Содержание

1. Содержание и область исследования эконометрики. Регрессионный анализ как инструмент анализа и прогнозирования экономических явлений. Модели эконометрики. Типы данных. Этапы экономического исследования…………………………………………..2

2.Модели адаптивного сглаживания. Экспоненциальное сглаживание. Теорема Брауна………………………………………………………………….9

Задание 1….…………………………………………………………………….13

Задание 2 ……………………………………………………………………...…18

Задание 3…………………………………………………………………………23

Задание 4…………………………………………………………………………28

Задание 5…………………………………………………………………………35

Список используемой литературы……………………………………………..40

1. Содержание и область исследования эконометрики. Регрессионный анализ как инструмент анализа и прогнозирования экономических явлений. Модели эконометрики. Типы данных. Этапы экономического исследования.

Эконометрика - это наука, в которой на базе реальных статистических данных строятся, анализируются и со­вершенствуются математические модели реальных эко­номических явлений.

Появление эконометрики связано с междисциплинар­ным подходом к изучению экономики. Эта наука воз­никла на стыке трех областей знания:

• экономической теории;

• математической экономики;

• экономической и математической статистики.

Предмет исследования эконометрики - экономичес­кие явления. Но в отличие от экономической теории эко­нометрика делает упор на количественные, а не на каче­ственные аспекты этих явлений. Например, экономичес­кая теория утверждает, что спрос на товар с ростом его цены убывает. Но при этом практически неисследован­ным остается вопрос, как быстро и по какому закону происходит это убывание. Эконометрика отвечает на этот вопрос для каждого конкретного случая.

Изучение экономических процессов (взаимосвязей) в эконометрике осуществляется через математические (эко­нометрические) модели. В этом видится ее родство с ма­тематической экономикой. Но если математическая эко­номика строит и анализирует эти модели без использова­ния реальных числовых значений, то эконометрика кон­центрируется на изучении моделей на базе эмпиричес­ких данных.

Одной из основных задач экономической статистики является сбор, обработка и представление экономичес­ких данных в наглядной форме: в виде таблиц, графи­ков, диаграмм. Эконометрика также активно пользует­ся этим инструментарием, но идет дальше, применяя его для анализа экономических взаимосвязей и прогно­зирования.

Мощным инструментом эконометрических исследова­ний является аппарат математической статистики. Дей­ствительно, большинство экономических показателей носит характер случайных величин, предсказать точные значения которых практически невозможно. Связи меж­ду экономическими показателями обычно не носят стро­гий функциональный характер, а допускают наличие ка­ких-либо случайных отклонений (особенно это касается макроэкономических данных). Вследствие этого исполь­зование методов математической статистики в экономет­рике естественно и обосновано. Однако в силу специфи­ки получения статистических данных в экономике (на­пример, в экономике невозможно проведение управляемого эксперимента) эконометристам приходится использовать свои собственные наработки и специальные приемы анализа, которые в математической статистике не встречаются.

Развитие компьютерных систем и специальных при­кладных программ, совершенствование методов анализа сделали эконометрику мощнейшим инструментом эконо­мических исследований.

В классическом курсе эконометрики рассматривается два типа выборочных данных: пространственные данные и временные данные.

_ В экономике под пространственной выборкой понима­ют набор показателей экономических переменных, полу­ченный в данный момент времени. О пространственной выборке имеет смысл говорить в том случае, когда все наблюдения получены примерно в неизменных услови­ях, то есть представляют собой набор независимых выбо­рочных данных из некоторой генеральной совокупности. Например, набор сведении по разным фирмам (объем производства, численность работников, размер основных производственных фондов), данные об объеме, ценах по­требления некоторого товара по потребителям и т. д.

Временными данными является набор сведений, ха­рактеризующий один и тот же объект, но за разные пе­риоды или моменты времени. Примером временных дан­ных могут быть ежеквартальные данные о средней зара­ботной плате, индексе потребительских цен, числе заня­тых за последние годы или, например, ежедневный курс доллара или евро на ММВБ. Отличительной особеннос­тью временных данных является то, что они естествен­ным образом упорядочены по времени.

Можно выделить три основных класса моделей, которые используются в эконометрических исследованиях.