ИССЛЕДОВАНИЕ ПРОСТРАНСТВЕННЫХ ЭКОНОМЕТРИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ

Современная экономическая теория, как на микро, так и на макро уровне, постоянно усложняющиеся экономические процессы привели к необходимости создания и совершенствования особых методов изучения и анализа. При этом широкое распространение получило использование моделирования и количественного анализа. На базе последних выделилось и сформировалось одно из направлений экономических исследований - эконометрика. Эконометрия – наука, изучающая количественные взаимосвязи экономических объектов и процессов при помощи математических и статистических методов и моделей. Основная задача эконометрии – построение количественно определенных экономико-математических моделей, разработка методов определения их параметров по статистическим данным и анализ их свойств. Наиболее часто используемым математическим аппаратом решения задач данного класса служат методы корреляционно-регрессионного анализа. Эконометрическое моделирование является важной составляющей математического описания экономического развития любой сферы хозяйственной деятельности.

---

Есть надёжный сервис, где можно купить магистерскую диссертацию в спб - Work5.

---

Особенно актуальным оно становится в период развития рыночных отношений, поскольку функционирование компаний при наличии конкурентной среды так или иначе оценивается как работа в условиях неопределенности, которая предусматривает наличие различного рода возмущений, которые непосредственно влияют на объясняемые переменные. Прогноз, построенный на базовой методологии эконометрической модели, если не исключает, то, по крайней мере, уменьшает ошибочные значения результирующих параметров математической модели. Цель данной работы провести эконометрический анализ на предоставленных данных. Объектом исследования выступает технологии обработки информации. Предметом исследования является инструменты и методы эконометрики. Задачи исследования: А) Изучить теоретические основы эконометрического моделирования; Б) Применить методы обработки информации для конкретной задачи. Методы исследования: статистические, аналитические, и графические методы, абсолютные и относительные статистические величины, выборка, корреляционный и регрессионный анализ. Практическая значимость работы заключается в обучении применения инструментария эконометрического моделирования и дальнейшей апробации полученных навыков. Информационной базой исследования послужили теоретические исследования по предмету эконометрика.

На стыке экономической практики и математической статистики в начале 30-х годов зародилась новая самостоятельная дисциплина, получившая название «Эконометрика». Эконометрика - быстроразвивающаяся отрасль науки, цель которой состоит в том, чтобы придать количественные меры экономическим отношениям. Эконометрика - совокупность методов анализа связей между различными экономическими показателями (факторами) на основании реальных статистических данных с использованием аппарата теории вероятностей и математической статистики. Объектом изучения эконометрики, как самостоятельного раздела математической экономики, являются экономико-математические модели, которые строятся с учетом случайных факторов. Такие модели называются эконометрическими моделями. Исследование эконометрических моделей проводится на основе статистических данных об изучаемом объекте и с помощью методов математической статистики. Основными задачами эконометрики являются: получение наилучших оценок параметров экономико-математических моделей, конструируемых в прикладных целях; проверка теоретико-экономических положений и выводов на фактическом (эмпирическом) материале; создание универсальных и специальных методов для обнаружения статистических закономерностей в экономике. Методологическая особенность эконометрики заключается в применении достаточно общих гипотез о статистических свойствах экономических параметров и ошибок при их измерении. Полученные при этом результаты могут оказаться нетождественными тому содержанию, которое вкладывается в реальный объект. Поэтому важная задача эконометрики - создание как более универсальных, так и специальных методов для обнаружения наиболее устойчивых характеристик в поведении реальных экономических показателей. Эконометрика разрабатывает методы подгонки формальной модели с целью наилучшего имитирования ею поведения моделируемого объекта на основе гипотезы о том, что отклонения модельных значений параметров от их реально наблюдаемых случайны и вероятностные характеристики их известны.

1. Агаларов, З. С. Эконометрика : Учебник / З. С. Агаларов, А. И. Орлов. – Москва : Издательско-торговая корпорация "Дашков и К", 2021. – 380 с. – ISBN 978-5-394-04075-7. – EDN PBNOGJ. 2. Бабешко, Л. О. Эконометрика и эконометрическое моделирование в Excel и R / Л. О. Бабешко, И. В. Орлова. – Москва : Общество с ограниченной ответственностью «Научно-издательский центр ИНФРА-М», 2021. – 296 с. – (Высшее образование: Магистратура (Финуниверситет)). – ISBN 978-5-16-016059-7. – DOI 10.12737/1079837. – EDN MBUGOO. 3. Галочкин, В. Т. Эконометрика : Учебник и практикум / В. Т. Галочкин. – 1-е изд.. – Москва : Издательство Юрайт, 2019. – 288 с. – (Бакалавр и специалист). – ISBN 978-5-534-10751-7. – EDN HKLBIP. 4. Кремер, Н. Ш. Эконометрика : Учебник и практикум / Н. Ш. Кремер, Б. А. Путко. – 4-е изд., испр. и доп. – Москва : Издательство Юрайт, 2020. – 308 с. – (Высшее образование). – ISBN 978-5-534-08710-9. – EDN GXRAZI. 5. Магнус, Я. Р. Эконометрика. Начальный курс : учебник / Я. Р. Магнус, П. К. Катышев, А. А. Пересецкий. – Москва : Издательский дом "Дело" РАНХиГС, 2021. – 504 с. – ISBN 978-5-85006-296-5. – EDN MDSVQL. 6. Мардас, А. Н. Эконометрика : Учебник и практикум / А. Н. Мардас. – 2-е изд., испр. и доп. – Москва : Издательство Юрайт, 2019. – 180 с. – (Бакалавр. Академический курс). – ISBN 978-5-9916-8164-3. – EDN JMQEPT. 7. Мардас, А. Н. Эконометрика : Учебник и практикум / А. Н. Мардас. – 2-е изд., испр. и доп. – Москва : Издательство Юрайт, 2020. – 1 с. – (Высшее образование). – ISBN 978-5-9916-8164-3. – EDN BCJKHE. 8. Эконометрика / Е. В. Радковская, Е. М. Кочкина, М. В. Дроботун [и др.]. – Роли, Северная Каролина, США : Оpen Science Publishing, 2019. – 177 с. – ISBN 978-0-244-47834-6. – EDN IOUITR.