Model ekonometryczny – proces budowy

Potrzebujesz pomocy?  Formularz kontaktowy

Jednorównaniowy model ekonometryczny jest konstrukcją formalną, która za pomocą jednego równania przedstawia zasadnicze powiązania między rozpatrywanymi zjawiskami ekonomicznymi. W ogólnej postaci jednorównaniowy model ekonometryczny można zapisać następująco:

gdzie:

Y – zmienna objaśniana,

 – zmienne objaśniające,

e – składnik losowy modelu,

f – typ związku funkcyjnego (postać analityczna) między zmienną objaśnianą a zmiennymi objaśniającymi.

Występujący w modelu ekonometrycznym składnik losowy odgrywa rolę błędu przypadkowego, zakłócającego funkcyjny związek między wartościami uwzględnionych w modelu zmiennych. Konieczność wprowadzenia do modelu ekonometrycznego składnika losowego wynika z kilku przyczyn, i mianowicie:

1.      zjawiska ekonomiczne są na tyle skomplikowane, że nie jesteśmy w stanie uwzględnić wszystkich zmiennych objaśniających określających pewną obiektywną prawidłowość;

2.      postępowanie podmiotów podejmujących decyzje ekonomiczne cechuje indeterminizm – oznacza to, iż ten sam podmiot postawiony wobec takiego samego dylematu wyboru i przy spełnieniu tych samych warunków zewnętrznych, może podejmować odmienną decyzję (np. dotyczącą zakupu towarów na rynku);

3.      jakość danych statystycznych stanowiących podstawę ilościową do konstrukcji modelu ekonometrycznego daleka jest zazwyczaj od doskonałości (błędy w pomiarach wartości zmiennych);

4.      przyjęta postać analityczna modelu może nie być właściwa, a wyspecyfikowany w danym modelu zbiór zmiennych objaśniających – niekompletny (błąd w równaniu).

Jeśli zatem model ekonometryczny ma adekwatnie opisywać rzeczywistość, której dotyczy, uwzględnienie składnika losowego przy jego budowie jest nieodzowne. Występowanie składnika losowego nadaje modelowi stochastyczny charakter. Pozwala to na ocenę rzędu dokładności szacunku parametrów strukturalnych, na badanie własności estymatorów tych parametrów, jak również na obliczenie błędów prognoz skonstruowanych na podstawie danego modelu.

Modele ekonometryczne mogą być budowane dla różnych celów. Celami tymi mogą być szczególnie: analiza strukturalna (powiązań strukturalnych), prognozowanie, analizy symulacyjne oraz optymalne sterowanie. Cel analityczny (poznawczy) służy identyfikacji związków występujących między rozpatrywanymi zjawiskami w przeszłości. Ma on zatem historyczny charakter. Pozostałe trzy cele są zorientowane ku przyszłości Dodać przy tym należy, że budowa modelu ekonometrycznego może mieć na względzie jeden, dwa lub więcej celów, które ponadto mogą być ze sobą ściśle powiązane. Przykładowo, struktura zdeterminowana przez powiązania między uwzględnionymi w modelu ekonometrycznym zmiennymi jest zazwyczaj wykorzystywana w procesie prognozowania. Skonstruowane prognozy mogą być z kolei uwzględniane zarówno w analizie symulacyjnej, jak też w optymalnym sterowaniu. Jednorównaniowe modele ekonometryczne są wykorzystywane do opisu i prognozowania pojedynczych zjawisk gospodarczych (popytu, produkcji, inwestycji, zatrudnienia itp.). Natomiast w analizie symulacyjnej i optymalnym sterowaniu szerokie zastosowanie znajdują modele wielorównaniowe, opisujące systemy gospodarcze typu gospodarka narodowa, jej poszczególne sektory, czy rynek, na którym funkcjonuje firma itp.

Szczególne walory poznawcze w prognozowaniu pojedynczych zjawisk gospodarczych przypisuje się modelom przyczynowo-skutkowym. Ich zaletą jest stosunkowo prosta budowa i interpretacja parametrów oraz możliwość budowy na ich podstawie wielowariantowych prognoz i szacowania ich błędów.

W modelach tych może być uwzględniany jednoczesny wpływ wielu czynników na prognozowane zjawisko. Zmienna objaśniana pełni, rolę skutku, a zmienne objaśniające – przyczyn powstania bądź rozwoju badanego zjawiska gospodarczego.

Aby model ekonometryczny stanowił podstawę wnioskowania w przyszłości musi się opierać na określonych przesłankach teoretycznych wynikających z teorii ekonomii. Jednocześnie powinien on spełniać pewne własności formalne, formułowane przez teorię statystyczną (a właściwie statystyczno-matematyczną). Budowa modelu nie jest możliwa bez posiadania informacji (danych) statystycznych, które są ilościowym wyrazem pomiaru cech opisujących badane zjawisko. W niektórych przypadkach zbiór obserwacji statystycznych należy poddać procesowi przetwarzania (np. w celu uzyskania porównywalności danych). Z modelowaniem ekonometrycznym wiąże się również kwestia wyboru właściwej techniki estymacji.

W procedurze budowy modelu prognostycznego, tj. modelu ekonometrycznego wykorzystywanego do celów prognozowania, można wyróżnić kilka etapów. W pierwszym kroku należy jasno określić cel prognozowania (Dlaczego prognoza jest potrzebna? Jak będzie ona wykorzystywana?). Kolejnym etapem jest specyfikacja czynników (zmiennych) mających istotny wpływ na zmienną prognozowaną. Na etapie specyfikacji zmiennych nie wiadomo jeszcze jaka jest – z punktu widzenia statystycznego – hierarchia ważności cech. Dopiero zebranie odpowiednich danych statystycznych umożliwia przetestowanie określonych hipotez i wybór zmiennych wywierających istotny wpływ na zmienną prognozowaną. Wymaga to estymacji pewnej liczby modeli (z różnymi kombinacjami zmiennych objaśniających) i ich merytoryczno-statystycznej oceny.

 Potrzebujesz pomocy?  Formularz kontaktowy