Тихомиров Н. Методы эконометрики и многомерного статистического анализа.

В условиях ускорения научно-технического прогресса и усложнения структурных взаимосвязей между элементами общественной системы все большее значение имеют методы, позволяющие выявить основные закономерности в развитии социально-экономических процессов, наиболее значимые факторы, определяющие их тенденции, разработать достоверные и обоснованные прогнозы.
Среди таких методов наиболее эффективными являются методы эконометрики и многомерного статистического анализа. Основная задача эконометрики состоит в построении моделей специфического типа, описывающих закономерности взаимообусловленного развития социально-экономических процессов и явлений на основе исходной информации, характеризующей их уровни в различные периоды времени. По словам норвежского статистика Нобелевского лауреата Рагнара Фриша, эконометрика осуществляет созидательную связь между теорией и наблюдением на основе объединения взаимодополняющих возможностей экономической теории, статистики и математики. Каждой из этих наук отводится специфическая роль в эконометрическом исследовании. Экономическая теория занимается обоснованием законов взаимодействия и развития рассматриваемых процессов; общая и социально-экономическая статистика - формированием показателей, адекватно отражающих уровни этих процессов, выявлением взаимосвязей между ними и определением степени их значимости; математика и математическа
я статистика - разработкой моделей, описывающих развитие этих процессов, проверкой их адекватности используемым теоретическим предпосылкам и исходной информации.
Методы многомерного статистического анализа нашли самое широкое применение в классификации, упорядочивании, выявлении главенствующих черт у объектов и явлений, имеющих многопризнаковую природу и часто характеризующихся разрозненными и неоднородными наборами данных. Предметом наблюдения и анализа выступают как параметрические, так и непараметрические (качественные, порядковые) связи, имеющие детерминированную и стохастическую природу, реальные и ложные, наблюдаемые и ненаблюдаемые. В этой связи многомерные методы статистического анализа экономики позволяют выявить закономерности распределения и тесноты связей между объектами, характеризующимися как явными, так и скрытыми признаками.
Овладение методами эконометрики и многомерного статистического анализа студентами экономических специальностей вузов является необходимым условием подготовки квалифицированных кадров в области экономики и менеджмента, способных вести аналитическую работу на всех уровнях организации народного хозяйства - на предприятиях, в корпорациях, регионах и на макроэкономическом уровне.
Учебное пособие включает 15 глав.Заказать металлопрокат можно на сайте производителя.
В главах 1-6 рассмотрены проблемы многофакторного экономического моделирования, связанные с построением моделей, адекватно описывающих тенденции процессов с учетом особенностей влияния на них экзогенных и эндогенных факторов. К их числу относятся линейные и линеаризируемые многофакторные модели, модели с главными компонентами, с лаговыми зависимыми и независимыми переменными, системы эконометрических уравнений.
Подробно исследованы подходы к получению эффективных и несмещенных оценок параметров этих моделей при использовании детерминированной и стохастической исходной информации, в условиях взаимозависимости факторов, при стандартных и нестандартных свойствах ошибки модели и т.п.
В главах 7-9 рассмотрены проблемы построения моделей стационарных и нестационарных временн рядов, к которым относятся различные виды моделей авторегрессии - скользящего среднего, модели с непостоянными вариацией и математическим ожиданием, моментами более высоких порядков и др. Исследованы свойства этих моделей, описаны подходы к их идентификации и оценке параметров. Раскрыты особенности их применения в исследованиях процессов, наблюдаемых на финансовых рынках.
В главах 10-15 изложены методы многомерного статистического анализа, включая методы классификации и группировки, корреляционно-дисперсионного анализа, факторного анализа, дисперсионного анализа, позволяющие формировать сложные по структуре и взаимосвязям между объектами системы, выявлять информативные и латентные факторы, характеризующие их особенности с учетом наиболее существенных связей между ними в условиях неполной, нечетной, количественной и качественной информации при больших ее объемах.

Для студентов экономико-математических и аналитических специальностей и профилей экономических и технических вузов, аспирантов, преподавателей, научных работников и специалистов аналитических подразделений предприятий и организаций.