Типы экономических данных

Российский государственный социальный университет

Филиал в г. Чебоксары

Кафедра экономики и финансов

 

 

 

 

Контрольная работа по дисцеплине: Эконометрика

На таму: «Типы экономических данных».

 

 

 

                                          

 

                                                     Руководитель : Орлов В.Н.

                                                     Работу выполнил:

                                                     студент 3 курса, заочного отделения

                                                     специальности 080105.65 «Финансы и кредит»

                                                     Филимонов Петр Н.

 

 

 

 

Чебоксары

2014г.

Содержание

 

Введение…………………………………………………………………………………………………………….3

Типы экономических  данных, используемых в эконометрических исследованиях……………………………………………………………………………………………………4

Специфика экономических данных……………………………………………………………………5

Список литературы……………………………………………………………………………………………..7

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Введение

 

Термин «эконометрика» появляется в литературе в начале двадцатого века и означает «эконометрические измерения». Приведем некоторые используемые в литературе определения эконометрики. 
Эконометрия (эконометрика), наука, изучающая конкретные количественные взаимосвязи экономических объектов и процессов с помощью математических и статистических методов и моделей. 
Наиболее часто используют определение эконометрики, которое предложил известный российский ученый С.А. Айвазян. 
Эконометрика – это самостоятельная научная дисциплина, объединяющая совокупность теоретических результатов, приемов, методов и моделей, предназначенная для того, чтобы на базе экономической теории, экономической статистики, математико-статистического инструментария придавать конкретное количественное выражение общим закономерностям, обусловленным экономической теорией взаимосвязей экономических явлений и процессов . 
В мировой науке эконометрика занимает достойное место. Свидетельством этого является присуждение за наиболее выдающиеся разработки в этой области Нобелевских премий по экономике Рагнару Фришу и Яну Тильбергену (1969), Лоуренсу Клейну (1980), Трюгве Хаавельмо (1989), Роберту Лукасу (1995), Джеймсу Хекману и Даниелю Мак-Фаддену (2000) .

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 Типы экономических  данных, используемых в эконометрических исследованиях:

 

Данные в эконометрике принято разделять на  типы:  
Перекрестные данные  или  пространственные  данные-  
Временные- ряды  
Панельные  данные.-  
Перекрестные (пространственные) данные – это данные по какому-либо экономическому показателю, полученные для однотипных объектов и относящиеся к одному периоду времени (либо временной промежуток не имеет значения). Например: данные о расходах разных семей в зависимости от дохода и состава семьи; данные о зарплате в зависимости от возраста, стажа, образования и пр. различных сотрудников; сведения об объеме производства, количестве работников, сумме уплаченных налогов по нескольким однотипным фирмам на один и тот же момент времени; и т.п.  
Временные ряды – данные об одном объекте, процессе за несколько последовательных моментов времени, т.е. характеризуется динамика развития изучаемого объекта, процесса. Например: ежеквартальные (ежемесячные, годовые и пр.) данные по инфляции или средней заработной плате, или национальному доходу; ежедневный курс валют; котировки ГКО на бирже; и т.п.      
Панельные данные – занимают промежуточное положение: они отражают наблюдения по большому количеству объектов, показателей за несколько моментов времени. Например: финансовые показатели работы нескольких крупных паевых инвестиционных фондов за несколько месяцев; суммы уплаченных налогов нефтяными компаниями за последние несколько лет; и т.п.  
Собранные данные могут быть представлены в виде таблицы, диаграммы, графика. 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Специфика экономических данных

 

Для анализа экономических данных могут применяться все разделы прикладной статистики, а именно: 
- статистика случайных величин; 
- многомерный статистический анализ; 
- статистика временных рядов и случайных процессов; 
- статистика объектов нечисловой природы, в том числе статистика интервальных данных.

Перечисленные четыре области выделены на основе математической природы элементов выборки: в первой из них это - числа, во второй - вектора, в третьей - функции, в четвертой - объекты нечисловой природы, т.е. элементы пространств, в которых нет операций сложения и умножения на число. Примерами объектов нечисловой природы являются значения качественных признаков, бинарные отношения (ранжировки, разбиения, толерантности), последовательности из 0 и 1, множества, нечеткие множества, интервалы, тексты..

Как и для применений статистических методов в иных областях, в эконометрике решаются задачи описания данных (в том числе усреднения), оценивания, проверки гипотез, восстановления зависимостей, классификации объектов и признаков, прогнозирования, принятия статистических решений и др.

Однако в некоторых отношениях экономические данные отличаются от технических или астрономических, и эти отличия необходимо учитывать при выборе методов анализа конкретных экономических данных.

Многие экономические показатели неотрицательны. Значит, их надо описывать неотрицательными случайными величинами. А вот нормальные распределения принципиально не подходят, поскольку для них вероятность отрицательных значений всегда положительна.

Экономические процессы развиваются во времени, поэтому большое место в эконометрике занимают вопросы анализа и прогнозирования временных рядов, в том числе многомерных. При этом в одних задачах больше внимания уделяют изучению трендов (средних значений, математических ожиданий), например, при анализе динамики цен. В других же - важны отклонения от средней тенденции, например, при применении контрольных карт (карт Шухарта, кумулятивных сумм и др.). Однако в целом спектральный анализ и выделение различных периодов, циклов и типов волн менее распространены, чем, скажем,  в биометрике и медицине.

В экономике доля нечисловых данных существенно выше, чем в технике и технологии, соответственно больше применений для статистики объектов нечисловой природы (ниже разберем это утверждение подробнее).

Количество изучаемых объектов в экономическом исследовании часто ограничено в принципе, поэтому обоснование вероятностных моделей в ряде случаев затруднено. Уникальные объекты, например, город Москва, трудно рассматривать как элемент выборки из генеральной совокупности с каким-то определенным распределением, поскольку подобное рассмотрение противоречит здравому смыслу. Поэтому в эконометрике часто применяются детерминированные методы анализа данных, в отличие от, например, технических наук, в которых обычным является использование вероятностных моделей. Неопределенность приходится описывать не в терминах вероятностно-статистических моделей, а иными способами, например, в терминах теории нечеткости (fuzzy sets theory) или математики и статистики интервальных данных.

Есть два принципиально различных подхода к изучению поведения организаций и людей. Согласно первому из них вполне допустимо описывать действия человека в вероятностных терминах, например, считать его ответ на заданный вопрос случайной величиной. Сторонники второго подхода полагают, что поведение человека или организации является детерминированным, определяется теми или иными причинами, а случайность при анализе выборки возникает лишь из-за случайности при отборе лиц для опроса или предприятий для изучения. Если ответ на вопрос имеет вид "да" - "нет", то число ответов "да" при первом подходе, как известно, имеет биномиальное распределение, а при втором - гипергеометрическое. К счастью для эконометриков, при увеличении объема генеральной совокупности эти два распределения сближаются (если доля выборки в генеральной совокупности мала, например, меньше 10%, то вместо гипергеометрического распределения можно использовать биномиальное), так что при обоих подходах можно применять одни и те же эконометрические методы, не тратя сил на решение философского вопроса о детерминированности или случайности поведения экономического агента- человека или организации.

Итак, специфика эконометрики проявляется не в перечне применяемых для анализа конкретных экономических данных статистических методов, а в частоте использования тех или иных методов.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Список использованной литературы:

 

1. Айвазян С.А., Мхитарян В.С. Прикладная статистика и основы эконометрики. Учебник для вузов. – М.ЮНИТИ, 1998. – с. 344 – 387; 595 – 618. 
2. Бородич С.А. Эконометрика: Учебное пособие. – Мн.: Новое знание, 2001. – с. 7 – 13  
3. Доугерти К. Введение в эконометрику: Пер. с англ. – М.: ИНФРА-М, 1999. – XIV, с. 3 – 34 
4. Магнус Я.Р., Катышев П.К., Пересецкий А.А. Эконометрика. Начальный курс. Учебное пособие. 2-е изд. – М.: Дело, 1998. – с. 12 – 16, 164 – 173  
5. Эконометрика: Учебник / Под ред. И.И. Елисеевой. – М.: Финансы и статистика, 2002. – с. 7 – 25.