378. Орлов А.И. Современная эконометрика. - Международная газета «Наука и технология в России», 1997. No.1 (18). С.16-17.

Современная  эконометрика

А.И.Орлов, профессор
(Межвузовский центр экономического образования  Госкомвуза  РФ)

	Обсуждается  современное состояние эконометрики как  научно-практической  дисциплины.

1.  ЭКОНОМЕТРИКА  =  ЭКОНОМИКА +  МЕТРИКА

	В экономической теории обычно выделяют макроэкономику,  микроэкономику  и эконометрику. "Статистический  анализ экономических данных  называется эконометрикой, что буквально означает: наука об экономических  измерениях" [1, с.25 ].
	Действительно, термин "эконометрика состоит из двух частей: "эконо-" - от "экономика" и "-метрика" - от "измерение".  Эконометрика входит в обширное семейство дисциплин , посвященных  измерениям в различных областях науки.  К этому семейству относятся, в частности, биометрика (или биометрия), технометрика, наукометрия, психометрика,  хемометрика (наука об  измерениях и применении статистических  методов в химии). Особняком стоит  социометрия -  этот термин закрепился за  статистическим методом  анализа  взаимоотношений  в малых группах,  т.е.  за малой частью  такой дисциплины, как статистический анализ в социологии.  Эконометрика, как и  другие "метрики",  посвящена  развитию и применению статистических  методов  в конкретной области науки и практики  -  в экономике.  
	В  мировой науке  эконометрика  занимает  достойное место.  Об этом свидетельствует то, что  Нобелевские премии  по экономике  получили эконометрики  Ян Тильберген, Рагнар  Фриш,  Лоуренс Клейн,  Трюгве Хаавельмо.  Однако в нашей стране по ряду причин, часть которых  обсуждалась  нами  ранее  [2] в связи с современным состоянием  статистики в целом,  эконометрика  не была сформирована  как  самостоятельное  направление научной и практической  деятельности. 
	В настоящее время в России развертываются  эконометрические исследования,  начинается преподавание этой  дисциплины.  Поэтому необходимо  обсудить  современную палитру  эконометрических методов.
	Это представляется тем более своевременным,  что положение в области  научных и практических работ и особенно  преподавания эконометрики  является неблагополучным.  Мы  вынуждены  констатировать, что отдельные профаны,  берущиеся  за  преподавание эконометрики,  выдают за нее отдельные частные  построения.  В результате  студенты-экономисты лишаются знаний  о подлинной эконометрике и ее возможностях.  

2. СТРУКТУРА  ЭКОНОМЕТРИКИ

	В эконометрике, как дисциплине на стыке  экономики и статистического  анализа,  естественно  выделить три вида  научной и прикладной деятельности: 
	а) разработка  методов  прикладной  статистики  с учетом  специфики  экономических  данных;
	б) разработка эконометрических  моделей в соответствии с конкретными потребностями экономической науки и практики;
	в) применение эконометрических методов для статистического анализа  конкретных экономических данных. 
	В отечественной  литературе и  учебных планах  вузов на стыке  экономики и статистики встречается дисциплина "экономическая статистика". Чем она отличается от эконометрики? Тем, что отечественная статистика расколота [2], эконометрику породила ветвь, идущая от прикладной математической статистики, а экономическую статистику - ветвь, идущая от Госкомстата. 

3. СПЕЦИФИКА ЭКОНОМИЧЕСКИХ ДАННЫХ

	Для анализа экономичесих данных могут применяться все разделы прикладной статистики, а именно:
	статистика случайных величин;
	многомерный статистический анализ;
	статистика временных рядов и случайных процессов;
	статистика объектов нечисловой природы [3], в том числе статистика интервальных данных  [4].
	Как и для применений статистики в иных областях, решаются задачи описания данных, оценивания, проверки гипотез, восстановления зависимостей,  классификации объектов и признаков и др.
	Однако в некоторых отношениях экономические данные отличаются от технических или астрономических. 
	Многие экономические показатели неотрицательны. Значит, их надо описывать неотрицательными случайными величинами, например, имеющими логарифмически нормальное распределение или распределение Парето.  Нормальные распределения принципиально не подходят, поскольку для них вероятность отрицательных значений всегда положительна. 
	Экономические процессы развиваются во времени, поэтому большое 
место в эконометрике занимают вопросы анализа и прогнозирования временных рядов, в том числе многомерных. При этом в одних задачах больше внимания уделяют изучению трендов, например, при анализе динамики цен. В других же - важны отклонения от средней тенденции, например, при применении контрольных карт. Однако в целом спектральный анализ и выделение различных типов волн менее распространены, чем,  скажем,  в биометрике.
	В экономике доля нечисловых данных  существенно выше, чем в технике и технологии, соответственно больше применений для статистики объектов нечисловой природы [3,4].
    	Количество изучаемых объектов в экономическом исследовании часто ограничено в принципе,  поэтому обоснование вероятностных моделей в ряде случаев затруднено. Уникальные объекты, например, город Москва, трудно рассматривать  как элемент выборки из генеральной совокупности с каким-то определенным распределением. Поэтому в эконометрике часто применяются детерминированные методы анализа данных, в отличие от, например, технических наук, в которых обычным является использование вероятностных моделей. 
	Есть два подхода к  изучению поведения людей. Согласно первому из них вполне допустимо описывать действия человека в вероятностных терминах, например, считать его ответ на заданный вопрос случайной величиной.  Сторонники второго подхода полагают, что поведение человека является детерминированным, определяется теми или иными причинами, 
а случайность при анализе выборки  возникает лишь из-за случайности при отборе лиц для опроса.  Если ответ на вопрос имеет вид "да"-"нет", точисло ответов "да" имеет при первом подходе биномиальное распределение,  а при втором - гипергеометрическое.  К счастью, при увеличении объема генеральной  совокупности  эти два распределения сближаются, так что при обоих подходах можно применять одни и те же эконометрические методы, не тратя сил на решение философского вопроса о детерминированности или случайности поведения человека.
	Итак, специфика эконометрики проявляется не в перечне статистических методов,  а в частоте их использования.

4. ЭКОНОМЕТРИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ

	Статистические модели экономических явлений и процессов определяются спецификой той или иной области экономических исследований.  Так, в экономике качества статистические методы сертификации и управления качеством [5] - статистический контроль, контрольные карты, планирование эксперимента, оценка и контроль надежности и другие - используют как технические, так и экономические характеристики, а потому относятся к эконометрике, равно как и многие модели теории массового обслуживания (теории очередей).
	Экспертные оценки используют для решения ряда экономических задач, например, выбора оптимального направления инвестиций, или наилучшего образца определенного вида продукции для организации массового  выпуска, или при прогнозировании развития экономической ситуации.  Следовательно, используемые в теории экспертных оценок модели [6] являются эконометрическими.
	Менее полезными практически, но более известными в теоретических и учебных публикациях  являются эконометрические модели, предназначенные для прогнозирования макроэкономических  показателей.  Это модели прогнозирования многомерного временного ряда, в которых оценивают как структуру модели, т.е. вид зависимости  между значениями известных координат вектора в прежние моменты времени и их значениями в прогнозируемый момент, так и коэффициенты, входящие в эту зависимость. Структура такой модели - объект нечисловой природы, что и объясняет сложность соответствующей теории.
	Каждой области экономических исследований, связанной с анализом эмпирических данных, как правило, соответствуют свои эконометрические модели.

5. ПРИМЕНЕНИЯ ЭКОНОМЕТРИЧЕСКИХ МЕТОДОВ 
 
	Эконометрика не так сильно оторвалась от реальных задач, как математическая статистика, специалисты в области которой зачастую ограничиваются доказательством теорем, не утруждая себя вопросом о том, для чего эти теоремы могут быть нужны [2]. Поэтому  эконометрические модели обычно доводятся "до числа", т.е. применяются для обработки конкретных эмпирических данных. 
	Эконометрические методы нужны для оценки параметров экономико-математических моделей, например, моделей управления запасами [7].
	В международной газете "Наука и технология в России" в 1995-96 гг. опубликован ряд материалов, посвященных индексу инфляции, в частности, в рубрике "Зеркало экономики". Все они, очевидно, относятся к эконометрике.
	Бесспорно совершенно, что практически любая область экономики  имеет дело со статистическим анализом эмпирических данных, а потому имеет те или иные эконометрические методы в своем инструментарии. Например, направлениям применения этих методов для анализа научного потенциала России посвяшена статья [8].

6. ЭКОНОМЕТРИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ В ПРАКТИЧЕСКОЙ И УЧЕБНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ

	Компьютер на рабочем месте экономиста - уже реальность. Практическое применение эконометрических методов осуществляется с помощью диалоговых систем, соответствующих решаемым экономическим задачам. Для конкретных наборов задач таких систем разработано уже много, некоторые перечислены в статье [5].
	Однако для того, чтобы грамотно применять компьютерную систему, надо иметь некоторые предварительные знания по эконометрике. В отсутствии  подобных знаний у подавляющего большинства российских экономистов - основная проблема.
	Поэтому надо широко преподавать эконометрику. Но не следует сосредотачиваться лишь на подготовке специалистов по разработке эконометрических методов, умеющих доказывать теоремы и писать прогнраммы. Нужны пользователи, понимающие, для решения каких задач годится тот или иной эконометрический метод, какая нужна исходная информация, как интерпретировать выдаваемые компьютером результаты. 
	Эконометрические методы - инструмент в работе экономиста, занимающегося конкретными проблемами, и задача высшей школы - дать его в руки выпускников экономических специальностей.

	ЛИТЕРАТУРА

1. Долан Э.Дж., Линдсей Д.Е.  Рынок: микроэкономическая модель. - СПб: СП"Автокомп", 1992. - 496 с.
2. Орлов А.И.  Прикладная статистика - "Золушка" научно-технической  революции//Международная газета "Наука и технология в России"(далее -  НТР), 1994, № 1(3), с.13-14.
3. Орлов А.И. Нечисловая статистика//НТР, 1994, № 3(5), с.7-8.
4. Орлов А.И. Основные идеи интервальной математической статистики// НТР, 1994, № 4(6), с.8-9.
5. Орлов А.И.  Сертификация и статистические методы//НТР, 1995, № 5(11),  с.29-30.
6. Орлов А.И.  Современные метоы экспертных  оценок // НТР, 1995,  № 4(10), с.17-19.
7. Орлов А.И.  Устойчивость в социально-экономических моделях. - М.: Наука, 1979. - 296 с. 
8. Нечаева Е.Г., Орлов А.И., Соколов А.В. Перспективы применения современных статистических методов в выборочных исследованиях научных организаций // НТР, 1995, № 2(8), с.8-9.