Акцент сделан на универсальных методах и методиках, свойственным  различным экономическим системам.

Для наглядности изложения теоретический материал дополнен конкретными числовыми примерами – алгоритмами решения различных практических задач.  Они позволяют читателям понять технологию эконометрических исследований. 

В конце монографии рассмотрены теоретические вопросы, связанные с теоремой Гаусса-Маркова и с одной из версий математической модели мировой динамики.     

Кроме этого, в монографии представлены основные термины рассматриваемой предметной области.

Монография может представлять интерес для аналитиков, системотехников, специалистов по математическому моделированию и стратегическому планированию, менеджеров, научных работников, преподавателей, аспирантов и студентов.

В.В. БАСКАКОВ, Б.Н. ГУДКОВ, С.А. ФЕДОССЕВ, А.Н.ФОМИН

"Основы эконометрики (Курс для военных системотехников)": Монография. М.: ВА РВСН им. Петра Великого, 2013.

***

Эконометрика – наука, изучающая количественные и качественные экономические взаимосвязи с помощью математических и статистических методов и моделей. Ее основная задача – использование статистики и математики для развития экономической теории.

Эконометрика позволяет статистически оценивать состоятельность математических моделей с точки зрения их адекватности располагаемому объему исходных данных. Для того, чтобы рельефнее подчеркнуть значимость эконометрики для экономики, без преувеличения можно сказать, что без «разрешения» эконометрики экономические модели не могут быть применены для ситуационного анализа и прогнозирования.

Эконометрика даёт инструментарий для экономических измерений, а также методологию оценки параметров моделей микро- и макроэкономики.

Термин «эконометрика» состоит из двух частей: «эконо» – от «экономика» и «метрика» – от «измерение». Эконометрика входит в обширное семейство дисциплин, посвящённых измерениям и применению статистических методов в различных областях науки и практики. К этому семейству относятся, в частности, биометрия, технометрика, наукометрия, психометрия, квалиметрия.

Для освоения эконометрики предлагается следующая структура монографии.

В первой части изложен теоретический минимум, необходимый для последующего решения практических задач. Будут рассмотрены основные положения теории вероятностей применительно к эконометрике, распределения Стьюдента и Фишера, теоретические основы метода наименьших квадратов,  методы решения систем линейных уравнений, основы теории проверки статистических гипотез, численные методы оптимизации функций одной и нескольких переменных.

Далее будут рассматриваться конкретные примеры эконометрических задач парной и множественной регрессии. Эта часть завершится теоретическим рассмотрением общего случая множественной линейной регрессии, с которым читателям придется сталкиваться при решении практических задач.

Далее мы перейдем от рассмотрения отдельных уравнений регрессии к системам линейных уравнений. Оказывается, что не так это просто – соединить отдельные экономические уравнения в систему. Здесь есть некоторые ограничения, часть их которых удается преодолеть при помощи модифицированного метода наименьших квадратов.

Затем мы займемся временными рядами, т.е. совокупностями результативных параметров, привязанных к определенным моментам времени. Будут рассмотрены мультипликативная и аддитивная модели временного ряда и затронуты  очень сложные вопросы прогнозирования их будущих значений. Иллюстрации применения скользящих средних временного ряда будут представлены применительно к техническому анализу финансовых рынков.  

Наконец, в последней главе в постановочном плане будут рассмотрены проблемы составления и калибровки уравнений мировой динамики, которые изучаются Римским клубом. Это будет сделано для того, чтобы читатели более четко уяснили сложность методологических проблем, стоящих перед экономикой вообще и эконометрикой, в частности.

Следует отметить, что, как это часто случается в науке, методы эконометрики, которая первоначально создавалась для экономических исследований, оказались более универсальными. Они с успехом могут применены и в других областях, где требуется разработка математических моделей при небольшом объеме исходной информации.

Теги: инновации , вооруженные силы