Иконометрията като наука Съдържание, цели, задачи, насоки на развитие
Иконометрията като наука:
Съдържание, цели, задачи,
Иконометрията е метод на икономически анализ, който съчетава икономическата теория със статистически и математически методи за анализ. Това е опит да се подобрят икономическите прогнози и да се даде възможност за успешно планиране на икономическата политика. В иконометрията икономическите теории се изразяват като математически съотношения и след това се тестват емпирично чрез статистически методи. Тази система се използва за създаване на модели за прогнозиране на такива важни показатели като брутен национален продукт, ниво на безработица, ниво на инфлация и дефицит на федералния бюджет. Иконометрията се използва все по-широко, въпреки факта, че прогнозите, получени с помощта на нея, не винаги са били достатъчно точни.
Проблемите в иконометрията са много и разнообразни. Икономиката е сложен, динамичен, многоизмерен и развиващ се обект, поради което е трудно да се изследва. Както обществото, така и социалната система се променят с времето, законите се променят, появяват се технологични иновации, така че не е лесно да се намерят инварианти в тази система. Времевите редове са кратки, силно агрегирани, разнородни, нестационарни, зависят от времето и един от друг, така че имаме малко емпирична информация за изучаване. Икономическите величини са неточно измерени, подлежат на значителни по-късни корекции, а важните променливи често не са измерени или не могат да се наблюдават, така че всички заключения са неточни и ненадеждни. Икономическите теории се променят с времето, конкуриращите се обяснения съществуват едно с друго и следователно няма надеждна теоретична основа за моделите. И сред самите иконометристи,изглежда няма съгласие за това как трябва да се третира темата им.
През последните години в иконометричната литература се отделя много внимание на анализа на структурните свойства на икономическите времеви редове. Това се дължи на факта, че стойностите на динамичните редове не винаги се формират под въздействието на определени фактори. Често се случва развитието на конкретен процес да се дължи на неговите вътрешни закони, а отклоненията от детерминистичен процес са причинени от грешки в измерването или случайни флуктуации. Напоследък се появиха доста голям брой трудове, които разглеждат различни иконометрични аспекти на развитието на българската икономика.
За динамичните редове основният интерес е описанието или моделирането на тяхната структура. Целта на такива изследвания обикновено е по-широка от моделирането, въпреки че част от информацията може да бъде получена и директно от модела, като се правят изводи за прилагането на определени икономически закони (да речем закона за паритета на покупателната способност) и се тестват различни хипотези (например хипотезата за ефективността на финансовите пазари). Конструираният модел може да се използва за екстраполиране или прогнозиране на времеви редове, а след това качеството на прогнозата може да служи като полезен критерий при избора между няколко модела. Изграждането на добри серийни модели е необходимо и за други приложения, като сезонна корекция и изглаждане. И накрая, изградените модели могат да се използват за статистическо моделиране на дълги серии от наблюдения при изследване на големи системи, за които времевите редове се разглеждат като входна информация.
За правилното решаване на различни съществени проблеми на икономическия анализ е необходимо да се разгледат различни аспекти на всеки изследван времеви ред иза това, на първо място, е необходимо да се определи неговата глобална структура, т.е. за да се реши дали всяка от разглежданите серии принадлежи към класа серии, които са стационарни по отношение на тенденцията - TS (trend stationary), или към класа серии, които са стационарни само чрез диференциране на сериите - DS (difference stationary) серии.
Проблемът за причисляването на макроикономически времеви редове с ясно изразена тенденция към един от двата посочени класа се обсъжда активно през последните две десетилетия в световната иконометрична и икономическа литература, тъй като траекториите на редовете TS и DS се различават коренно една от друга. Сериите TS имат тренд линия като вид „централна линия“, която следва траекторията на серията, като е над или под тази линия, с доста честа промяна на позициите отгоре и отдолу. В допълнение към детерминирания тренд (ако има такъв), серията DS има и стохастичен тренд, поради наличието на който траекторията на серията DS остава от едната страна на линията на детерминирания тренд (над или под съответната права линия) за много дълго време, отдалечавайки се от нея на значителни разстояния, така че по същество в този случай детерминираната линия на тренда престава да играе ролята на „централната” линия, около която се колебае траекторията на процеса яде. При TS-серията влиянието на предишните удари избледнява с течение на времето, докато при DS-серията няма такова затихване и всеки отделен удар засяга всички следващи стойности на серията със същата сила. Следователно наличието на стохастичен тренд изисква определени политически усилия за връщане на макроикономическата променлива към нейната дългосрочна перспектива, докато при липса на стохастичен тренд не са необходими сериозни усилия за постигането на такава цел – в този случай макроикономическата променлива се „плъзга“ по неялинията на тенденцията като ориентир, като я пресичате достатъчно често и не се отклонявате далеч от тази линия.
Изграждането на адекватен модел на макроикономическите редове, който може да се използва за описване на динамиката на редовете и прогнозиране на бъдещите му стойности, както и на адекватни модели на връзките на този ред с други макроикономически редове, е невъзможно без изясняване на характера на този ред и характера на реда, свързан с него, т.е. без да се изяснява дали серията принадлежи към един от двата посочени класа (TS или DS).
В работата номерирането на параграфи и уравнения започва с буквата "P".
Глава 1 Преглед на процедурите, използвани за разграничаване между сериите TS и DS
И в двата случаяetса независими случайни променливи, които имат едно и също нормално разпределение с нулево математическо очакване.
Параметрите на този SM се оценяват по метода на най-малките квадрати и стойността наt-статистикатаtjсе изчислява, за да се тества хипотезата H0 :j= 0. Получената стойност се сравнява с критичното нивоtcrit, изчислено при предположението, че наблюдаваната серия всъщност е генерирана от този DGP модел (произволно ходене с дрейф). DS хипотезата се отхвърля, акоtj