 |
Измерения в экономике
|
|
|
|
Министерство образования и науки Российской Федерации
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение
Высшего профессионального образования
«Хабаровская государственная академия экономики и права»
Кафедра математики и математических методов в экономике
П. Я. Бушин
Эконометрика
Корреляционно-регрессионный анализ
Хабаровск 2014
УДК 519.95
ББК В 1
Б 94
Бушин П. Я. Эконометрика. Корреляционно-регрессионный анализ.: учеб. пособие / П. Я. Бушин. – Хабаровск: РИЦ ХГАЭП, 2014. – 84 с.
Содержание учебного пособия в основном соответствует требованиям государственных образовательных стандартов высшего профессионального образования по направлению подготовки «Экономика» квалификации (степень) «бакалавр» очной формы обучения и программе дисциплины «Эконометрика».
В учебном пособии изложены теоретические положения корреляционно-регрессионного анализа – важнейшего раздела курса эконометрики. Приведены разнообразные методы анализа корреляций и регрессий как одномерных, так и многомерных, как непрерывных, так и дискретных переменных, приведены методы диагностики адекватности регрессионных моделей с помощью различных статистических тестов.
В пособии уделено достаточное внимание как традиционным методам анализа корреляций и регрессий, так и современным, таким, как тестирование ошибки спецификации уравнения регрессии и коррекции стандартных ошибок оценок в форме Уайта и Ньюи – Веста.
Каждый раздел пособия сопровождается рассмотрением практических примеров из экономики. В процессе их рассмотрения используются различные пакеты программ эконометрического анализа
|
|
|
Пособие предназначено для обучающихся по направлению «Экономика», кроме того, оно может быть использовано и магистрантами разных направлений обучения и специалистами, принимающими участие в выработке управленческих решений на основе корреляционно-регрессионного анализа.
Рецензенты:
Р. В. Намм, доктор физ.-мат. наук, профессор, гл. научный сотрудник ВЦ ДВО РАН
В. А. Кузнецов, канд. физ.-мат. наук, доцент кафедры ММиИТ ДВИ-филиал РАНХиГС
Утверждено издательско-библиотечным советом академии в качестве учебного пособия
Бушин П. Я., 2014
Хабаровская государственная академия экономики и права, 2014
Введение
Эконометрика входит в число базовых дисциплин современного экономического образования. Как считает Самуэльсон, «эконометрика позволяет проводить количественный анализ реальных экономических явлений, основываясь на современном развитии теории и наблюдениях, связанных с методами получения выводов».
Данное учебное пособие предназначено для студентов экономического профиля и призвано кратко описать основные моменты эконометрического анализа, касающегося корреляционных и регрессионных зависимостей. В нём кратко рассмотрены простая и множественная корреляция и регрессия с изложением основных моментов эконометрической теории.
Автором рассмотрены классические модели корреляционно-регрессионного анализа, основные предпосылки метода наименьших квадратов, их тестирование и методы коррекции в случае их невыполнения на основе современных эконометрических методов.
Кроме того, в пособии рассмотрен случай использования дискретных зависимых и независимых переменных в регрессионном анализе, в том числе и на основе логистической регрессии.
Рассмотрены также вопросы оценки системы одновременных эконометрических уравнений на основе двухшагового метода наименьших квадратов с описанием процедуры их оценивания с помощью объекта «Sistem» эконометрического пакета программ EViews.
|
|
|
Изложение материала эконометрического анализа в пособии носит в основном прикладной характер, поэтому все рассмотренные в пособии темы сопровождаются иллюстрацией практических примеров, взятых из современной эконометрической литературы. Расчёты приведены в основном на эконометрическом пакете программ EViews и сопровождены описанием применяемых процедур и подробным экономическим анализом.
Несмотря на краткость рассмотрения эконометрических методов, данное пособие может служить справочником по применению этих методов для магистрантов и специалистов, использующих их в своих научных исследованиях.
Измерения в экономике
Слово «эконометрика» можно истолковать как измерения в экономике. Но прежде, чем что-то измерять, необходимо ввести меру или метрику. В эконометрике обычно измеряют информацию. Вводимая мера зависит от типа измеряемой информации. Общепринято считать, что существует четыре шкалы измерения экономической информации – номинальная, ранговая, интервальная и шкала отношений. Существуют и другие подходы к подобной классификации, но мы будем придерживаться этой общепринятой. Кроме того, есть разночтения и в названиях шкал. Так, номинальную шкалу ещё называют шкалой наименований или категориальной шкалой, а ранговую шкалу – порядковой или ординальной шкалой.
Первые две шкалы измеряют так называемую качественную информацию. Это просто метки, которыми могут быть буквы, слова и числа, но числа здесь – это тоже метки. Например, в номинальной шкале объектами могут быть обозначения названий улиц города, имён или пола опрашиваемых индивидуумов, а в ранговой – предпочтения в каких-либо товарах или уровни квалификации работников фирмы и т. д.
Измерением в номинальной шкале можно считать любую классификацию, по которой класс получает числовое наименование (например, номер учебной специальности).
Шкала, в которой порядок элементов по уровню проявления некоторого свойства существенен, а количественное выражение различия несущественно, называется порядковой или ранговой. В этом случае кроме классификации возможно ещё и сравнение.
|
|
|
Понятно, что в этих двух случаях арифметические действия над данными объектами бессмысленны, но их можно сравнивать между собой и классифицировать в группы однородных объектов.
Кроме номинальной и порядковой шкал в экономических исследованиях используются интервальные шкалы. Измерения в этих шкалах в определённом смысле более совершенны. Здесь появляется возможность указать не только класс, к которому относится данный объект, но и описать его отличие от других объектов, рассчитав разность (интервал) между соответствующими позициями на шкале. В интервальной шкале не указывается абсолютный нуль, т. е. нуль не означает отсутствия признака, например в шкале температур. В этой шкале можно указать «на сколько» один показатель отличается от другого, но не «во сколько раз».
Примерами интервальных шкал могут служить измерения большинства экономических показателей (производительность труда, себестоимость, рентабельность, ликвидность и т. д.)
В случаях, когда на шкале можно указать абсолютный нуль, имеем более высокий уровень измерения, а именно – шкалу отношений. При измерении на такой шкале мы можем сказать не только, насколько один показатель отличается от другого, но и во сколько раз. По шкале отношений можно оценить такие социально-экономические характеристики, как стаж, заработная плата, прибыль и т. д. Нуль на этой шкале означает отсутствие признака.
Итак, если в шкале отношений «работают» все четыре арифметических действия, то в интервальной шкале – только сложение и вычитание.
Кроме классификации информации по типам шкал различают также перекрёстные (пространственные) данные и временные ряды. В первом случае имеют дело с информацией, собранной для одного такта времени по нескольким объектам, охарактеризованным по нескольким признакам (например, работники фирмы, охарактеризованные по их профессиональным качествам). В случае же временных рядов имеем информацию по одному показателю в течение нескольких периодов времени (например, зарплата работника фирмы за год по неделям).
|
|
|
При работе с пространственной информацией, как правило, имеют дело со случайной выборкой, взятой из генеральной совокупности, поэтому здесь возможно применение теории оценивания, разработанной в курсе математической статистики.
В дальнейшем числовые характеристики генеральной совокупности будем называть параметрами, а их аналоги, вычисленные на основе выборки – выборочными характеристиками.
Основное свойство выборки – это её случайность, поэтому все выборочные характеристики – случайные числа, подчиняющиеся тому или иному закону распределения.
Не будем останавливаться здесь специально на теории оценивания, а если в эконометрическом анализе из этой теории понадобятся какие-то сведения, то они будут кратко приведены в соответствующем месте.
|
|
|
