Математические и количественные методы

Данная область (категория JEL C) объединяет математические и статистические методы экономики — прежде всего эконометрику, то есть применение статистического вывода к экономическим данным в целях измерения, проверки гипотез и прогнозирования.

Scope

Область охватывает эконометрическую теорию и методы (регрессия, временны́е ряды, панельные данные и микроэконометрика), математические и вычислительные методы, теорию игр как инструментарий, а также экспериментальный дизайн; тем самым она формирует количественный инструментарий, используемый во всей экономической науке.

Sub-topics

• General
• Эконометрические и статистические методы и методология: общие вопросы
• Модели с одним уравнением • Одиночные переменные
• Системы из нескольких уравнений • Многомерные модели
• Эконометрические и статистические методы: специальные темы
• Эконометрическое моделирование
• Математические методы • Программные модели • Математическое и имитационное моделирование
• Теория игр и теория переговоров
• Методология сбора данных и оценивания • Компьютерные программы
• Планирование экспериментов

Core questions

• Как измерить экономические зависимости на основе данных?
• Как идентифицировать и оценить причинно-следственные эффекты?
• Как моделировать экономические временны́е ряды и панельные данные?
• Как строго проверить экономические гипотезы?
• Как использовать модели для прогнозирования?

Key concepts

• Регрессия и оценивание
• Идентификация и причинность
• Проверка гипотез
• Гетероскедастичность и робастный вывод
• Стационарность и коинтеграция
• Системы одновременных уравнений
• Прогнозирование

Key theories

Основание эконометрики

Frisch (введший термин «эконометрика») и Эконометрическое общество поставили задачу объединить экономическую теорию, математику и статистику.

Вероятностный подход

Haavelmo переосмыслил эконометрику на явных вероятностных основаниях, что открыло возможность статистического вывода об экономических зависимостях и заложило программу систем одновременных уравнений.

Робастный вывод

Стандартные ошибки, устойчивые к гетероскедастичности («робастные»), предложенные White, сделали возможным корректный статистический вывод без жёстких предположений о распределении ошибок.

Временны́е ряды и коинтеграция

Концепция коинтеграции и модели коррекции ошибок Engle и Granger преобразовали моделирование нестационарных экономических временны́х рядов.

History

Эконометрика возникла в 1930-е годы с основанием Эконометрического общества (Frisch) и программой Комиссии Коулза; её статистическую базу заложил вероятностный подход Haavelmo (1944). Эконометрика временны́х рядов (Бокс–Дженкинс, затем коинтеграция Engle–Granger), робастные и микроэконометрические методы (White, Heckman), а также современная «революция достоверности» в области причинного вывода последовательно преобразовывали дисциплину.

Debates

Структурные versus редуцированные формы и экспериментальные методы

Экономисты дискутируют о компромиссе между структурными моделями, основанными на теории, и дизайн-ориентированными квазиэкспериментальными подходами к причинной идентификации.

Как работать с нестационарными данными

Проблема ложных регрессий обусловила появление концепции коинтеграции и продолжающуюся дискуссию о спецификации моделей временны́х рядов.

Key figures

• Ragnar Frisch
• Trygve Haavelmo
• Halbert White
• Robert Engle
• Clive Granger

Seminal works

• frisch-1933
• haavelmo-1944
• white-1980
• engle-granger-1987

Frequently asked questions

Тождественна ли эконометрика статистике?

Эконометрика применяет и развивает статистические методы применительно к специфическим проблемам экономических данных — наблюдательным данным, одновременности и необходимости идентифицировать причинно-следственные экономические зависимости.

Что такое идентификация?

Идентификация — это вопрос о том, можно ли в принципе восстановить интересующий параметр (например, причинный эффект) из данных и принятых допущений, независимо от точности его оценки.