Page 102 - MAKРОЭКОНОМИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ (УЧЕБНИК)

цию в текущем периоде, как инвестиции сегодня определяют
будущее производство. В таких моделях учитываются задержки
(лаги), сезонность, тренды, цикличность. Разработаны специаль-

ные классы моделей (ARIMA, VAR, VECM, DSGE), используемые в
макроэкономическом анализе. Здесь эконометрические модели
играют ключевую роль в прогнозировании экономической ди-
намики, выборе стратегии монетарной или фискальной полити-
ки, оценке влияния шоков.
4. Панельные данные: Когда данные собраны как по многим
объектам (странам, регионам, фирмам), так и по времени, воз-
никает панельная структура данных. Эконометрические модели

панельных данных помогают оценить влияние факторов, учиты-
вая, как различия между объектами, так и временную динамику.
Например, анализ роста ВВП в разных странах за несколько лет
позволяет скорректировать оценки на индивидуальные особен-
ности каждой страны (институты, география) и общий времен-
ной тренд. Панельные модели повышают статистическую мощ-

ность анализа и дают более надежные оценки параметров.
5. Нелинейные модели, модели с переключениями режи-
мов, с пороговыми эффектами: Экономика нередко проявля-
ет нелинейное поведение, где эффект переменной зависит от ее
уровня или контекста. В таких случаях эконометрические моде-
ли усложняются: применяются логит- и пробит-модели для би-
нарных исходов, модели с пороговыми значениями, модели не-
стационарных временных рядов, нелинейные уравнения спроса,

модели стохастической волатильности для анализа финансовых
рынков. Эти подходы лучше улавливают сложную природу эко-
номических процессов.
6. Структурные и редуцированные формы моделей: Эко-
нометрическая модель может быть представлена в структурной
форме, отражающей отношения между переменными, основан-
ные на теории (например, функция потребления, функция инве-

стиций, уравнение совокупного спроса, уравнение денежно-кре-
дитного рынка). При наличии одновременности и эндогенности

101