Сутність економетричної моделі

Процес пізнання економічної реальності вимагає побудови економетричних моделей, причому кожна економетрична модель виходить з певної економічної закономірності, яку необхідно економічно сформулювати і кількісно визначити на основі статистичних даних.

Економетричні моделі є найбільш поширеним типом соціально-економічних моделей, які використовуються для аналізу й прогнозування комплексного розвитку країни. Вони складаються з функціональних регресійних і балансових рівнянь, які кількісно визначають взаємозв’язки і пропорції між макроекономічними величинами на всіх фазах процесу відтворення. Економетричні моделі використовувались спочатку у формі простих моделей, які описують певну частину процесу відтворення. Лише за останні десятиліття отримали розвиток складні (комплексні) економетричні моделі, покликані відображати функціонування всієї економіки. Ці моделі, поступово вдосконалюючись і пристосовуючись до потреб практики, що призводить до їх розширення і деталізації.

Економічний зміст комплексних економетричних моделей вичерпується взаємозв’язками макроекономічних величин на окремих фазах процесу відтворення, які виражені рівняннями моделі. У зв’язку з цим економетричні моделі містять такі основні змінні й співвідношення:

1) Обсяг виробленої продукції;

2) Доходи та споживання;

) Капіталовкладення й основні фонди;

) Рівень зайнятості й безробіття;

) Обсяги зовнішньої торгівлі.

В економетричних моделях в основному використовуються такі визначення змінних:

- ендогенні змінні - змінні, які визначаються відповідними рівняннями моделі і є предметом дослідження;

- екзогенні змінні - змінні, які в економетричній моделі не пояснюються, а вводяться ззовні і в готовому вигляді;

- передвизначені змінні - це екзогенні й лагові (узяті із запізненням) ендогенні змінні;

пояснюючі змінні - це передвизначені змінні та ті ендогенні змінні, які у відповідні рівняння підставляються з інших рівнянь моделі.

До екзогенних змінних належить і багато типів спеціально введених штучних змінних, що виражають вплив таких факторів, пряме статистичне вимірювання яких або неможливе, або недостатнє:

·змінні, створені на основі непрямих даних, наприклад, вплив погоди на обсяг виробництва сільськогосподарської продукції;

·лінійні й нелінійні часові тренди;

·штучні змінні, що виражають якісні або невимірювані фактори;

·інші допоміжні змінні, такі, як авторегресійні змінні тощо.[4]

Описані взаємозв’язки і змінні можуть бути виражені за допомогою схеми (рис.3.1.), в якій наведені взаємозв’язки блоків ендогенних змінних, позначених прямокутниками, і блоки екзогенних змінних, позначені овалами.

Рис. 3.1. Основні блоки змінних і зв’язки між ними в комплексній економетричній моделі

Готуючи статистичні матеріали до побудови економетричних моделей, необхідно пам’ятати, що вони мають бути деталізовані та отримані в необхідному обсязі. Забезпечення комплексності та порівняльності даних потребує проведення різноманітних попередніх розрахунків. [8]

Рівняння, що пояснюють основні економічні явища, становлять ядро макроеконометричної моделі. Кожне таке рівняння за допомогою пояснюючих змінних виражає механізм формування певної ендогенної (залежної) змінної. В комплексних економетричних моделях в основному використовуються лінійні регресійні рівняння, які однак не обмежуються зв’язками прямої пропорційності між парами змінних, а виражають вплив множини пояснюючих факторів на залежні змінні. Коефіцієнти (параметри) регресійних рівнянь кількісно визначаються зі статистичних часових рядів (або з вибіркових даних) окремих змінних, причому враховується стохастичний характер розрахованих параметрів, і на основі тестів перевіряється їх статистична значущість. Параметри регресійного рівняння можуть бути застосовані до всіх періодів або спостережень, які обрані для їх кількісного визначення. Серед пояснюючих змінних можуть бути ендогенні, екзогенні змінні і змінні з попередніх періодів (динамічні фактори).

Тотожності (балансові рівняння) у макроекономічних моделях виражають балансові зв’язки між деякими змінними і поєднують регресійні рівняння в систему одночасних рівнянь, яка виражає також зворотні зв’язки між змінними.

Складні макроеконометричні моделі ставлять особливо жорсткі вимоги до кількісного визначення параметрів регресійних стохастичних рівнянь, що з методологічної точки зору найбільш складно.