Комп'ютерна економетрія
Проблема прогнозування соціально-економічного розвитку стала однієї з найважливіших у регіональних дослідженнях. Для вироблення стратегії розвитку і розробки планів необхідний точний прогноз ключових економічних параметрів: зайнятості, доходів і випуску продукції. Для розрахунку цих регіональних перемінних дослідники побудували кілька типів моделей, теоретичні форми яких, як думають, досить точно відбивають процес функціонування економіки. У ході прогнозування окремі параметри оцінюються і вводяться в ці моделі.
Видне місце серед таких моделей зайняли економетричні моделі. Ці макроекономічні регресійні моделі, ґрунтувалися на аналізі тимчасових рядів. Такі моделі широко використовувалися для аналізу і вивчення економіки ведучих капіталістичних країн, таких як США, Японія й ін.
Великі успіхи в області розробки і застосування економетричних моделей досягнуті в Польщі, Угорщині, Чехословакии. У Чехословакии була побудована економетрична модель економіки країни на базі тимчасових рядів за 1960-1980 р. На основі моделі здійснюються короткострокові і середньострокові прогнози основних показників розвитку народного господарства країни. Модель містить 70 показників, зв'язаних 27 рівняннями, серед яких 17 лінійних рівнянь і 10 балансових тотожностей.
Іншими словами, кожне рівняння має вид:
yit = f ( yjt, zkt, ut ) ,
деyit - ендогенна перемінна i у момент t ,
yjt - ендогенна перемінна j у момент t ,
zkt - екзогенна перемінна k у момент t ,
ut - оцінена помилка в момент t .
Визначення yit за допомогою перемінної yjt, обумовленої в рамках тієї ж моделі, складає суть системи спільних рівнянь. Перемінні взаємодіють у моделі так само, як вони взаємодіють між собою в реальному світі.Однак економетричні моделі рідко використовувалися для прогнозування на регіональному рівні - головним чином через недолік відповідної інформації. Надійні дані для областей, міст і інших малих регіонів не збиралися скільки-небудь регулярно. У результаті «сировина», тобто дані для регресійного аналізу, найчастіше просто отсутствует. Не вистачає також і кадрів для проведення регіональних економетричних досліджень: ті, хто займається плануванням у регіоні, рідко вміють застосовувати складну техніку економетричного аналізу, економетрики ж зі своєї сторони не так вуж часто цікавляться регіональними проблемами.
Тим часом саме регіони, що складаються з областей, міст і т.д. являють собою територіальні одиниці, найбільше часто досліджувані плановиками й економістами, що досліджують проблеми регіонального розвитку. Ясно тому, що існує визначений пробіл у розробці економетричних моделей.
Багато важливої роблем розробки регіональних економетричних моделей незмінно зв'язані з питанням приступності інформації. Одне з інформаційних обмежень - недолік даних по внутрірічних періодах. У результаті більшість наявних моделей побудовано на базі річних даних.
Іншим серйозним і важливим обмеженням за інформацією є дуже мале число таких перемінних, для яких маються досить великі тимчасові ряди.
Використання погодових даних і малого числа перемінних у сполученні з довгими тимчасовими рядами привело до розробки моделей не тільки малих, але і щодо простих - нерідко складаються з наборів рівнянь із двома перемінними. Зазначена обставина частково зв'язана з тим фактом, що три ступені волі для статистики є відносно невеликим числом; тому приходиться опускати незалежні перемінні, котрі варто було б включити в рівняння. У таких випадках рівняння піддаються помилкам специфікації.
Моделі відносно статичні. При невеликому числі спостережень мається мало можливостей для точного обліку впливів лага, що можуть мати істотне значення і спостерігатися на відрізках часу менш одного року. Недостатній облік лагів зв'язаний також з малим числом ступенів волі (які приходиться «попусту витрачати» на лаги) і з використанням порічних даних.