2) априорный этап, в процессе осуществления которого проводится теоретический анализ сущности исследуемого процесса, а также формирование и формализация известной до начала моделирования (априорной) информации и исходных допущений, касающихся в частности природы исходных статистических данных и случайных остаточных составляющих в виде ряда гипотез;
3) этап параметризации (моделирования), в процессе осуществления которого выбирается общий вид модели и определяется состав и формы входящих в неё связей, т. е. происходит непосредственно моделирование.
К основным задачам этапа параметризации относятся:
а) выбор наиболее оптимальной функции зависимости результативной переменной от факторных переменных. При возникновении ситуации выбора между нелинейной и линейной функциями зависимости, предпочтение всегда отдаётся линейной функции, как наиболее простой и надёжной;
б) задача спецификации модели, в которую входят такие подзадачи, как аппроксимация математической формой выявленных связей и соотношений между переменными, определение результативных и факторных переменных, формулировка исходных предпосылок и ограничений модели.
4) информационный этап, в процессе осуществления которого происходит сбор необходимых статистических данных, а также анализируется качество собранной информации;
5) этап идентификации модели, в ходе осуществления которого происходит статистический анализ модели и оцененивание неизвестных параметров. Данный этап непосредственно связан с проблемой идентифицируемостимодели, т. е. ответа на вопрос «Возможно ли восстановить значения неизвестных параметров модели по имеющимся исходным данным в соответствии с решением, принятым на этапе параметризацииβ». После положительного ответа на этот вопрос решается проблема идентификации модели, т. е. реализуется математически корректная процедура оценивания неизвестных параметров модели по имеющимся исходным данным;
6) этап оценки качества модели, в ходе осуществления которого проверяется достоверность и адекватность модели, т. е. определяется, насколько успешно решены задачи спецификации и идентификации модели, какова точность расчётов, полученных на её основе. Построенная модель должна быть адекватна реальному экономическому процессу. Если качество модели является неудовлетворительным, то происходит возврат ко второму этапу моделирования;
7) этап интерпретации результатов моделирования.
К наиболее распространённым эконометрическим моделям относятся:
1) модели потребительского и сберегательного потребления;
2) модели взаимосвязи риска и доходности ценных бумаг;
3) модели предложения труда;
4) макроэкономические модели (модель роста);
5) модели инвестиций;
6) маркетинговые модели;
7) модели валютных курсов и валютных кризисов и др.
Эконометрическое исследование связано с решением следующих проблем:
1) качественный анализ связей экономических переменных, т. е. определение зависимых (yi) и независимых (хi) переменных;
2) изучение соответствующего раздела экономической теории;
3) подбор данных;
4) спецификация формы связи между yi и хi;
5) оценка неизвестных параметров модели;
6) проверка ряда гипотез о свойствах распределения вероятностей для случайной компоненты (гипотезы о средней дисперсии и ковариации);
7) анализ мультиколлинеарности объясняющих переменных, оценка ее статистической значимости, определение переменных, ответственных за мультиколлинеарность;
8) введение фиктивных переменных;
9) выявление автокорреляции;
10) выявление тренда, циклической и случайной компонент;
11) проверка остатков модели на гетероскедастичность;
12) анализ структуры связей и построения системы одновременных уравнений;
13) проверка условия идентификации;
14) оценка параметров системы одновременных уравнений;
15) проблемы моделирования на основе системы временных рядов;
16) построение рекурсивных моделей, авторегрессионных моделей;
17) выработка управленческих решений
18) прогноз экономических показателей, характеризующих изучаемый процесс;
19) моделирование поведения процесса при различных значениях независимых (факторных) переменных.
7. Сбор статистических данных для оценивания параметров эконометрической модели
Первым этапом при проведении эконометрического исследования является сбор статистических данных об анализируемом объекте или процессе в виде конкретных значений эндогенных переменных и предопределенных переменных, входящих в спецификацию модели. Данная информация необходима для определения оценок неизвестных коэффициентов, входящих в эконометрическую модель.