ГЛАВА 4. ОБСУЖДЕНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ
Эконометрика заняла одно из ключевых мест в современной науке, поскольку деятельность в любой области экономики требует от специалиста применения современных методов оценки, анализа и интерпретации экономических данных. Сегодня эконометрические методы применяются в качестве стандартных в различных отраслях прикладной экономики, изучающей все, начиная от расходов домашних хозяйств и предпринимательских инвестиций и заканчивая организацией производств, рынков труда и проблемами государственной политики
Развитие экономики, усложнение экономических процессов и повышение требований к принимаемым управленческим решениям в области макро и микроэкономики потребовало более тщательного и объективного анализа реально протекающих процессов на основе привлечения современных математических и статистических методов. С другой стороны, проблема нарушения предпосылок классических статистических методов при решении реальных экономических задач привели к необходимости развития и совершенствования классических методов математической статистики и уточнения постановок соответствующих задач. В результате этих процессов осуществилось выделение и формирование новой отрасли знания под названием Эконометрика, связанной с разработкой и применением методов количественной оценки экономических явлений и процессов и их взаимосвязей. Основным методом исследования в эконометрике является экономико-математическое моделирование.
Роль современных информационных технологий в эконометрическом моделировании в настоящее время сложно переоценить. «Рецепт приготовления» эконометрических моделей с использованием современных информационных технологий значительно упрощается и при наличии качественных статистических данных может приносить много пользы в профессиональной деятельности менеджера и экономиста.
В настоящее время все большее признание находит подход к анализу экономических явлений, опирающихся на аналитические системы теоретической экономики и использующий математический аппарат, как для построения теоретических моделей, так и для анализа данных.
Потребность в средствах статистического анализа эконометрических данных в различных областях деятельности, особенно в науке, очень велика, что и послужило причиной развития рынка компьютерных программ для статистической обработки эконометрических данных. За последние 20 лет активное развитие получили компьютерные программы, позволяющие проводить статистический анализ больших объемов данных с целью выявления закономерностей, сравнения вероятных альтернатив выбора, построения прогнозов развития событий, обнаружения связей между явлениями и процессами. На современном этапе невозможно представить эконометрическое исследование без применения информационных технологий. В настоящее время исследователю доступно большое количество разнообразных программных продуктов, которые могут быть использованы для решения эконометрических задач. Сюда относятся, естественно, и все статистические программные пакеты. Наиболее популярными являются EVies, SPSS, STATA, STATISTICA, S-PLUS, Stadia, STATGRAPHICS, SYSTAT, Minitab и др.
Информационные технологии анализа данных, ставшие обязательным инструментом плановых, аналитических, маркетинговых отделов бизнес-структур и правительственных учреждений, постоянно совершенствуются, становясь доступными большему количеству пользователей, при этом требования к их «статистической» компетентности возрастают.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Изучив возможности ИТ для анализа эконометрических данных можно сделать следующие выводы:
Эконометрическое моделирование широко применяется для анализа различных экономических показателей и процессов.
Существует достаточно широкий выбор эконометрических пакетов, каждый исследователь может выбрать себе инструмент наиболее приближенный к его требованиям (исходя из типа исследуемых данных и удобства интерфеса). Наиболее популярными эконометрическими программами являются пакеты Stata, e-Views, SPSS, Gauss, Statistica, PcGive и др.
Stata – мощный пакет для статистического и эконометрического анализа данных. Ориентирован, в первую очередь, на эконометристов. Компания Stata Corporation внимательно следит за развитием эконометрики и за нуждами исследователей и постоянно совершенствует пакет, добавляя в него все новые возможности для эконометрического анализа. Пакет особенно хорош для обработки пространственных данных (cross-section data), панельных (panel data) и данных по временам жизни (survival-time data). Интерфейс пакета предполагает программирование с помощью командного языка и минимум действий с помощью меню. Человеку, привыкшему работать с программой типа Microsoft Word, это может сначала показаться сложным и неудобным, но специфика работы с данными, на которые ориентирован пакет, показывает большие преимущества такого подхода. Освоить пакет достаточно легко. Кроме того, пакет Stata имеет отличную систему встроенной подсказки. Пакет также имеет встроенный язык программирования.
EViews – мощный профессиональный пакет, ориентированный, в первую очередь, на анализ временных рядов. Имеет удобный, легко осваиваемый интерфейс с большим количеством меню, но возможно и программирование. Пакет широко используется как экономистами-исследователями, так и финансовыми аналитиками, специалистами в области макроэкономического прогнозирования, прогнозирования продаж и т.д.
Gauss – профессиональный язык программирования, ориентированный на решение задач эконометрического анализа. Необходимость в программировании возникает, например, в случае, когда эконометрист пользуется нестандартными эконометрическими методами, которые не реализованы в статистических пакетах. Одно из удобств этого языка программирования заключается в том, что переменная в нем по умолчанию является не скаляром, как в обычных языках, а матрицей. Для Гаусса существует обширная библиотека подпрограмм. Отрицательная сторона пакета – неразвитая диагностика ошибок.
SPSS – пакет анализа с развитым windows-интерфейсом и красивой графикой, особенно популярный среди социологов и маркетологов. Пакет ориентирован, главным образом, на анализ пространственных данных и на кластерный анализ. Удобной особенностью пакета является возможность написания программ.
Statistica – наиболее простой диалоговый пакет, позволяющий производить некоторые эконометрические расчеты с пространственными данными. Может быть полезен при начальном знакомстве с эконометрикой. Программа имеет удобный интерфейс. На сайте разработчика доступна студенческая версия программы.
PcGive – диалоговый пакет эконометрического моделирования. Позволяет проводить различные процедуры оценки и тесты, от метода наименьших квадратов до коинтеграционного анализа данных и оценки моделей одновременных уравнений. На сайте разработчика доступна студенческая версия программы.
Таким образом, существует достаточное предложение эконометрических пакетов для анализа данных с помощью ИТ. Каждый исследователь может выбрать ту или иную программу, которую в дальнейшем будет использовать в своих исследованиях, исходя из своих информативных и эстетических потребностей.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
Айвазян С.А. Прикладная статистика. Основы эконометрики. Том 2. — М.: Юнити-Дана, 2001. — 432 с.
Бабешко Л.О. Основы эконометрического моделирования: Учеб. пособие. — 2-е, исправленное. — М.: КомКнига, 2006. — 432 с.
Берндт Э. Практика эконометрики: классика и современность. — М.: Юнити-Дана, 2005. — 848 с.
Доугерти К. Введение в эконометрику: Пер. с англ.. — М.: ИНФРА-М, 1999. — 402 с.
Кремер Н.Ш., Путко Б.А. Эконометрика. — М.: Юнити-Дана, 2003-2004. — 311 с.
Леонтьев В.В. Экономические эссе. Теория, исследования, факты и политика: Пер. с англ.. — М.: Политиздат, 1990. — 324 с.
Магнус Я.Р., Катышев П.К., Пересецкий А.А. Эконометрика. Начальный курс. — М.: Дело, 2007. — 504 с.
Моргенштерн О. О точности экономико-статистических наблюдений. — М.: Статистика, 1968. — 324 с.
Суслов В.И., Ибрагимов Н.М., Талышева Л.П., Цыплаков А.А. Эконометрия. — Новосибирск: СО РАН, 2005. — 744 с.
Тутубалин В.Н. Границы применимости (вероятностно-статистические методы и их возможности). — М.: Знание, 1977. — 64 с.
Эконометрика. Учебник / Под ред. Елисеевой И.И. — 2-е изд. — М.: Финансы и статистика, 2006. — 576 с.
Аладьев В. 3., Шишаков М. Л. Введение в среду пакета Mathematica 2.2. – М.: ФИЛИНЪ. 1997.
Дьяконов В.П. Компьютерная математика. Теория и практика. – М.: Нолидж. 2001. – 1296 с.
Замков О.О., Толстопятенко А.В., Черемных Ю.Н. Математические методы в экономике: Учебник / Под общ. ред. д.э.н., проф. А.В. Сидоровича; МГУ им. М.В. Ломоносова. – 3-е изд., перераб. – М.: Издательство «Дело и Сервис», 2001. – 368 с.
Карабутов Н.Н. Информационные технологии в экономике: Учебное пособие. – М.: ЗАО Издательство «Экономика», 2002. – 207 с.
Бююль Ахим, Цёфель Петр. SPSS: Искусство обработки информации. Анализ статистических данных и восстановление скрытых закономерностей: Пер. с нем. / Ахим Бююль, Петр Цёфель — Спб.: «ДиаСофтЮП», 2005—608 стр.
Andy Field. Discovering Statistics Using SPSS, Second Edition. — 2005.
Griffith A. SPSS for Dummies. — Hoboken: Wiley Publishing, 2007.
Morgan, G. A., Leech, N. L., Gloeckner, G. W., & Barrett, K. C. (2004). SPSS for introductory statistics: Use and Interpretation. Mahwah, NJ: Lawrence Erlbaum Associates.
Leech, N. A., Barett K.C., & Morgan, G.A.(2004). SPSS for intermediate statistics: Use and interpretation.
Gustav Levine, Sanford L. Braver, David P. Mackinnon, Melanie C. Page, Gustav. Levine's Guide to SPSS for Analysis of Variance. — 2nd ed. — Lawrence Erlbaum Associates; 2nd edition, 2005. — 200 p. — ISBN 978-0805830958.
Programming and Data Management for SPSS 16.0: A Guide for SPSS and SAS Users. — ISBN 978-1-56827-399-0.
Википедия – свободная энциклопедия [Электронный ресурс]. – 2010. – Режим доступа: http://ru.wikipedia.org/wiki/ERP Дата доступа: 1.12.2011 г.
Каталог программ [Электронный ресурс]. – 2011. – Режим доступа: http://www.allsoft.by. Дата доступа: 8.11.2011 г.
Программы [Электронный ресурс]. – 2010. – Режим доступа: http://freesoft.ru. Дата доступа: 6.12.2010 г.
|
