Предисловие. 
Эконометрика

Эконометрика — дисциплина федерального компонента, она включена в основную образовательную программу подготовки экономистов, определяемую федеральными государственными образовательными стандартами высшего образования. Автором поставлена задача написать учебник, позволяющий выпускнику экономисту-бакалавру решать задачи в области практической экономики. Поэтому в учебнике основное внимание уделено решению задач по каждой теме и по материалу каждого параграфа.

При изложении материала предполагается, что читатель владеет основами теории вероятностей и математической статистики, а также линейной алгеброй. Везде, где требуется, даны ссылки на учебники, подробно излагающие теорию того или иного обсуждаемого вопроса.

Учебник состоит из основного учебного материала (гл. 1—11) и приложений.

В главе 1 изложены предмет и задачи дисциплины «Эконометрика». Даны основные аспекты методологии построения эконометрических моделей. Показана необходимость сбора статистических данных для оценивания параметров эконометрической модели.

В главе 2 представлен краткий обзор основных понятий теории вероятностей и математической статистики, которые понадобятся читателю при изучении последующих глав учебника. Подчеркнем, что этот обзор не заменяет перечисленные курсы, а вводит читателя в предмет «Эконометрика».

В главах 3 и 4 рассмотрены модели линейной регрессии: в главе 3 — модель парной регрессии, в главе 4 — модель множественной регрессии. Даны основные понятия регрессионного анализа, предпосылки классической модели регрессии. В главе 4 показано применение аппарата матричной алгебры для нахождения коэффициентов уравнения регрессии. Изложена методика получения прогнозных характеристик с помощью уравнения регрессии. В обеих главах в качестве примера используется построение и исследование уравнения регрессии с помощью инструмента «Регрессия» Microso /t Excel^[1].

Главы 5—7 посвящены проблемам, связанным с использованием регрессионных моделей, с невыполнением предпосылок метода наименьших квадратов. В главе 5 рассмотрены вопросы гетероскедастичности — непостоянство дисперсии случайных отклонений. Показаны пути преодоления гетероскедастичности. В главе 6 изложены вопросы, касающиеся проблемы автокорреляции случайных отклонений. Глава 7 освещает проблему мультиколлинеарности объясняющих переменных в модели множественной линейной регрессии. Во всех главах приводятся способы обнаружения и смягчения или устранения, если возможно, последствий нарушения перечисленных предпосылок.

В главе 8 кратко изложены нелинейные модели и способы их линеаризации, сведения к линейным моделям регрессии. Рассмотрены признаки выбора формы модели, виды ошибок спецификации и другие вопросы, связанные с построением «хорошей» модели.

Глава 9 посвящена изучению моделей, содержащих вместе с количественными переменными и качественные (фиктивные) переменные. Рассмотрены качественные переменные сдвига и наклона.

В главе 10 изучены эконометрические модели, касающиеся различных аспектов временных рядов. Рассмотрены способы сглаживания временного ряда, выделения трендовой составляющей аддитивной и мультипикативной моделей. Рассмотрено введение фиктивных переменных во временные ряды. Даны основы построения прогноза, но временным рядам.

В главе 11 изложены эконометрические модели, выраженные системой одновременных уравнений. Приведены необходимое и достаточное условия идентифицируемости системы уравнений. Рассмотрено нахождение коэффициентов уравнений косвенным и двухшаговым методами наименьших квадратов.

Во всех главах рассмотрены в основном линейные эконометрические модели как наиболее простые с точки зрения оценки коэффициентов и дающие наименьшие ошибки прогнозных значений. Рассмотрение временных рядов ограничено изучением стационарных рядов.

Изложение материала сопровождается подробным разбором примеров по каждому разделу, в том числе и использованием компьютерных средств. Приложение 1 посвящено работе с инструментом «Регрессия» Microsoft Excel с подробным разъяснением результатов работы программы. В конце каждой главы даны задачи для контроля читателем пройденного материала. Необходимые для решения примеров и задач математико-статистические таблицы даны в приложении 2. В приложении 3 приведен краткий перечень основных понятий, использованных при изложении материала.

В основу учебника положен материал проведения занятий по эконометрике со студентами-бакалаврами в Финансовом университете при Правительстве РФ.

Процесс изучения дисциплины направлен на формирование следующих компетенций. Студенты должны обладать способностью применять полученные знания на практике, анализировать, обобщать и систематизировать информацию, осуществлять постановку целей и задач исследований, выбор оптимальных путей и методов их достижения, а также:

знать

• • основные понятия эконометрики;
• • предпосылки применения эконометрических методов;
• • основные типы задач эконометрического анализа и методы их решения;

уметь

• • осуществлять сбор, анализ и обработку данных, необходимых для решения поставленных экономических задач;
• • выбирать инструментальные средства для обработки экономических данных в соответствии с поставленной задачей, анализировать результаты эконометрического моделирования и обосновывать полученные выводы;
• • на основе описания экономических процессов и явлений строить стандартные теоретические и эконометрические модели, анализировать и содержательно интерпретировать полученные результаты;
• • анализировать и интерпретировать финансовую, бухгалтерскую и иную информацию, содержащуюся в отчетности предприятий различных форм собственности, организаций, ведомств и т. д., и использовать полученные сведения для принятия управленческих решений;
• • анализировать и интерпретировать данные отечественной и зарубежной статистики о социально-экономических процессах и явлениях, выявлять тенденции изменения социально-экономических показателей;
• • используя отечественные и зарубежные источники информации, собирать необходимые данные, анализировать их и готовить информационный обзор и (или) аналитический отчет;
• • использовать для решения аналитических и исследовательских задач современные технические средства и информационные технологии;

владеть

• • базовыми теоретическими знаниями, основными научными понятиями и категорийным аппаратом современной эконометрики;
• • навыками применения методов эконометрического анализа, подготовки и представления аналитических обзоров и обоснований, помогающих сформировать профессиональное суждение при принятии управленческих решений на уровне экономических субъектов.

• [1] Программа Microsoft Excel используется исключительно из-за ее доступности, простотыи широкого распространения. Существуют и другие программы решения подобных задач, например пакеты Stata, R и др.