Глава 1 основные аспекты эконометрического моделирования 1.1. введение в эконометрическое моделирование

Глава 1 основные аспекты эконометрического моделирования 1.1. введение в эконометрическое моделирование

Рассмотрим следующую ситуацию. Допустим, мы хотим продать автомобиль и решили дать объявление о продаже в газете «Из рук в руки». Естественно, перед нами встает вопрос: какую цену указать в объявлении?

Очевидно, мы будем руководствоваться информацией о цене, которую выставляют другие продавцы подобных автомобилей. Что значит «подобные автомобили»? — Очевидно, это автомобили, обладающие близкими значениями таких факторов, как год выпуска, пробег, мощность двигателя. Проглядев колонку объявлений, мы формируем свое мнение о рынке интересующего нас товара и, возможно, после некоторого размышления, назначаем цену.

На этом простейшем примере на самом деле можно проследить основные моменты эконометрического моделирования. Рассмотрим наши действия более формализованно.

Мы ставим задачу определить цену — величину, формируемую под воздействием некоторых факторов (года выпуска, пробега и т. д.). Такие зависимые величины обычно называются зависимыми {объясняемыми) переменными, а факторы, от которых они зависят, — объясняющими.

Формируя общее мнение о состоянии рынка, мы обращаемся к интересующему нас объекту и получаем ожидаемое значение зависимой переменной при заданных значениях объясняющих переменных.

Указанная конкретная цена — наблюдаемое значение зависимой переменной зависит также и от случайных явлений — таких, например, как характер продавца, его потребность в конкретной денежной сумме, возможные сроки продажи автомобиля и др.

Продавец-одиночка вряд ли будет строить какую-либо математическую модель, но менеджер крупного салона, специализирующегося на торговле автомобилями на вторичном рынке, скорее всего, захочет иметь более точное представление об ожидаемой цене и о возможном поведении случайной составляющей. Следующий шаг и есть эконометрическое моделирование.

Общим моментом для любой эконометрической модели является разбиение зависимой переменной на две части — объясненную и случайную. Сформулируем задачу моделирования самым общим, неформальным образом: на основании экспериментальных данных определить объясненную часть и, рассматривая случайную составляющую как случайную величину, получить (возможно, после некоторых предположений) оценки параметров ее распределения.

Таким образом, эконометрическая модель имеет следующий вид:

ставляющая

Наблюдаемое Объясненная часть, зави- Случайная с

значение зави- = сящая от значений объ+ „IrL„„^„n°~

симой перемен- ясняющих переменных

ной

У АХ) + є. (1.1)

Остановимся теперь на целях моделирования. Предположим, получено следующее выражение для объясненной части переменной Y — цены автомобиля:

j) = 18000-1000jc1 -0,5jc2,

где у — ожидаемая цена автомобиля (в усл. ден. ед., здесь и далее у.е.);

Х — срок эксплуатации автомобиля (в годах); Хі — пробег (в тыс. км)1.

Каково практическое применение полученного результата? Очевидно, во-первых, он позволяет понять: как именно формируется рассматриваемая экономическая переменная — цена на автомобиль. Во-вторых, он дает возможность выявить влияние каждой из объясняющих переменных на цену автомобиля (так, в данном случае цена нового автомобиля (при *і=0, Х2=0) 18000 у.е., при этом только за счет увеличения срока эксплуатации на 1 год цена автомобиля уменьшается в среднем на 1000 у.е., а только за счет увеличения пробега на 1 тыс. км — на 0,5 у.е.). В третьих, что, пожалуй, наиболее важно, этот результат позволяет прогнозировать цену на автомобиль,

Переменные обозначаем прописными буквами латинского алфавита, а их значения — строчными.

если известны его основные параметры. Теперь менеджеру не составит большого труда определить ожидаемую цену вновь поступившего для продажи автомобиля, даже если его год выпуска и пробег не встречались ранее в данном салоне.