Эконометрическая модель и экспериментальные данные

Для получения достаточно достоверных и информативных данных о распреде­лении вектора случайной величины необходимо иметь достаточно большую выборку.

Выборка представляет собой совокупность наборов (векторов) значений

Как правило, число наблюдений велико и значительно превосходит число фак­торных переменных. Опыт показывает, что для получения хороших результатов должно выполняться условие а для получения удовлетворительных результатов должно выпол­няться условие

Существует такая проблема: наблюдения yi, которые при различных наборах объясняющих переменных рассматриваются как реализации случайных величин Yi, могут в общем случае иметь различные распределения, а это означает, что в конкретной таблице наблюдений для каждой случайной величины будет иметься только одно наблюдение.

В классической эконометрике рассматривают два вида данных:

1. Пространственная выборка или перекрёстные данные (cross-sectional data) – это набор значений показателей, полученный в некоторый момент или за достаточно короткий интервал времени. Таким образом, для пространственной выборки можно говорить, что все ее наблюдения получены примерно в одинаковых условиях.

По другому: пространственная выборка – это серия из n независимых на­блюдений (p+1) – мерной случайной величины.

В дальнейшем Xi можно не рассматривать как случайные величины. Если слу­чайные величины Yi для различных i независимы, то это влечёт за собой некоррелиро­ванность остатков: Реально проверить, является ли выборка совокупностью независимых наблюдений, весьма непросто. Обычно за независимые наблюдения принимают наблюдения, о которых предполагают, что они независимые причинно.

2. Временной или динамический ряд (time-series data) – это выборка наблюде­ний, в которой важны не только сами наблюдения, но и порядок следования их друг за другом. При этом предполагается, что тип распределения наблюдаемой случайной величины остается неизменным во времени, но его параметры могут изменяться.*

Модели временных рядов оказываются сложнее моделей пространственной выборки, так как наблюдения во временном ряду в общем случае не являются независимыми и ос­татки могут коррелировать друг с другом.