Въведение в иконометрията

Иконометрията е научна дисциплина, която предоставя специфична методология за емпирично изучаване на закономерностите на проявление на икономическите и социално-икономическите явления и процеси в тяхната статика и динамика при конкретни условия на средата, както и на взаимовръзките между тях. Запознаването с възможностите на тази интердисциплинарна методология, която съчетава елементи от три научни сфери на научното познание, а именно икономика, статистика и математика, ще даде възможност на икономистите да боравят с богата палитра от специфични методи, като ги прилагат за моделиране и прогнозиране на връзки и зависимости между явленията в различни икономически и социално-икономически системи. Познанията в тази насока могат да осигурят една добра основа както за разбиране, така и за провеждане на икономически анализи в различни аспекти на макро- и микроравнище, използвайки подходяща статистическа информация.

Учебникът Въведение в иконометрията има за цел да въведе студентите в съвременната теория и практика на иконометричното моделиране, като ги запознае със същността, възможностите и приложението на основни модели на закономерностите на развитие на икономическите явления и на взаимозависимостите между тях, проявяващи се в конкретни условия на средата. Включената тематика обхваща основни понятия в иконометрията, подходи и видове иконометрични модели, същност, специфики и приложение на основни групи иконометрични модели на зависимости, методологични проблеми в процеса на иконометричното моделиране, както и някои специфични иконометрични модели.

Изложението е съобразено с обхвата и съдържанието на знанията на студентите, придобити от общоуниверситетските дисциплини по статистика, математика, микро- и макроикономика. Теоретичните основи на методите са изложени до степен да се разберат същността и особеностите им, възможностите и ограниченията им, без да се навлиза в дълбочина на математико-статистическия апарат. Използваният апарат е представен на достъпно равнище и се надяваме, че възприемането му няма да създава излишни затруднения при изучаването на материала от студентите. Избегнати са математическите доказателства и извеждания на методите за оценка на иконометрични модели, като е поставен акцент върху тяхното практическо приложение за анализ, прогнозиране и подпомагане вземането на управленски решения на микро- и макроравнище.

УНСС
София 1700
жк Студентски град Христо Ботев, ул. 8-ми декември 19
v.mitev@unwe.bg

Предговор
Въведение. Иконометрията като научна област. Иконометрично моделиране

• Възникване и историческо развитие на иконометрията
• Иконометрията като научна област
• Същност на иконометричната наука
• Обект, предмет и подход на иконометрията
• Познавателни функции на иконометрията
• Иконометричен подход
• Иконометрично изследване
• Същност, цел и задачи на иконометричното изследване
• Етапи на иконометричното изследване
• Иконометричен модел
• Същност на иконометричния модел
• Връзка между икономически и иконометричен модел
• Свойства на иконометричните модели
• Елементи на иконометричния модел
• Технология на иконометричното моделиране

Видове иконометрични модели

• Иконометрични модели с едно уравнение
• Иконометрични модели на зависимости (регресионни модели)
• Иконометрични модели на динамика (динамични модели)
• Смесени модели на регресия и авторегресия
• Структурни модели
• Същност и познавателно значение на структурните модели
• Идентификация на структурните модели
• Методи за оценка на параметрите на структурните модели

Иконометрични модели на зависимости

• Същност и познавателно значение на иконометричните модели на зависимости
• Общ вид на иконометричните модели на зависимости
• Проблеми при приложението на регресионните модели в иконометричното моделиране
• Елементи на регресионния модел
• Свойства на оценките на параметрите на регресионните модели
• Методи за спецификация на иконометрични модели на зависимост
• Методи за оценка на параметрите на иконометрични модели на зависимост
• Метод на максималното правдоподобие (ММП)
• Метод на най-малките квадрати (МНМК)
• Верификация на регресионни модели
• Оценка на стохастичната точност и статистическата значимост на параметрите на регресионни модели
• Оценка на адекватността на регресионните модели
• Оценка на точността на регресионните модели
• Количествени измерители на корелационните зависимости, базирани на регресионния модел
• Измерители на количествените съотношения между резултативното явление и факторите в регресионния модел
• Измерители на силата на зависимост между фактора и следствието
• Коефициенти на детерминация и индетерминация

Приложение на еднофакторни регресионни модели в иконометричното моделиране

• Същност и видове еднофакторни регресионни модели
• Общ вид на еднофакторен регресионен модел
• Видове еднофакторни регресионни модели
• Технология на приложение на еднофакторни регресионни модели
• Линеен еднофакторен регресионен модел
• Нелинейни по форма еднофакторни регресиони модели
• Полиномни модели
• Линейно-логаритмичен модел (полулогаритмичен модел по отношение на X)
• Реципрочен модел
• Вътрешнолинейни модели
• Експоненциални модели (полулогаритмични модели по отношение на Y)
• Степенен (двойнологаритмичен) модел
• Избор на най-добър еднофакторен регресионен модел

Множествени регресионни модели

• Същност и познавателно значение на множествените регресионни модели (МРМ)
• Спецификация на множествените регресионни модели
• Ограничения и проблеми, свързани с избора на определящи променливи в множествените регресионни модели
• Основни критерии за избор на определящи променливи в множествените регресионни модели
• Статистически методи за избор на определящи (факторни) променливи в модела
• Статистически методи за проверка на спецификацията на МРМ
• Приложение на множествени линейни регресионни модели (МРЛМ)
• Параметризация и верификация на МЛРМ
• Устойчиви оценки на параметрите на модела
• Критерии за избор на най-добрия модел

Специфични регресионни модели в иконометричното моделиране

• Регресионни модели с категорийни факторни променливи
• Спецификация на линеен регресионен модел с категорийни факторни променливи
• Параметризация на линеен регресионен модел с дъми променливи
• Верификация на линеен регресионен модел с дъми променливи
• Интерпретация на регресионните коефициенти, свързани с дъми променливите в регресионния модел
• Регресионни модели с алтернативна зависима променлива
• Линейни вероятностни модели
• Логистични регресионни модели
• Регресионни модели с лагови променливи
• Модели на разпределени лагове
• Производствени функции. Крива на Коб-Дъглас
• Функции на търсенето и предлагането
• Функции на потреблението
• Крива на Филипс

Проблеми при оценка на иконометричните модели. Диагностика на остатъчния компонент

• Мултиколинеарност
• Същност и установяване на мултиколинеарност
• Основни пътища за решаване на проблема с мултиколинеарността
• Нормално разпределение на остатъчния компонент
• Хомоскедастичност на остатъчния компоннт
• Тест ба глейзер
• Тест на Бройш-Паган
• Други критерии за установяване на хетероскедастичност
• Подходи за неутрализиране на хетероскедастичността
• Независимост на остатъчния компонент
• Проверка на хипотеза за статистическа значимост на автокорелационния коефициент
• Проверка на хипотеза за серийна независимост чрез тест на Дърбин-Уотсън
• Подходи за неутрализиране на серийна независимост при остатъчния компонент

Разработване на учебен проект по въведение в иконометрията

• Основни елементи на учебния проект
• Иконометричен анализ чрез функция на търсенето

Приложения
Ключови понятия и термини
Литература