Эконометрика

Непараметрическая эконометрика
Одним из основных бурно развивающихся направлений эконометрики является
непараметрическая эконометрика. Непараметрическая эконометрика — раздел
эконометрики, который не требует спецификации 
функциональных
форм
оцениваемых объектов. Вместо этого 
данные
сами формируют 
модель
.
Непараметрические методы становятся все более популярными в прикладных
исследованиях. Они более пригодны для анализа большого объёма данных при
малом количестве 
переменных
. Также эти методы применяют, когда обычные
параметрические спецификации не подходят для решения поставленной задачи.
Непараметрическая эконометрика ослабляет параметрические предпосылки, что
иногда является очень полезным при прикладном исследовании. Основными
методами построения гибких моделей являются 
ядерные методы
, сглаживание
сплайнами
, 
методы ближайших соседей
, 
нейронные сети
и гибкие методы
сглаживания с помощью рядов данных
[15]
.
Также некоторые исследователи к непараметрической эконометрике относят
эконометрический анализ нечисловых математических понятий, относящихся к тем
или иным классам объектов нечисловой природы, таким как 
нечёткие множества
,
интервалы
, 
распределения вероятностей
 и т. д. Так, в статистике 
интервальных
данных
 элементами выборки являются не числа, а 
интервалы
. В статистике

---

интервальных данных изучены практически все задачи классической прикладной
математической статистики, в частности, задачи регрессионного анализа,
планирования эксперимента
, сравнения альтернатив и принятия решений в условиях
интервальной неопределённости и т. д. Для данной отрасли науки разработана общая
схема исследования, включающая расчёт двух основных характеристик — 
нотны
(максимально возможного отклонения статистики, вызванного интервальностью
исходных данных) и рационального объёма 
выборки
(превышение которого не даёт
существенного повышения точности оценивания и статистических выводов,
связанных с проверкой гипотез). Также разработаны подходы к учёту интервальной
неопределённости в основных постановках регрессионного, 
дискриминантного
и
кластерного анализов
[4]
.
Специфические особенности экономических данных можно свести к 5 группам:
1. Измеряться могут только 
операционально
 определённые данные. При этом
экономические измерения подвержены сильному влиянию теоретических
представлений о данных величинах.
2. 
Неэкспериментальный
характер данных и короткие ряды наблюдений, которые
ставят под сомнение адекватность полученных результатов.
3. Экономические данные, как правило, являются косвенными. При этом
первичные измерения зачастую не носят никакого экономического характера.
4. Изменчивость 
единиц измерения
.
5. Остро стоит проблема влияния инструмента измерения на сам объект
изучения
[2]
.