Эконометрика

Последующая критика
Несмотря на потенциальные возможности, эконометрика не получила поддержки у
многих крупных экономистов. В начале 1970-х годов 
Уорсвик
резко критиковал
экономистов-математиков за «отсутствие связи с конкретными фактами»
[1]
. Он
утверждал, что эконометристы «занимаются не столько изобретением средств
систематизации и измерения имеющихся фактов, сколько созданием неисчислимого
множества претендующих на это способов»
[1]
. В это же время 
Ф. Браун
утверждал, что
«построение регрессий временных рядов годится только для обмана». В. Леонтьев
охарактеризовал эконометрику как «попытку компенсировать бросающийся в глаза
недостаток имеющихся данных путём широкого использования всё более и более
изощрённых статистических приёмов». В подобном же духе высказывался и 
Хикс
, он

---

говорил о том, что «не следует преувеличивать значение эконометрических методов в
экономической теории»
[1]
. А 
Э. Лимер
писал, что «существует две вещи, процесс
изготовления которых лучше не видеть: сосиски и эконометрические оценки»
[26]
.
Резко отрицательно к эконометрике относились и представители 
австрийской школы
экономики
. Так, 
Мизес
 писал: «Введённые в заблуждение идеей, что науки о
человеческой деятельности должны подражать методу естественных наук, великое
множество авторов поглощены квантификацией экономики. Они думают, что
экономика должна подражать химии, которая развилась от качественного к
количественному состоянию. Их девиз 
позитивистский
принцип: наука — это
измерение. Но они не в состоянии понять, что в области человеческой деятельности
статистика — это всегда 
история
, и что гипотетические корреляции и функции не
описывают ничего, кроме того, что случилось в определённый момент времени в
определённой 
географической
области как результат деятельности определённого
числа людей. Как метод экономического анализа, эконометрика — ребяческая игра с
числами, которая не добавляет чего-либо в разъяснение проблем экономической
действительности»
[27]
.
К более детализированной критике множественной регрессии со времён Кейнса
также добавились невозможность отделения 
мультиколлинеарности
, неправильная
спецификация динамических реакций и длинных лагов, предположение о линейности
без точного знания соответствующих значений регрессии, некорректная
предварительная фильтрация данных
, необоснованные выводы из корреляции,
непостоянство параметров уравнения регрессии, отождествление экономической и
статистической значимости и невозможность соотнесения экономической теории с
эконометрикой, а также неадекватный объём выборки
[1]
.
Благодаря этой и некоторой другой критике была пересмотрена методология
прикладных исследований. Согласно классической эконометрической методологии,
полученные результаты считаются более адекватными, если изучаемые переменные
более сильно коррелированны, предсказания точнее соответствуют данным и чем
более значимыми являются полученные оценки с точки зрения 
t-
 или 
F-статистик
.
Отводится значительное место тому, как наиболее эффективным образом
организовать перебор потенциальных объясняющих переменных, чтобы наилучшим
образом предсказать объясняемую переменную, при этом, чтобы 
коэффициент
детерминации
 был как можно большим, а F-статистика как можно более значимой.
Если получены неудовлетворительные результаты в критериях спецификации, то
исследователь, следующий традиционной методологии, вместо того, чтобы
пересмотреть модель, начинает применять более продвинутые методы оценивания. В
рамках этого подхода характерно стремление получить «наилучший» результат

---

вместо стремления получить результат осмысленный и 
надёжный
. Однако, на
современном этапе развития эконометрики предпочтение отдаётся тем моделям,
которые проходят диагностические критерии, даже если они имеют более низкий
коэффициент детерминации
[14]
.
Математическая статистика
Статистика
Экономическая теория
Эконофизика
1. Д. Хэндри.