<<
>>

16.6. Эконометрический метод

Существует ли эконометрический метод? Конечно, не такой метод, который берет за руку неискушенного исследователя и ведет его от А к В, затем к С и так далее. К счастью, такого метода не существует, иначе все эконометристы остались бы без работы.
Имеется в виду нечто менее амбициозное. Существует ли единый подход к прикладным эконометрическим исследованиям7 Если просмотреть статьи, опубликованные в ведущих журналах, может показаться, что такой подход существует. В самом деле, большинство работ имеют одну и ту же структуру: введение, обзор литературы, модель, описание данных, некоторые экономет- рические трудности и как автор их преодолел, прикладные результаты, заключение. Таким образом, существует некий единый подход к тому, как должны быть изложены результаты прикладной работы, но это имеет мало отношения к тому, как проводить собственно исследования. Ведь статьи никогда не содержат раздела «журнал экспериментов», в котором автор рассказал бы о том, как и в каком порядке он проводил исследование, какие ошибки делал и т. д.

Традиционная эконометрика предписывает исследователю построить модель, собрать данные, выбрать подходящий метод оценивания и затем оценить модель. После того как получена подходящая модель, можно делать шаги в разных направлениях: оценивать функции параметров (например, эластичности), проверять гипотезы, представляющие интерес, делать прогнозы или давать рекомендации по экономической политике. Это хороший метод, по он не работает. Он слишком амбициозный. В отличие от физики в экономике нет моделей, которые были бы справедливы во всех случаях. Лучшее, на что можно надеяться, — то, что модель будет справедлива локально. Это означает, что модель должна зависеть от того, на какой главный вопрос собирается ответить исследователь. Назовем его центром (фокусом) исследования. По нашему мнению, выбор центра исследования — это единственный здравый путь его начала.

Все остальное: модели, необходимые данные, метод оценивания - зависит от этого. Вышесказанное может многим показаться очевидным, но это не очевидно для большинства эконометристов.

Эконометристы, конечно, имеют разные представления о том, как проводить прикладные исследования. Недавно было несколько дискуссий на эту тему. Всемирный конгресс Эконометрическо- го общества в Кембридже (Массачусетс) в 1985 г. и Австрало- азиатский конгресс в Канберре в 1988 г. содержали в своих программах пленарные дискуссии по методологии эконометрики. В ходе этих дискуссий выяснилось, что есть только один пункт, с которым согласны все эконометристы, — это подход «сверху вниз». В этом «сверху вниз» методе нам советуют начать с большой модели, включающей большое количество переменных, и затем тестировать их значимость. Бели в результате проверки статистических гипотез переменная оказывается незначимой, ее удаляют из модели. Несколько таких шагов приводят к меньшей модели, в которой остались только значимые переменные. В принципе это звучит прекрасно и имеет определенные теоретические преимущества. Но есть некоторые трудности. Первая — то, что это не работает. Если вы пытаетесь оценить модель, содержащую все мыслимые переменные, вы получаете бессмысленный результат. Это знакомо каждому, связанному с прикладной эконометрикой. Вторая трудность состоит в том, что вы не можете получить что- то новое этим методом, так как самое интересное и есть поегрое- ние «верхней» модели, а о том, как это делать, ничего не сказано. Поэтому никто из прикладных эконометристов не идет таким путем. Вместо этого они используют подход «снизу вверх». При этом подходе сначала выбирается простая модель, которая затем усложняется. В сущности, так же поступают исследователи и в других областях знаний.

Таким образом, существует некоторая теория для подхода «сверху вниз», но нет теории для подхода «снизу вверх», который используется на практике. Нет теории, подсказывающей прикладному эконометристу, как переходить от малого к большому, например, как выбрать новую переменную, если он чувствует, что небольшое число переменных в простейшей модели недостаточно.

Это непростая задача для эконометриста-теоретика, но это, по крайней мере, то, что прикладные исследователи могли бы использовать.

Печальным следствием этого столкновения между теорией «сверху вниз» и практикой «снизу вверх» является представление результатов. Здесь прикладной эконометрист1 встречает некоторое затруднение, так как свои результаты он получил с использованием подхода «снизу вверх», в то время как журнальные традиции предписывают придерживаться в статьях подхода «сверху вниз».

На практике это происходит таким образом. Сначала прикладной эконометрист «играет» с данными, начиная с небольшой модели, затем добавляет в нее компоненты до тех пор, пока не будет удовлетворен моделью. (Снизу вверх!) Затем, чтобы удовлетворить требованиям редактора журнала, он добавляет в модель переменные, которые, по его мнению, в ней должны отсутствовать. Эту расширенную модель он и представляет в начале статьи. Далее, следуя подходу «сверху вниз», он проверяет, должны ли присутствовать в модели переменные, которые он только что добавил, удаляет их и приходит к ранее полученной модели. Не слишком-то почтенный способ заниматься наукой!

16.7. Слабое звено Попробуем представить себе, какую теорию мог бы вызвать к жизни подход «снизу вверх», учитывал, что такая теория пока отсутствует. Такал теория должна была бы, например, помогать ответить на вопрос, какие звенья модели являются наиболее слабыми. Прикладная часть работы имеет несколько аспектов: данные, экономическая теория, экономстрический метод оценивания и др. Исследователь начинает с простейшей модели и с данными, которые есть у него под рукой. Он получает некоторые результаты, которыми не вполне удовлетворен. Что дальше? Следует ли расширить модель, применить более сложную процедуру оценивания или необходимо собрать больше данных (или данные лучшего качества)? Эконометристы редко прибегают к этому простому, зачастую самому разумному, средству — улучшить данные. Вместо этого внимание сосредоточивается на модели и методах оценивания. Зачастую встречаются утонченные улучшения (например, метод максимума правдоподобия с полной информацией вместо инструментальных переменных, непараметрические методы вместо probit-моцыт) даже в тех случаях, когда используемые данные содержат много «шума», и было бы гораздо полезнее потратить усилия на добывание более надежных данных. Очевидно, должен быть баланс между различными ингредиентами в практической работе, и самые слабые звенья должны быть найдены и укреплены. Существует ли тест, указывающий на слабое звено? Нет, такого теста не существует. Конечно, его нет, как нет и теории «снизу вверх». Поэтому и тест «слабых звеньев», как один из аспектов теории «снизу вверх», также не существует. Такой тест был бы более общим, чем поиск спецификации модели, потому что он должен был бы работать в ситуации, когда модель разумна, но в данных слишком много «шума» или же неверно выбран метод оценивания. 16.8.

Агрегирование

С проблемой «слабых звеньев» связана и проблема агрегирования. Многих исследователей интересуют оценки функций параметров в макроэкономических уравнениях (например, эластичности цен). Очевидно, их можно получить из макромодели. Эти оценки также можно получить усреднением оценок, полученных из микроэкономических соотношений. На первый взгляд, второй подход предпочтительнее, хота и требует больше данных. Оказывается, микроподход не всегда является более предпочтительным, возможно, потому что микросоотношения могут значительно отличаться от макросоотпошеиий. Даже в том случае, когда микроподход кажется предпочтительнее, он требует больше усилий и средств. Проблема здесь в следующем: основываясь на макроданных и неполных микроданных, решить, необходимо ли собрать более полные микроданные. Решающее правило (тест) для этой ситуации в принципе можно построить. Его было бы полезно иметь, но пока оно не существует. 16.9.

Как использовать другие работы

Теперь перейдем к весьма фундаментальному вопросу, связанному с агрегированием и иерархическим моделированием в том смысле, что оп касается соотношения между различными частями данных. Предположим, вы собираетесь изучать задачу взаимного замещения между капиталом, трудом и энергией в российской промышленности. Есть три тесно связанные с предметом вашего исследования работы: одна с данными по Канаде, другая — по США и третья — по Нидерландам. Чем эти работы могут помочь в вашем исследовании? Как содержащуюся в них информацию можно применить для изучения российских данных? Решением мог бы быть байесовский подход, но он имеет свои трудности. К тому же большинство из нас не являются ярыми приверженцами этого подхода. Итак, что делать? Обычная процедура такова: поскольку мы хотим, чтобы в нашей работе было как можно больше нового, мы не копируем в точности модель или методы оценивания, а пытаемся сделать что-то немного другое. Мы упоминаем имеющиеся работы во введении, но далее мы их игнорируем, пока пе доходим до заключения. А тут есть два варианта: или наши результаты близки к предыдущим, или нет. В первом случае мы говорим читателю, что наша работа хорошая и основательная, подтверждающая на примере Российской Федерации то, что уже было найдено для других стран. Во втором случае, если наши результаты не совпадают с ранее полученными, мы рады сообщить читателю, что это неудивительно, так как мы используем другой метод, а то, что было сделано другими раньше, безусловно, ошибочно!

16.10. Заключение

В этой главе мы затронули некоторые аспекты, которые кажутся нам странными или ошибочиыми в теории и практике эконометрики. Можно было бы рассмотреть и другие вопросы, например, роль парадоксов, влияние катастроф и структурных изменений (нам необходима теория, которая могла бы быть использована для объяснения того, как наши оценки и прогнозы изменятся после структурного изменения); процедура формирования данных (почему мы не предполагаем ответственности за данные, которые используем? Если нам указывают на изъян в данных, мы отвечаем, что это вина не наша, а того, кто предоставил эти данные);

проблема линейности (в чем роль линейных моделей, кроме той очевидной, что они являются приближениями первого порядка к гладким нелинейным моделям?).

Эконометрика имеет великолепные достижения, и экономет- рическая теория быстро развивается вширь и вглубь. Тем не менее, к счастью, еще многое осталось сделать.

<< | >>
Источник: Магнус Я.Р., Катышев П.К., Пересецкий АЛ. Эконометрика. Начальный курс: Учеб. — 6-е изд., перераб. и доп. — М.: Дело. — 576 с.. 2004

Еще по теме 16.6. Эконометрический метод:

  1. Глава 13. Гипотетико-дедуктивный метод
  2. Методы культурологических исследований:
  3. 8 СОВРЕМЕННЫЕ МЕТОДЫ КОНТРОЛЯ ЗАГРЯЗНЯЮЩИХ ВЕЩЕСТВ В ОКРУЖАЮЩЕЙ ПРИРОДНОИ СРЕДЕ
  4. 8.2 МЕТОДЫ КОНТРОЛЯ ЗАГРЯЗНЯЮЩИХ ВЕЩЕСТВ В ОБЪЕКТАХ ОКРУЖАЮЩЕЙ СРЕДЫ
  5. Экономические методы
  6. 2. МЕТОДИКА ЭКОНОМИЧЕСКОГО АНАЛИЗА
  7. Предисловие к шестому изданию
  8. 13.9. Обобщенный метод моментов
  9. 16.6. Эконометрический метод
  10. Обзор эконометрических пакетов
  11. 2. О некоторых пакетах
  12. Литература
  13. Микроэкономический уровень
  14. Российская Федерация