Имя материала: Введение в эконометрику

Автор: Кристофер Доугерти

Предисловие

 

Эта книга предназначена для студентов, изучающих годовой курс эконометрики. Она отражает определенную потребность, вызванную последними изменениями в программах эконометрической подготовки студентов и не учтенную в ранее написанных учебниках. За последнее десятилетие преподавание эконометрики на университетском уровне достигло своего «совершеннолетия». Курсы эконометрики, предлагавшиеся обычно как курсы на выбор в магистерских программах по экономике, сейчас все в большей мере становятся обязательными. Это обусловлено несколькими факторами. Возможно, важнейшим из них является растущее признание того, что определенное понимание методов эмпирических исследований является не просто желательной, но весьма существенной частью базовой подготовки экономиста и что ограничивающиеся прикладной статистикой курсы неадекватны этой задаче. Без сомнения, это привело к тому, что курсы эконометрики для аспирантов стали намного более продвинутыми, вследствие чего недостаточное знакомство с эконометрикой стало препятствием для поступления в аспирантуру ведущих университетов. Сыграл свою роль и «фактор предложения». Волна, поднявшая эконометрику на столь высокий уровень в экономическом образовании, идет вслед за другой волной, поднявшей значение математики и статистики. Без предшествующего улучшения подготовки в области количественных методов анализа выдвижение эконометрики в «ядро» программ экономических вузов было бы невозможным. Данный сдвиг был также связан с увеличением числа квалифицированных преподавателей эконометрики.

Вследствие происшедших изменений слушатели курсов эконометрики в большей степени различаются по своим возможностям, чем ранее. Это уже не только меньшинство, избравшее сложный путь математической специализации. Типичный студент сейчас — это обычный студент-магистр экономического профиля, изучивший базовые, но не продвинутые курсы математического анализа и статистики. «Демократизация» эконометрики создала необходимость подготовки более широкого спектра учебников, чем прежде, в особенности для новичков. Студенты, изучившие продвинутые курсы математики, уже несколько лет пользуются рядом завершенных учебников, отдельные из которых выдержали уже два или три издания. Меньше повезло новичкам, и этот текст адресован главным образом им.

Цель этой книги — обеспечить базу для изучения годового курса, позволяющего затем студентам продолжить изучение предмета в аспирантуре. Важнейшей задачей было сократить до минимума математические требования к читателю. Почти у каждого есть свой предел математической сложности изложения, которую он готов принять. Если этот предел превышен, читатель тратит большую часть усилий на техническую сторону вопроса вместо его сущности. Появляется усталость, страдает понимание, и путь исследования становится поденной работой или даже хуже того.

К счастью, математическое бремя намного облегчается, если коэффициенты регрессии выразить через выборочные ковариации и дисперсии. Для преподавателей и наиболее одаренных студентов степень математизированности может быть не столь важной, но это не так для той аудитории, которой адресована эта книга. Многие из этих людей, по-видимому, чувствовали себя не совсем уверенно в предшествующих математических курсах. Принятый здесь подход делает возможным расставание с устрашающими обозначениями типа I, становящимися непреодолимым препятствием для многих студентов. Это означает, что для знакомства с соответствующими понятиями понадобятся определенные затраты времени (глава 1), но эти понятия легко усваиваются и потраченные усилия затем многократно окупаются. Это не пустые рассуждения. Когда несколько лет назад я внес эти изменения в свой курс, где до этого пользовался обозначениями типа I, то обнаружил у студентов значительное улучшение восприятия, особенно при рассмотрении свойств регрессионных оценок.

Второй заботой было удаление неэконометрических «камней преткновения», сдерживавших развитие понимания предмета. Многие сложности, возникающие во вводном курсе, не являются техническими по своей природе (и многие технические моменты, например использование фиктивных переменных, вовсе не представляют проблемы). Например, многие студенты затрудняются описать регрессионные результаты словесно, в терминах, понятных неспециалисту. Если рассматривается регрессия в логарифмах, нередко странная заминка возникает даже втом случае, если заранее было показано математически, что коэффициент наклона характеризует эластичность. Проблема, без сомнения, заключается в том, что, изучая эластичность в базовом курсе математики, студенты были столь поглощены математическими вопросами, что у них не оставалось времени как следует разобраться с их практическими приложениями. Для них эластичность оставалась не до конца понятым математическим объектом. Эта книга содержит ряд отступлений в виде вставок, где рассматриваются подобные проблемы.

Ряд отступлений, кроме того, посвящен примерам экономических приложений. Нельзя оставить рассмотрение гипотезы Фридмена о постоянном доходе в качестве отдельных и несвязанных вопросов курсов макроэкономической теории и эконометрики. Поскольку нереалистично ожидать включения эконометрических аспектов в студенческие курсы экономической теории, задача нахождения этой связи неизбежно ложится на эконометристов.

 

Эксперименты по методу Монте-Карло

 

Характерной чертой этой книги является широкое использование экспериментов по методу Монте-Карло, наиболее подходящему для проведения эко-нометристами экспериментов лабораторного типа в контролируемых условиях. Многие студенты, слушающие вводный курс, предпочитают смотреть на такой анализ с двух точек зрения: математических рассуждений и числовой иллюстрации. Можно проследить за математическим исследованием свойств статистической оценки и согласиться с ее логичностью, но вместе с тем и получить пользу, видя подтверждение всего этого числовым примером в форме эксперимента по методу Монте-Карло. Такого рода анализ помогает, так сказать, запе-

 

чатлеть все это в памяти и почувствовать определенную уверенность. И как и в других дисциплинах, для многих людей развитие познаний в эконометрике напоминает не арифметическую прогрессию (как бы это ни казалось в ретроспективе), а процесс развития и обобщения, в котором технические навыки и интуитивное понимание развиваются во взаимодействии.

 

Упражнения с функциями спроса

 

Еще одной особенностью книги является последовательность упражнений с функциями спроса, создающих стержень для практической работы и являющихся существенным компонентом вводного курса. Упражнения с функциями спроса обеспечивают непрерывность и дают возможность наблюдать воздействие теоретических продвижений на спецификацию модели и технику оценивания. Как и эксперименты по методу Монте-Карло, они позволяют лучше запомнить то, что уже было познано аналитически, и обеспечивают ту действенную вовлеченность, которая часто отсутствует при простом представлении результатов оценивания регрессии для комментариев.

Данные для упражнений с функциями спроса приведены в табл. Б.1 и Б.2 приложения Б. Предполагается, что студенты будут разбиты на группы для практической работы по курсу и каждый студент в группе получит задание, связанное со спросом на определенное благо.

 

Структура книги

Большинство студентов, приступающих к изучению вводного курса эконометрики, уже прослушали один или несколько курсов по статистике и, значит, должны быть хорошо знакомы с фундаментальными понятиями. Факт, однако, состоит в том, что многие люди нуждаются в повторном знакомстве с этим материалом, прежде чем они действительно освоят его. Поскольку нет смысла пытаться изучать вводный курс эконометрики без должного понимания таких категорий, как несмещенность, эффективность и состоятельность, стоит при необходимости начать с рассмотрения такого материала. Этому посвящен обзор в начале книги. В главе 1 описана математическая основа, а оставшиеся главы покрывают обычные для вводного курса темы и разбиты на три части. Первая часть книги (главы 2—5) содержит основы регрессионного анализа. В ее второй части (главы 6-8) рассматриваются некоторые наиболее общие проблемы, возникающие при использовании регрессионного анализа, а в третьей части представлены некоторые дальнейшие продвижения. В заключительной части дается краткая последующая ориентация.

Лондон, декабрь 1990 года

Кристофер Доугерти

 

 

ВВЕДЕНИЕ В ЭКОНОМЕТРИКУ

 

Страница: | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 | 32 | 33 | 34 | 35 | 36 | 37 | 38 | 39 | 40 | 41 | 42 | 43 | 44 | 45 | 46 | 47 | 48 | 49 | 50 | 51 | 52 | 53 | 54 | 55 | 56 | 57 | 58 | 59 | 60 | 61 | 62 | 63 | 64 | 65 | 66 | 67 | 68 | 69 | 70 | 71 | 72 | 73 | 74 | 75 | 76 | 77 | 78 | 79 | 80 | 81 | 82 | 83 | 84 | 85 | 86 | 87 | 88 | 89 | 90 | 91 | 92 | 93 | 94 | 95 | 96 | 97 | 98 | 99 | 100 | 101 | 102 | 103 | 104 |