Анализ эконометрических методов принятия решений

Введение

 

Решение – это выбор альтернативы. Принятие решений – связующий процесс, необходимый для выполнения любой  управленческой функции. В условиях рыночной экономики менеджер своими решениями может повлиять на судьбы многих людей и организаций.

В зависимости  от уровня сложности задач, среда  принятия решений варьируется в  зависимости от степени риска.

Условия определенности существуют, когда руководитель точно знает результат, который  будет иметь каждый выбор.

В условиях риска вероятность результата каждого  решения можно определить с известной  достоверностью.

Если  информации недостаточно для прогнозирования  уровня вероятности результатов  в зависимости от выбора, условия  принятия решения являются неопределенными. В условиях неопределенности руководитель на основе собственного суждения должен установить вероятность возможных  последствий.

Каждое  решение сопряжено с компромиссами, негативными последствиями и  побочными эффектами, значение которых  руководитель должен соотнести с  ожидаемой выгодой. Все решения, как запрограммированные, так и  не запрограммированные, принимаемые  менеджером должны быть основаны не только на суждениях, интуиции и прошлом  опыте, но и применять рациональный подход к принятию решений.

Целью данной курсовой работы является анализ эконометрических методов принятия решений.

При принятии решений современный менеджер должен: широко использовать различные методы науки управления; оценивать среду  принятия решений и риски; знать  и уметь применять различные  модели и методы прогнозирования  для принятия решений.

Актуальность  выбранной темы очевидна.

 

1. Предмет эконометрики

 

1.1 История развития эконометрики

 

Эконометрика — это наука, изучающая конкретные количественные и качественные взаимосвязи экономических объектов и процессов с помощью математических и статистических методов и моделей. Эконометрические методы — это прежде всего методы статистического анализа конкретных экономических данных. В настоящее время, естественно, с помощью компьютеров, хотя начиналась эконометрика в докомпьютерную эру.

Основы эконометрики были заложены до компьютерной эры. Устоявшиеся традиции эконометрики, восходят обычно к Я. Тинбергену, который по заказу Лиги наций разработал методы множественной регрессии для анализа экономических циклов в 30-е годы ХХ века. Тогда сокращение объема требуемых вычислений было приоритетной задачей, что до сих пор нередко оказывает негативное влияние на выбор конкретных эконометрических методов, прежде всего, в силу большей доступности, наличия библиотек программ для ЭВМ для методов, ставящих сокращение вычислений более важной задачей, чем достижение более точных результатов. Эта тенденция в современной эконометрике осознается, делаются шаги по ее перелому, но до окончательного решения проблемы еще далеко. Традиция все еще оказывает негативное влияние (иногда называется "проблемой сокращения размерности").

 

2. Эконометрика как наука

 

Джеймс  Лайтхилл, английский математик и  экономист, коротко так раскрывает этот термин: “Эконометрика — это  статистико-математический анализ экономических  отношений”. Такой анализ производится с целью выработки рекомендаций по повседневным проблемам делового мира. Естественно, что при этом целесообразно придерживаться выводов и решений, которые обоснованы количественно. Именно этим и занимается наука эконометрика.

Чтобы продемонстрировать основные принципы эконометрики, рассмотрим пример из страхового бизнеса (страхование автомобилей). Здесь основная проблема возникает  вследствие сложного характера зависимости  размера страховой премии от множества  переменных факторов, ряд из которых  невозможно учесть. Так, очевидно, что  годовой пробег автомобиля — это  важный фактор, но пользоваться им как  оценочным затруднительно. Практическое решение состоит в определении  ряда легко наблюдаемых факторов — мощности машины, возраста (владельца  страхового полиса и машины), географического  положения, износа, каждый из которых  имеет некоторую связь с истинным риском, в свою очередь определяющим фактический размер страховой премии. Предположим, например, что используются пять таких факторов и каждый из них измеряется на пяти уровнях. Это  приводит к 55 = 3215 отдельным классификационным  требованиям. Если застраховано 100 000 машин, то в каждом классе будет в среднем  по 32 машины. Поскольку вероятность  страхового требования порядка 10% в  год, данные в каждом разряде подвергались бы слишком большим колебаниям вследствие случайных ошибок выборки и было бы трудно оценить истинную связь  между тем, что происходит в разных разрядах. Более того, заниматься таким  большим числом отдельных групп  было бы сложно и дорого.

Для преодоления этих сложностей разрабатывают  классификационную систему, основанную на выяснении относительной важности каждого фактора. Тогда классификационную  формулу можно построить на аддитивной или мультипликативной основе, когда  каждый фактор оценивается баллами, а формула в целом дает относительный  уровень риска.

Таким же образом строятся многие экономические  модели, когда наблюдаемые значения величины Y зависят линейным или  более сложным образом от значений многих других наблюдаемых величин, т. е.:

 

Y = а1х1 + а2х2 +... + е. (1)

 

В этом уравнении  е — остаток, устраняющий разность между Y наблюдавшимся и полученным по набору хi расчетным образом. Основная задача эконометрического анализа  заключается в отыскании значений коэффициентов а, обеспечивающих наименьшую величину е, а следовательно, наилучшую  точность прогноза.

Из приведенного примера видно, что эконометрические методы строятся на синтезе трех областей знаний: экономики, математики и статистики. Основой  является экономическая модель, под  которой понимается схематическое  представление экономического явления  или процесса с помощью научной  абстракции, отражения только характерных  черт. Наибольшее распространение в  современной экономике получил  метод анализа экономики “затраты — выпуск”. Это матричные (балансовые) модели, строящиеся по шахматной схеме  и позволяющие в наиболее компактной форме представить взаимосвязь  затрат и результатов производства. Таким образом, объектом эксперимента стали не только многократно воспроизводимые  явления и процессы, но и системы  и изменения в них, реально  в практике трудно либо вообще неосуществимые.

Описание  экономических систем математическими  методами, или эконометрика, дает заключение о реальных объектах и связях по результатам выборочного обследования или моделирования. Вместе с тем, чтобы сделать вывод о том, какие из полученных результатов  являются достоверными, а какие сомнительными  или просто необоснованными, необходимо уметь оценивать их надежность и  величину погрешности. Все перечисленные  аспекты и составляют содержание эконометрики как науки.

Развитость любого научного направления  в современном мире принято оценивать  числом нобелевских лауреатов. И  если первоначально Нобелевские  премии присуждались прежде всего в  области естественных наук, то впоследствии эти границы существенно расширились. В частности, в 1968 г., в год 300-летия  существования Шведского банка, им была учреждена Нобелевская премия и в области экономических  наук (читай — в области эконометрики). Первыми лауреатами Нобелевской  премии в 1969 г. стали два экономиста-математика — голландец Ян Тинберген и  норвежец Рангар Фриш, заслугой которых  признана разработка математических методов  анализа экономических процессов. С тех пор подобного мирового признания удостоены многие ученые, в число которых вошли представители  ряда стран, включая Россию:

в 1970 г. —  Пол Антони Самуэльсон — за учебник  “Экономикс” с официальной формулировкой  “за вклад... в повышение общего уровня анализа в экономической  науке”;

в 1973 г. — Василий Васильевич Леонтьев, американский экономист российского  происхождения, — за разработку метода прогнозного экономического анализа  “затраты — выпуск”;

в 1975 г. —  Леонид Витальевич Канторович, советский  экономист и математик, — за введение в экономическую науку моделей  линейного программирования и разработку подходов к оптимизации использования  ресурсов.

Перечисленные ученые наряду с другими  экономистами и математиками и создали  эконометрику как науку.

В эконометрике, как и в любой научной дисциплине, познание развивается в соответствии с общим научным методом, предполагающим:

1. формулировку гипотезы с учетом соотношений между наблюдаемыми данными;
2. сбор статистических данных и представление гипотезы в сжатой или математической форме;
3. модификацию или улучшение гипотезы.

Таким образом, сердцевиной познания в экономике  является эксперимент, предполагающий либо непосредственное наблюдение (измерение), либо математическое моделирование. [Мардас]

 

1.2.1 Структура эконометрики

В эконометрике, как дисциплине на стыке экономики (включая менеджмент) и статистического анализа, естественно выделить три вида научной и прикладной деятельности (по степени специфичности методов, сопряженной с погруженностью в конкретные проблемы):

а) разработка и исследование эконометрических методов (методов прикладной статистики) с учетом специфики экономических данных;

б) разработка и исследование эконометрических моделей в соответствии с конкретными потребностями экономической науки и практики;

в) применение эконометрических методов  и моделей для статистического  анализа конкретных экономических  данных.

Кратко рассмотрим три только что  выделенных вида научной и прикладной деятельности. По мере движения от а) к  в) сужается широта области применения конкретного эконометрического  метода, но при этом повышается его  значение для анализа конкретной экономической ситуации. Если работам  вида а) соответствуют научные результаты, значимость которых оценивается  по общеэконометрическим критериям, то для работ вида в) основное — успешное решение задач конкретной области  экономики. Работы вида б) занимают промежуточное  положение, поскольку, с одной стороны, теоретическое изучение эконометрических моделей может быть весьма сложным  и математизированным (см., например, монографию [5]), с другой — результаты представляют интерес не для всей экономической науки, а лишь для  некоторого направления в ней.

Прикладная статистика — другая область знаний, чем математическая статистика. Это четко проявляется и при преподавании. Курс математической статистики состоит в основном из доказательств теорем, как и соответствующие учебные пособия. В курсах прикладной статистики и эконометрики основное — методология анализа данных и алгоритмы расчетов, а теоремы приводятся как обоснования этих алгоритмов, доказательства же, как правило, опускаются (их можно найти в научной литературе).

Внутренняя структура статистики как науки была выявлена и обоснована при создании в 1990 г. Всесоюзной статистической ассоциации (см., например, статью [6]). Прикладная статистика — методическая дисциплина, являющаяся центром статистики. При  применении к конкретным областям знаний и отраслям народного хозяйства  получаем научно-практические дисциплины типа «статистика в промышленности», «статистика в медицине» и  др. С этой точки зрения эконометрика — это «статистические методы в экономике».

Математическая статистика играет роль математического фундамента для прикладной статистики. К настоящему времени очевидно четко выраженное размежевание этих двух научных направлений. Математическая статистика исходит из сформулированных в 1930-50 гг. постановок математических задач, происхождение которых связано с анализом статистических данных. В настоящее время исследования по математической статистике посвящены обобщению и дальнейшему математическому изучению этих задач. Поток новых математических результатов (теорем) не ослабевает, но новые практические рекомендации по обработке статистических данных при этом не появляются. Можно сказать, что математическая статистика как научное направление замкнулась внутри себя.

Сам термин «прикладная статистика», используемый в нашей стране в  отдельных публикациях с 1960-х  годов, а как название научной  области - с 1981г., возник как реакция  на описанную выше тенденцию. Прикладная статистика нацелена на решение реальных задач. Поэтому в ней возникают новые постановки математических задач анализа статистических данных, развиваются и обосновываются новые методы. Обоснование часто проводится математическими методами, то есть путем доказательства теорем. Большую роль играет методологическая составляющая — как именно ставить задачи, какие предположения принять с целью дальнейшего математического изучения. Велика роль современных информационных технологий, в частности, компьютерного эксперимента.

Рассматриваемое соотношение математической и прикладной статистик отнюдь не являются исключением. Как правило, математические дисциплины проходят в  своем развитии ряд этапов.

Вначале в какой-либо прикладной области  возникает необходимость в применении математических методов и накапливаются  соответствующие эмпирические приемы (для геометрии это — «измерение земли» в т. н. Древнем Египте).

Затем возникает математическая дисциплина со своей аксиоматикой (для геометрии  это — время Евклида).

Следом идет внутриматематическое развитие и преподавание (считается, что большинство результатов  элементарной геометрии получено учителями  гимназий в XIX в.). При этом на запросы  исходной прикладной области перестают  обращать внимание, и та порождает  новые научные дисциплины (сейчас «измерением земли» занимается не геометрия, а геодезия и картография).