Эконометрика — это прикладная дисциплина, которая изучает количественные и качественные экономические взаимосвязи при помощи математических и статистических методов и моделей.
В настоящее время в экономических исследованиях данные, которые подвергаются тщательному изучению (анализу), представляют в цифровом (числовом) виде. В данном случае предлагается использовать статистические и эконометрические методы. Тогда говорят о том, что проводится эконометрический анализ данных.
Сам по себе анализ данных представляет собой область научных знаний, которые описывают процессы исследования, фильтрации, преобразования и моделирования данных (зарегистрированной информации) с целью извлечения полезной информации и принятия управленческих решений.
Анализ данных проводится с привлечением различных математических методов и вычислительных алгоритмов. В том числе это касается методов эконометрики – науки, которая возникла благодаря применению математических методов к изучению и описанию экономических явлений.
В самом общем виде комплексный эконометрический анализ данных можно представить в виде четырёх последовательно сменяющих друг друга этапов:
В процессе проведения комплексного эконометрического анализа данных исследователи оперируют рядом основных понятий. В частности, речь идет про гипотезу, функцию, генеральную совокупность, выборку, тренд, доверительный интервал, статистическую взаимосвязь и т.д.
В процессе комплексного эконометрического анализа данных специалисты, как правило, используют один из следующих методов:
Метод регрессионного анализа данных восходит к основам статистической науки. Он базируется на том, что взаимоотношения нескольких переменных изучаются на предмет наличия между ними зависимости. В результате определяются независимые переменные (факторы) и зависимая переменная (результат действия факторов).
В то же время следует отметить, что регрессионный анализ не дает представления о том, каким образом существуют причинно-следственные отношения. При изучении относительно простых экономических явлений применяют простые изолированные уравнения. В случае исследования сложных внутренне неоднородных экономических процессов обычно используют системы эконометрических уравнений.
Анализ временных рядов представляет собой совокупность математико-статистических методов анализа, которые предназначены для определения структуры временных рядов, а также для прогнозирования динамики их изменения в будущем. Знание структуры временных рядов является обязательным условием для построения математической модели, соответствующей тому явлению, которое есть источник изучаемого временного ряда.
Прогнозирование временных рядов интересно тем, что оно предоставляет данные, используемые при принятии на предприятии управленческих решений, а также позволяющие оптимизировать отдельные виды деятельности и перенести ряд теоретических положений в практическую плоскость. Прогнозирование предполагает определение заранее параметрической модели и использования стандартных методов параметрического оценивания (методы наименьших квадратов, максимального правдоподобия, моментов).
Панельный анализ – это статистический метод исследования социально-экономических процессов. Панельными (лонгитюдными) данными называют микроэкономические выборки, которые одновременно являются и пространственными, и прослеженными во времени. То есть панельные данные состоят из наблюдений одних и тех же экономических единиц, которые осуществляются в последовательные периоды времени.
Панельный анализ предполагает измерение панельных данных через такие категории, как время, объекты, признаки. Использование панельных данных за счет анализа не только временного, но и пространственного аспектов позволяет дать более достоверную оценку параметров регрессионных зависимостей. Метод панельного анализа находит применение при изучении таких явлений, как бедность, безработица, преступность, результативность деятельности государственных органов и т.д.