494. Орлов А.И. Эконометрика как наука и учебный предмет. – В сб.: «Математические методы в технике и технологиях» ММТТ-2000: Сб. трудов 13 Международной научной конференции. В 7-и томах. Том 5. Секции 6,9. / Санкт-Петербургский государственный технологический институт (технический университет). Санкт-Петербург, 2000. - С.138-140.

ЭКОНОМЕТРИКА КАК НАУКА И УЧЕБНЫЙ ПРЕДМЕТ
Орлов А.И.
МГТУ им.Н.Э.Баумана, E-mail: antorlov@mail.ru

	Секция “Эконометрика” кафедры "Экономика и организация производства" факультета "Инженерный бизнес и менеджмент" Московского государственного технического университета им.Н.Э.Баумана ведет работу по расширению преподавания эконометрики. Как общепринято в экономической теории, под эконометрикой мы понимаем статистический анализ конкретных экономических данных.
	В  мировой науке  эконометрика  занимает  достойное место. Нобелевские премии по экономике получили эконометрики  Ян Тильберген, Рагнар  Фриш,  Лоуренс Клейн,  Трюгве Хаавельмо. Выпускается ряд научных журналов, полностью посвященных эконометрике, в том числе: Journal of Econometrics (Швеция), Econometric Reviews (США), Econometrica (США), Sankhya (Indian Journal of Statistics. Ser.D. Quantitative Economics. Индия), Publications Econometriques (Франция). Применение эконометрики дает заметный экономический эффект, в США - не менее 20 миллиардов долларов ежегодно только в области статистического контроля качества. В секции “Математические методы исследования” журнала “Заводская лаборатория” за последние 35 лет напечатано более 1000 статей по статистическим методам и их применению. Однако в нашей стране эконометрика  не была сформирована  как  самостоятельное  направление научной и практической деятельности, в отличие, например, от Польши, которая стараниями О.Ланге и его коллег покрыта сетью эконометрических "институтов" (в российской терминологии - кафедр вузов). 
	В настоящее время в России начинают развертываться эконометрические исследования, в том числе секцией “Эконометрика”. Преподавание этой дисциплины ведется в Московском государственном университете экономики, статистики и информатики (МЭСИ), на экономическом факультете МГУ им.М.В.Ломоносова и еще в нескольких экономических учебных заведениях. Среди технических вузов мы, МГТУ им.Н.Э.Баумана, имеем в настоящее время приоритет в преподавания эконометрики. 
	Приведем разработанное нами примерное содержание курса "Эконометрика".
	1. Структура современной эконометрики. Особенности экономических данных. Структура статистики: математическая статистика, прикладная статистика, применения статистических методов в конкретных областях. Эконометрические методы - статистические методы анализа экономических данных. Понятие об эконометрических моделях управления качеством, анализа экспертных оценок и др. Конкретные применения эконометрики (на примере индекса инфляции).
	2. Современная прикладная статистика и эконометрика. Области статистических методов: статистика случайных величин, многомерный статистический анализ, статистика случайных процессов и временных рядов, статистика нечисловых данных. Пять точек роста: непараметрическая статистика, устойчивость статистических процедур, размножение выборок,  статистики нечисловых и интервальных данных. 
	3. Современная теория измерений. Шкалы наименований, порядка (ранговая), интервалов, отношений абсолютная. Проблема адекватности эконометрического вывода. Средние величины, результат сравнения которых инвариантен относительно допустимых преобразований шкалы. Применения к расчету рейтингов.
	4. Статистический анализ числовых величин и современная непараметрическая статистика. Непараметрическое оценивание характеристик распределений и доверительных границ для них (в продолжение курса "Статистика"). Непараметрические методы оценивания плотности. Критерии А.Н.Колмогорова, Н.В.Смирнова, омега-квадрат. Проблема проверки однородности двух выборок (независимых и связанных). Проверка симметрии распределения. 
	5. Многомерный статистический анализ. Методы восстановления зависимостей на основе наименьших квадратов и наименьших модулей. Модели линейной (по параметрам) регрессии. Оценивание необходимой степени полинома. Непараметрическая регрессия. Дисперсионный анализ. Понятие о планировании эксперимента. Параметрические и непараметрические методы классификации, оценка их качества. Другие методы (многомерное шкалирование, факторный анализ).
	6. Анализ и прогноз временных рядов. Методы выделения трендов. Спектральный анализ. Оценивание периода. Модели авторегрессии. Системы эконометрических уравнений. 
	7. Статистика нечисловых данных. Различные виды нечисловых данных, связи между ними. Люсианы. Нечеткие множества и их связь со случайными. Метрики (показатели различия), эмпирические и теоретические средние, медиана Кемени, асимптотическое поведение решений экстремальных статистических задач, законы больших чисел непараметрические оценки плотности в произвольных пространствах.   
	8. Статистика интервальных данных. Погрешности измерения и интервальные данные. Нотна - максимально возможное отклонение, вызванное интервальностью статистических данных. Рациональный объем выборки. Их расчет для ряда задач оценивания, проверки гипотез, регрессионного, кластерного и дискриминантного анализов.
	9. Проблема устойчивости статистических процедур по отношению к допустимым отклонениям исходных данных и предпосылок модели. Робастные методы статистики. Общая схема устойчивости. Метод складного ножа Кенуя. Бутстреп Эфрона и его критика. Размножение выборок как эффективный способ интенсивного применения вычислительной техники в эконометрике. 
	10. Эконометрические методы экспертных исследований.  Примеры и основные этапы применения методов экспертных оценок. Формирование экспертной комиссии. Метод "снежного кома". Различные виды экспертных процедур (с взаимодействием или без, одно- и многотуровые и др.). Метод средних рангов и метод медиан. Согласование кластеризованных ранжировок. Применение коэффициентов ранговой корреляции, теории люсианов, медианы Кемени и иных методов статистики нечисловых данных.
	11. Эконометрические методы управления качеством, сертификации и классификации продукции. Сертификация и статистический приемочный контроль по альтернативному признаку. Планы контроля. Оперативная характеристика. Приемочный и браковочный уровни дефектности. Предел среднего выходного уровня дефектности. Применение Центральной предельной теоремы теории вероятностей. Статистический приемочный контроль по количественному признаку. Применение статистики люсианов. Всегда ли нужен выходной контроль? Контрольные карты Шухарта и кумулятивных сумм. 
	Курс читается на факультете ИБМ МГТУ им.Н.Э.Баумана. Результаты наших научных исследований печатаются в основном в журнале “Заводская лаборатория”.