Modele ekonometryczne- podział, opis

Modele ekonometryczne służą do: 1) ilościowego opisu zależności w ekonomii 2) weryfikacji statycznej teorii ekonomicznych 3) prognozowania zjawisk gospodarczych 4) symulacji procesów ekonomicznych itp. Typ modelu ekonometrycznego decyduje o przyjęciu określonej procedury badawczej i zastosowaniu określonej metody badania. Modele ekonometryczne klasyfikujemy ze względu na kryteria: KRYTERIUM I Pod względem wartości poznawczych modele ekonometryczne można podzielić na 4 klasy: 1) modele przyczynowo-skutkowe 2) modele symptomatyczne 3) modele autoregresyjne 4) modele tendencji rozwojowej Ad. 1. Modelami przyczynowo-skutowymi są modele, w których między zmienną objaśnianą a zmiennymi objaśniającymi zachodzi związek przyczynowo-skutkowy. Zmienna objaśniana modelu odgrywa wówczas rolę skutku, a zmienne objaśniające – rolę przyczyn. Ad. 2. Modele symptomatyczne odznaczają się tym, że nie można zastosować do nich interpretacji przyczynowo-skutkowej. W modelach tych rolę zmiennych objaśniających odgrywają zmienne silnie skorelowane w sensie statystycznym ze zmienną objaśnianą. Ad. 3. Modele autoregresyjne to modele, w których w roli zmiennych objaśniających występują opóźnione w czasie zmienne objaśniane. Modele te mają zastosowanie głównie do zjawisk odznaczających się intercją. Ad. 4. Modele tendencji rozwojowej to modele opisujące rozwój zjawisk w czasie. W modelach tego typu zmienne objaśniane są przedstawione jako funkcje jedynie zmiennej czasowej (oznaczonej t), która zazwyczaj przybiera wartość kolejnych liczb naturalnych przyporządkowanych kolejnym jednostkom czasu badanego okresu. KRYTERIUM II Ze względu na linię równań w modelu, modele dzielimy na: 1) modele jednorównaniowe, opisujące kształtowanie się jednej zmiennej KRYTERIUM III Ze względu na postać analityczną zależności funkcyjnych modelu, modele dzielimy na: 1) modele liniowe, w których wszystkie zależności modelu są liniowe. W modelu liniowym zmienna objaśniana jest liniową funkcją zmiennych objaśniających i odchylenia losowego. 2) modele nieliniowe to takie w których chociaż jedna zależność jest nieliniowa. Dzielimy je na: wykładnicze, potęgowe, hiperboliczne i złożone. KRYTERIUM IV Ze względu na rolę czynników czasu w równaniach modelu wystepuje podział na: 1) modele statyczne które nie uwzględniają czynnika czasu. Wśród zmiennych objaśniających nie wystepują zmienne opóźnione ani zmienna losowa. Modele te budowane są na podstawie danych statystycznych mających postać szeregów przekrojowych, tj. dotyczących zbioru obiektów ekonomicznych (przedsiębiorstw, jednostek administracyjnych, osób itp.) w jednej ustalonej jednostce czasu. 2) Modele dynamiczne, w których uwzględnia się czynnik czasu przez dodanie zmiennej opóźnionej lub/i zmiennej czasowej, np. model autoryzacji, model trendu. Modele tego rodzaju budowane są na podstawie danych statystycznych autoregresji tj. mających postać szeregów dynamicznych dotyczących jednego obiektu ekonomicznego rozpatrywanego w kolejnych jednostkach czasu w określonym przedziale czasu. Najlepiej znanym przypadkiem modelu dynamicznego jest model autoregresyjny, w którym wśród zmiennych objaśniających występują jedynie opóźniane w czasie zmienne objaśniane. KRYTERIUM V Ze względu na charakter powiązań między nieopóźnionymi zmiennymi endogenicznymi w modelu wielorównaniowym, modele dzielimy na: 1) modele proste 2) modele rekurencyjne 3) modele o równaniu współzależnych