экономики. — 2007. — № 4.
- ↑ Н. Шапиро. Дж. М. Кейнс как завершающий экономист «мейнстрима» и предвестник теоретико-методологического плюрализма (рус.) // Вопросы экономики. — 2008. — № 1.
- ↑ Дж. М. Кейнс. Комментарий (рус.) // Вопросы экономики. — 2007. — № 4.
- ↑ И. Розмаинский. Методологические основы теории Кейнса и его "спор о методе" с Тинбергеном (рус.) // Вопросы экономики. — 2007. — № 4.
- ↑ E. E. Leamer, "Lets’s Take the Con out of Econometrics, " American Economic Review, 73 (1983), 31-43.
- ↑ Ludwig von Mises. The Ultimate Foundation of Economic Science: An Essay on Method. Princeton: D.Van Nostrand, 1962. (p. 62)
Литература
- Агаларов З. С., Орлов А. И. Эконометрика : учебник. — М.: Дашков и К, 2021. — 380 c. — ISBN 978-5-394-04075-7 [1]
- Айвазян С. А. Прикладная статистика. Основы эконометрики. Том 2. — М.: Юнити-Дана, 2001. — 432 с. — ISBN 5-238-00305-6.
- Бабешко Л. О. Основы эконометрического моделирования: Учеб. пособие. — 2-е, исправленное. — М.: КомКнига, 2006. — 432 с. — ISBN 978-5-484-00757-8.
- Берндт Э. Практика эконометрики: классика и современность. — М.: Юнити-Дана, 2005. — 848 с. — ISBN 5-238-00859-7.
- Доугерти К. Введение в эконометрику: Пер. с англ. — М.: ИНФРА-М, 1999. — 402 с. — ISBN 8-86225-458-7.
- Кремер Н. Ш., Путко Б. А. Эконометрика. — М.: Юнити-Дана, 2003—2004. — 311 с. — ISBN 8-86225-458-7.
- Леонтьев В. В. Экономические эссе. Теория, исследования, факты и политика: Пер. с англ. — М.: Политиздат, 1990. — 324 с.
- Магнус Я. Р., Катышев П. К., Пересецкий А. А. Эконометрика. Начальный курс. — М.: Дело, 2007. — 504 с. — ISBN 978-5-7749-0473-0.
- Моргенштерн О. О точности экономико-статистических наблюдений. — М.: Статистика, 1968. — 324 с.
- Орлов А. И. Эконометрика. Учебник для вузов. — М.: Экзамен, 2002 (1-е изд.), 2003 (2-е изд.), 2004 (3-е изд.). — 576 с.
- Орлов А. И. Эконометрика : учебное пособие. — Москва, Саратов : Интернет-Университет Информационных Технологий (ИНТУИТ), Ай Пи Ар Медиа, 2020. — 676 c. — ISBN 978-5-4497-0362-0. — [2]
- Суслов В. И., Ибрагимов Н. М., Талышева Л. П., Цыплаков А. А. Эконометрия. — Новосибирск: СО РАН, 2005. — 744 с. — ISBN 5-7692-0755-8.
- Тутубалин В. Н. Границы применимости (вероятностно-статистические методы и их возможности). — М.: Знание, 1977. — 64 с.
- Эконометрика. Учебник / Под ред. Елисеевой И. И. — 2-е изд. — М.: Финансы и статистика, 2006. — 576 с. — ISBN 5-279-02786-3.
- Тихомиров Н. П., Дорохина Е. Ю. Эконометрика. — М.: Экзамен, 2007. — 512 с. — (Учебник Плехановской академии). — ISBN 5-377-00091-9.
- Яновский Л. П., Буховец А. Г. Введение в эконометрику. — М.: Кнорус, 2010. — 256 с. — ISBN 978-5-406-00945-1.
Ссылки
- Электронный журнал «Квантиль» Архивная копия от 5 марта 2022 на Wayback Machine
- Электронные ресурсы по эконометрике (недоступная ссылка с 13-05-2013 [4063 дня] — история)
- Журнал «Прикладная эконометрика» Архивная копия от 17 декабря 2008 на Wayback Machine
Эта статья входит в число избранных статей русскоязычного раздела Википедии. |