Истоки эконометрики, ее предыстория

1. Введение.
1. Цель и задачи  работы.
2. Исходные данные, соответствующие конкретному варианту.

1.3. Необходимые  формы.

2. Расчетная часть.

2.1. Расчеты.

2.2. Анализ  результатов.

2.3. Вывод.

3. 3.1. Заключение.
4. Дополнительный вопрос. (Корреляционный и регрессионный анализ)

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

1. Введение.

Истоки  эконометрики, ее предыстория 

Эконометрика — быстроразвивающаяся синтетическая отрасль науки, цель которой состоит в том, чтобы придать количественные меры экономическим отношениям. Термин «эконометрика» был впервые введен бухгалтером П. Цьемпой в 1910 г. Это употребление термина, как и сама концепция, не прижилось, но название «эконометрика» оказалось весьма удачным для определения нового направления в экономической науке, которое выделилось в самостоятельную дисциплину в 1930 г. 

Эконометрика — это междисциплинарная наука, возникшая на стыке экономики, высших методов статистики, математической статистики и (в самое последнее время) информационных технологий, эффективно реализующих интеграцию этих наук. От первых простейших попыток применения точных количественных методов математики к экономическим проблемам она довольно быстро перешла к использованию методов математической статистики для решения задач экономики и даже теории нечетких множеств и нечеткой логики в исследовании сложных процессов социально-экономической природы. 

Истоки  эконометрики восходят к появлению  попыток количественных исследований в экономике во второй половине XVII в., которые по существу означали начало формирования статистики и, в частности, экономической статистики. В этом смысле справедливо усматривают  общие корни статистики и эконометрики. Большой вклад в развитие математических методов статистики и применение статистической теории в экономике  и в биологии внесли труды Ф. Гальтона, К. Пирсона, Ф. Эджворта в XVIII — начале XIX в. 

В это  же время ученые-экономисты занимались исследованием макроэкономических проблем на основе временных рядов  таких показателей, как валютные курсы и пр. Изучался рынок труда, разрабатывались методы статистической проверки теории производительности организации труда на производстве. Приблизительно в это время метод множественной регрессии был применен для оценки функции спроса. 

Наконец, следующим важным этапом стали работы по применению основных методов математической статистики (корреляционно-регрессионный  анализ, анализ временных рядов, метод  множественной регрессии) для изучения социально-экономических явлений  и процессов, включая оценку функции  спроса. Тогда же (первая половина XX в.) выполнялись исследования по циклическим  процессам в экономике и выделению  бизнес-циклов. Так, изучение динамики временных рядов и экстраполяция подмеченных закономерностей в сочетании с использованием некоторых базовых теоретических предпосылок привели к построению экономических барометров (гарвардский барометр). 

Концепция экономического барометра использует следующую важную идею: в динамике различных компонентов экономического процесса имеются такие показатели, изменение которых опережает изменение других компонентов. Таким образом, показатели, изменение которых опережает в своем развитии изменение других показателей, являются в некотором роде предвестниками последних. Конкретно для гарвардского барометра имеется пять групп показателей. Они затем сводятся в три отдельные кривые: одна кривая характеризует фондовый рынок, другая — товарный рынок, третья — денежный рынок. В основу прогноза с использованием гарвардского барометра было положено свойство каждой отдельной кривой повторять движение остальных кривых в определенной последовательности и с определенным отставанием. 

В целом  приблизительно в середине XX в. сложилось  понимание эконометрики как науки, занимающейся отчасти построением  моделей, а в большей степени  — оценкой значимости различных  экономических и экономико-статистических моделей. В этом плане она во многом пересекалась и имела много общего с развитыми экономико-статистическими  моделями и их изучением с помощью  оценки параметров и проверки гипотез. Требование углубленного исследования адекватности моделей и тем самым  обоснованного применения должных  критериев проверки гипотез характеризует  современное состояние эконометрики, в особенности в применении к  проблемам множественного регрессионного анализа. 

Исследование  временных рядов экономических  переменных, в т.ч. анализ макроэкономических проблем на основе временных рядов  таких показателей, как курсы  валют и др., способствовало развитию и становлению современной эконометрики. 

Метод множественной регрессии использовался для оценки функции спроса. Экономические временные ряды исследовались для выявления бизнес-циклов и циклических процессов в экономике. В динамике различных элементов экономики имеются такие показатели, изменение которых развивается с опережением некоторых других показателей, и поэтому они могут рассматриваться как предвестники соответствующих изменений отстающих показателей (основа концепции экономических барометров), позволяя решать задачу прогноза. 

Однако  в конце первой трети ХХ в. эффективность  подобных методов стала снижаться и их применение сошло на нет. Это связано с существенным изменением структуры мировых экономических отношений и природы регулирующих факторов в экономике, в частности, с переходом к кейнсианской модели воздействия на экономику со стороны государства. Одновременно пытались применить методы анализа Фурье и периодограмм к эконометрическим построениям. 

В 1930 г. было создано эконометрическое общество на заседании Американской ассоциации развития науки. С 1933 г. выходит журнал «Эконометрика». В 1941 г. появляется первый учебник по эконометрике. При этом эконометрика основной своей задачей  в то время считала оценку экономических  моделей, их статистическое исследование. Сами эти экономические модели до 1970-х годов были кейнсианскими. 

После 1970-х годов различные школы  в экономике (кейнсианцы, монетаристы, марксисты) стали толковать основные закономерности и экономические процессы по-разному, произошло обострение противоречий между ними, так что методы эконометрики начали использовать в качестве средств отыскания причинных факторов и связей при выборе теоретических концепций. 

Таким образом, экономическая теория несколько  уступила те доминирующие позиции, которые  она занимала ранее, экономико-статистическому  анализу (современной эконометрике). Высокопроизводительные компьютерные системы позволили анализировать  достаточно полные модели, подвергать их точному статистическому анализу  с применением эконометрических методов и значительно усовершенствовать  статистический анализ временных рядов. В результате начали формироваться  эконометрические модели в виде систем уравнения и временных рядов, а также методы их исследования, адекватные природе экономических  задач. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

1. Цель  и задачи  работы.

 

Цель  данной работы является изучить выборочную ковариацию использовать основные правила  расчета и правила задач.  

Выбрать 5 задач по выборочному ковариацию, необходима знать формулы выборочной ковариации, дисперсии, коэффициент корреляции.  

2. Исходные  данные, соответствующие  конкретному варианту.

 

Эконометрика — наука, изучающая количественные и качественные экономические взаимосвязи с помощью математических и статистических методов и моделей. Современное определение предмета эконометрики было выработано в уставе Эконометрического общества, которое главными целями назвало использование статистики и математики для развития экономической теории. Теоретическая эконометрика рассматривает статистические свойства оценок и испытаний, в то время как прикладная эконометрика занимается применением эконометрических методов для оценки экономических теорий. Эконометрика даёт инструментарий для экономических измерений, а также методологию оценки параметров моделей микро- и макроэкономики. Кроме того, эконометрика активно используется для прогнозирования экономических процессов как в масштабах экономики в целом, так и на уровне отдельных предприятий[3]. При этом эконометрика является частью экономической теории, наряду с макро- и микроэкономикой. 

Термин  «эконометрика» состоит из двух частей: «эконо» — от «экономика» и «метрика» — от «измерение». Эконометрика входит в обширное семейство дисциплин, посвящённых измерениям и применению статистических методов в различных областях науки и практики. К этому семейству относятся, в частности, биометрия, технометрика, наукометрия, психометрия, хемометрия, квалиметрия. Особняком стоит социометрия — этот термин закрепился за статистическими методами анализа взаимоотношений в малых группах, то есть за небольшой частью такой дисциплины, как статистический анализ в социологии. 

Математи́ческое ожида́ние — среднее значение случайной величины, распределение вероятностей случайной величины, рассматривается в теории вероятностей.  

ДИСПЕРСИЯ

Статистическое  определение: Дисперсия или дисперсия  генеральной совокупности . это параметр

плотности распределения вероятностей, который выражает изменчивость данной совокупности.

Это второй центральный момент случайной величины.

Выборочная  дисперсия определяется как мера

дисперсии, которая представляет собой сумму  квадратов отклонений данных наблюдений от их среднего значения, деленную на количество наблюдений минус единица.  

КОВАРИАЦИЯ

Статистическое  определение: Ковариация между двумя  переменными величинами . это мера

взаимной  зависимости между двумя переменными  величинами. 

КОРРЕЛЯЦИЯ

Статистическое  определение: Взаимная зависимость  между двумя количествами.  

КОЭФФИЦИЕНТ КОРРЕЛЯЦИИ

Статистическое  определение: Число, лежащее в пределах от .1 до +1, которое измеряет взаимную

зависимость между двумя переменными величинами, наблюдаемыми совместно. Значение +1

означает, что данная переменная характеризуются  идеальной прямолинейной зависимостью; значение .1

означает, что существует идеальная обратная прямолинейная зависимость; и значение 0 означает

отсутствие  какой-либо прямолинейной зависимости. Это число определяется как ковариация двух

переменных  величин, деленная на произведение их среднеквадратических отклонений. 
 

3. Необходимые формулы.
1. Выборочная ковариация.

. 

2. Математическое ожидание.

 
 

3. Дисперсия.

 
 

4. Коэффициент корреляции.

 
 
 

 
 

 
 

2. Расчетная часть.

2.1. Расчеты.

1. Задача.

Используя приведенные ниже данные о случайной  величине х, заданным законом распределения вычислим математическое ожидание и дисперсию.