Передмова

Процес прийняття науково обгрунтованих рішень в економіці тісно пов’язаний з визначенням кількісних співвідношень між економічними показниками. Так, наприклад, щоб з’ясувати, чи доцільно інвестувати придбання нового обладнання (розробку нової технології), потрібно знати, який додатковий дохід можна отримати на кожну одиницю капітальних вкладень у разі реалізації різних варіантів проектів інвестування. Або ще один приклад. обсяг роздрібної торгівлі залежить від доходу населення. Для прийняття рішення про рівень збільшення реалізації товарів, продуктів та послуг обов’язково слід проаналізувати, якою мірою для певних груп населення зростає розмір покупок зі збільшенням доходу на одного представника групи.

Можна навести ще багато прикладів, які показують, що ефективність прийнятих рішень у підприємництві, комерції, бізнесі та інших сферах діяльності залежить від того, наскільки особа, котра приймає ці рішення, використовує інформацію, що характеризує кількісний зв’язок між економічними процесами та явищами.

економетрія — галузь економічної науки, яка вивчає методи кількісного вимірювання взаємозв’язків між економічними показниками. Отже, наведені приклади ілюструють важливість цієї дисципліни в підготовці фахівців з економіки.

З огляду на це економетрія є однією з найважливіших дисциплін фундаментальної підготовки бакалаврів з економіки. Донедавна економетрія як окремий предмет не вивчалася у вищих навчальних економічних закладах нашої країни. Дисципліни з математичного моделювання економічних процесів та явищ, що входили до програм вузів України, містили лише окремі теми з економетрії, які зде­більшого базувалися на класичному регресійному аналізі. Застосувати метод найменших квадратів для оцінювання параметрів економетричної моделі можна лише в разі виконання певних умов, які далеко не завжди виконуються на практиці для вихідної економічної інформації. Якщо ці умови порушуються, доводиться застосовувати інші методи оцінювання параметрів економетричної моделі. Вивчити методи оцінювання параметрів моделі та особливості економічної інформації з метою кількісного вимірювання взаємозв’язку між досліджуваними процесами та явищами — ось завдання курсу «Економетрія».

У вітчизняній та зарубіжній літературі висловлювалися різні погляди щодо того, які власне проблеми вирішує і які методи вивчає саме економетрія. Сьогодні вже практично повністю сформоване коло задач та методів, які належать до економетрії. порівняно з підходом, притаманним математичній статистиці, власне економетричний підхід до задач, які вивчаються, виявляється не в тому, що приклади і термінологія беруться з економічної галузі, а насамперед у тій увазі, яка приділяється питанню про відповідність вибраної моделі економічному об’єкту. Зокрема, ідеться про формулювання гіпотез, серед яких потрібно зробити вибір, щоб застосувати ті чи інші методи оцінювання параметрів моделі.

У процесі викладу матеріалу автори систематично обговорюють причини, з яких доводиться переглядати моделі, уточнювати систему уявлень, спираючись на які з допомогою статистичних даних можна конструювати нові кількісно визначені варіанти відповідної моделі.

Пропонований підхід можливий тоді, коли поступово відкидаються певні гіпотези, що дають підстави застосовувати метод найменших квадратів, і розглядаються методи побудови економетричної моделі в цілковитій відповідності з особливостями тієї економічної інформації, на базі якої вони будуються.

Цей підхід практично зумовив структуру навчального посібника, де спочатку подається застосування класичного регресійного аналізу для побудови економетричної моделі, а далі розглядаються економетричні задачі, що відповідають реальним економічним умовам, коли порушуються вихідні гіпотези регресійного аналізу.

Пропонований навчальний посібник створено колективом авторів кафедри економіко-математичних методів Київського націо­нального економічного університету згідно з програмою курсу «Економетрія» для підготовки бакалаврів з економіки.

В обчисленнях прикладів брала участь старший викладач кафедри Н. К. Водзянова, яка до того ж набрала текст навчального посібника на комп’ютері. Автори вдячні доцентам кафедри В. І. Жлуктенку і Г. В. Присенко за цінні зауваження щодо вдосконалення викладу матеріалу.