Close

08/06/2016

РАЗВИТИЕ ЭКОНОМЕТРИКИ В РАБОТАХ НОБЕЛЕВСКИХ ЛАУРЕАТОВ ПО ЭКОНОМИКЕ

Пелюгаева Н.И., Кривченко А.И., Дашкина А.Х., Аладьев А.А.
Текст научной работы размещён без изображений и формул.
Полная версия научной работы доступна в формате PDF

Полная версия научной работы
373 КБ

Нобелевская премия по экономике была учреждена только в 1969 году, однако ей отмечена уже целая плеяда талантливых ученых, сделавших значительный вклад в развитие экономической теории. Так или иначе, работа этих экономистов была бы не возможна без создания и развития эконометрики, науки использующей статистико-математические методы и модели для количественного и качественного анализа экономических данных.

Нобелевская премия по экономике была учреждена только в 1969 году, однако ей отмечена уже целая плеяда талантливых ученых, сделавших значительный вклад в развитие экономической теории. Так или иначе, работа этих экономистов была бы не возможна без создания и развития эконометрики, науки использующей статистико-математические методы и модели для количественного и качественного анализа экономических данных.

Стоит отметить, что эконометрика обязана своим появлением как отдельной науки ученым, первыми получившим Нобелевскую премию по экономике в 1969 году. Рагнар Фриш и Ян Тинберген стали пионерами в создании эконометрической методологии и инструментария, они разработали и применили на практике первые динамические модели для анализа экономических процессов. Их работы стали толчком к дальнейшему развитию и совершенствованию эконометрики как самостоятельной науки, помогающей экономистам в их исследованиях.

Достижения в области эконометрики были отмечены Нобелевскими премиями также и в 80-е годы. Лоуренс Клейн был награжден в 1980 году «за создание экономических моделей и их применение к анализу колебаний экономики и экономической политики». Ему удалось создать образец эконометрических макромоделей, используя которые можно было строить сравнительно реалистичные прогнозы дальнейшего экономического развития страны. Значительный вклад в развитие эконометрики сделал Трюгве Хаавельмо, получивший премию в 1989 году «за прояснение вероятностных основ эконометрики и анализ одновременных экономических структур». В своих трудах он стремился соединить методы статистики и теории вероятности для создания максимально адекватных моделей, также пытался решить проблему взаимозависимости переменных в экономических соотношениях. Работа Хаавельмо была продолжена Клайвом Грэнджером, разработавшим концепцию коинтегрированных временных рядов, позволяющую решить проблему кажущихся связей переменных. Вместе с Робертом Энглом он был удостоен Нобелевской премии в 2003 году за разработку новых методов анализа временных рядов.

Тремя годами ранее премией были отмечены также достижения в области эконометрики. Джеймс Хекман и Дэниел Макфадден сделали значительный вклад в развитие теории и методов анализа дискретного выбора. Хекман исследовал методологическую проблему формирования статистической выборки, а Макфадден разработал способы моделирования дискретного выбора.

Спустя десятилетие, в 2013 году, Нобелевскую премию «за эмпирический анализ цен на активы» получили сразу три широко известных ученых: Юджин Фама, Ларс Питер Хансен и Роберта Шиллера. Обобщенный метод моментов Ларса Питера Хансена вывел анализ моделей ценообразования на качественно новый уровень, благодаря использованию спецификации рассматриваемых факторов.

В следующем году Нобелевской премии по экономике был удостоен французский экономист Жан Тироль. Ученый детально проанализировал разного рода рыночные ситуации, уделив особое внимание «Регулированию доминирующих фирм», где представлен рынок монополии, на котором происходит процесс осуществления перевода средств со стороны государства в пользу фирмы-монополиста.

Логит-модель Дэниела Макфаддена

Макфадден Дэниел(McFadden, Daniel) (р. 1937), американский экономист, удостоенный в 2000 году Нобелевской премии по экономике. Родился в Роли (шт. Северная Каролина) 29 июля 1937 года. Окончил Миннесотский университет в 1957 году. Сотрудничает в различных проектах частных и государственных учреждений, в частности в Национальном бюро экономических исследований и Национальном научном фонде1.

Работы Макфаддена посвящены микроэкономическому анализу, демографическим процессам, спросу, методам моделирования, теории выбора. Среди трудов ученого – Структурный анализ дискретных моделей и эконометрические приложения (Structural analysis of discrete data with econometric applications, 1981, совместно с Ч.Манки); Предпочтения, неопределенность и оптимальность (Preferences, uncertainty and optimality, 1990); Руководство по эконометрике (Handbook of econometrics, 1994, совместно с Н.Энглом) и др.

Будучи еще младшим научным сотрудником, совместно с другими коллегами, провел ряд экспериментов по поведению участников повторяющейся игры «дилемма заключенного» и исследовал влияние психотропных препаратов на социальное воздействие. Также создал эконометрические методы для оценки производственных технологий и исследования факторов, лежащих в основе спроса фирм на капитал и рабочую силу.

В 1990-х годах ученый дополнил методологию имитационными моделями, которые позволяли базировать исследования на более общих предположениях. Как следствие, моделирование дискретного выбора получило большую реалистичность и точность.

Благодаря методике Макфаддена были вычислены потери национального богатства (в результате техногенной катастрофы у берегов Аляски в 1989 г.). Основным вкладом Макфаддена считается развитие экономической теории и эконометрических методов для анализа дискретного выбора, разработав в 1974 г. логит-модель, которую использовал для прогнозирования эффективности строительства транспортных линий в Калифорнии на основе анализа данных по выбору местными жителями способа приезда на работу. Успехи в этой области принесли ученому международное признание и были признаны фундаментальным достижением экономической науки.

Часто микроданные отражают дискретный выбор — выбор из конечного множества альтернатив. Информация в базе данных о занятиях индивидов, постоянном месте проживания или способе путешествия отражает выбор, который они сделали из ограниченного числа альтернатив. В экономической теории традиционный анализ спроса предусматривал, что индивидуальный выбор представляет непрерывная переменная, но такая трактовка не отвечает изучению поведения дискретного выбора. Эмпирические исследования такого выбора не были обоснованными в экономической теории. Методология дискретного выбора Д.-Л.Макфаддена исходит из анализа условного логита, суть которой заключается в том, что в жизни каждого лица появляются конкретные альтернативы (Х-характеристики, связанные с каждой альтернативой, и Z-характеристики лиц, которые исследователь может наблюдать с помощью реальных данных). Для изучения, например, выбора способа поездок, где альтернативой может быть автомобиль, автобус или метро, Х может охватывать информацию о времени и издержки, а Z-данные о возрасте, доход и образование. 
Но различия между индивидами и альтернативами другие, чем между Х и Z. Несмотря на то, что они незаметны для исследователя, они определяют индивидуальный максимально полезный выбор. Такие характеристики представлены случайными «векторами ошибок».

В стандартной логит-модели полезность является линейной функцией свойств альтернативы:

где: xij – K×1 вектор, содержащий характеристики потребителя i и альтернативы j, β – K×1 вектор параметров, а переменные εij, j = 1,…,J, предполагаются случайными и имеющими независимые стандартные распределения экстремальных значений типа I, кумулятивная функция распределения которого равна:

а функция плотности равна:

Д.-Л.Макфадден допустил, что случайные ошибки имеют определенную статистическую дистрибуцию (распределение) среди населения, назвав ее дистрибуцией экстремального значения. При этих условиях (и еще некоторых технических предвидениях) он продемонстрировал, что вероятность того, что лицо i выберет альтернативу j, которая отражена с помощью выражений предыдущих функций2:

Благодаря этому вероятность того, что потребитель i выбирает продукт j для всех потребителей. Следовательно, это вероятность того, что продукт j приобретается на рынке. Эта величина на рынке с большим числом потребителей равно доле рынка продукта j.

В логит-модели используется CDF логистического распределения:

Также для расчетов используется коэффициент детерминации Макфаддена (индекс отношения правдоподобия)

Благодаря этой привлекательной явной форме вероятности стандартная логит-модель и популярна в тех дисциплинах, в которых используются модели выбора.

Такие модели, как правило, используют в исследованиях спроса на городские перевозки. Их также можно использовать на транспорте, для изучения эффективности политических действий, социальных реформ, изменения окружающей среды. Например, эти модели могут объяснить, как изменения в цене товаров влияют на их доступность, демографическую ситуацию, на объемы поездок. Целесообразны они и в исследовании выбора жилища, места постоянного проживания или образования. Ученый использовал разработанные методы для анализа социальных проблем — спроса на бытовую энергию, телефонные услуги и обеспечение жильем людей пожилого возраста. Д.-Л.Макфадден пришел к выводу, что условные логит-модели имеют особое свойство по вероятности выбора между двумя альтернативами, например, поездки автобусом или по железной дороге, независимых от цены и качества других вариантов передвижения3.

Модель коинтегрированных временных рядов Клайва Грэнджера

и модель ARCH Роберта Энгла

В 2003 году Нобелевская премия в области экономики была присуждена Роберту Энглу «за методы анализа временных рядов с изменяющейся волатильностью (ARCH)» и Клайву Грэнджеру «за методы анализа временных рядов с общими трендами (коинтегрированных временных рядов)». Таким образом, Нобелевской премией вновь были отмечены достижения в области эконометрике. Исследования Энгла и Грэнджера позволили, наконец, преодолеть заметный кризис в развитии методов анализа макроэкономики и финансовых рынков. Их модели были фундаментально обоснованы и применимы на практике, что позволило открыть новые области для дальнейших исследований4.

Клайв Грэнджер (1934-2009) — английский экономист, почетный профессор экономики Ноттингемского университета и Калифорнийского университета в Сан-Диего, являлся специалистом в области теории аналитических моделей, сочетающих кратковременные и долговременные периоды.

В своих работах он исследовал стационарные и нестационарные временные ряды и смог доказать, что методы, используемые для анализа стационарных рядов, могут приводить к ошибочным выводам при применении их к нестационарным временным рядам. Под стационарным рядом понимается такой временной ряд, который не имеет устойчивой тенденции к росту, а только колеблется вокруг конкретного среднего значения. Ряд y(t) называется строго стационарным (или стационарным в узком смысле), если совместное распределение вероятностей наблюдений y(t1), y(t2),… y(tm) такое же, как и для наблюденийy(t1+т), y(t2+т),… y(tm+т), при любых m, tk, (k =1,2,…m), т. Другими словами, свойства строго стационарного временного ряда не меняются при изменении начала отсчета времени, его математическое ожидание, дисперсии и ковариации не зависят от времени и конечны. В противном случае (если математическое ожидание, дисперсия или ковариация зависят от времени или бесконечны) говорят о нестационарных временных рядах5.

В макроэкономических исследованиях долгое время использовались именно стационарные ряды, хотя большинство анализируемых временных рядов таковыми не являлись. Основной смысл научного открытия Грэнджера заключается в том, что определенные сочетания нестационарных временных рядов могут проявлять признаки стационарности, достаточные для получения статистически корректных результатов. Данный феномен был назван коинтеграцией6. Поскольку большинство экономических исследований показали, что многие из показателей относятся к интеграционным процессам, к концу 1970-х годов назрело серьезное противоречие между экономикой и эконометрикой. Экономическая теория предполагала и демонстрировала наличие многочисленных связей между экономическими показателями, а эконометрика отметала их, называя эти зависимости результатами неверного оценивания существующих моделей. То, что Грэнджер смог обосновать существование экономических моделей с интегрированными процессами в качестве переменных, стало прорывом в развитии эконометрической и экономической наук. В настоящее время существует множество тестов, позволяющих выявить наличие коинтеграционных связей между случайными процессами и оценить коинтеграционные соотношения. Первую и наиболее простую процедуру тестирования на наличие коинтеграции предложили Энгл и Гренджер в совместной работе «Коинтеграция и коррекция ошибками. Представление, оценивание и проверка». Подобная двух-шаговая процедура относится к так называемым методам тестирования на наличие коинтеграции на основе одного уравнения (single-equation methods)7.

Сегодня модели, включающие коинтеграционные соотношения, активно используются другими учеными в своих исследованиях, а понятие коинтеграции стало базовым в теории временных рядов. Грэнджер предложил методы, незаменимые в системах, в которых долговременные тенденции влияют на краткосрочную динамику и в которых пропорции экономического развития сдерживают долговременную динамику развития процессов. Примерами могут стать соотношения благосостояния и потребления, курса валют и уровня цен, краткосрочных и долгосрочных ставок процента. Особенно эффективны данные методы Грэнджера в системах, где кратковременная динамика отражает существенные случайные дестабилизирующие факторы, а в долгосрочной перспективе система ограничена экономическими отношениями равновесия.

Грэнджер и Энгл начали работать вместе в середине 70-х годов в Калифорнийском университете и помогли создать одну из самых известных программ по изучению эконометрики. Несмотря на то, что работы этих ученых дополняют и развивают друг друга, Грэнджер и Энгл всегда подчеркивали, что их работы фокусировались на разных идеях.

Роберт Энгл (р. 1942) — американский экономист, профессор Нью-Йоркского университета, где преподает менеджмент в сфере финансовых услуг, изучением временных рядов занимается с середины 80-х годов.

Энгл продолжил исследования, начатые Грэнджером, однако свое внимание он обратил на финансовые временные ряды. При анализе свойств финансовых рядов можно выделить несколько особенностей:

  • доходность финансовых активов имеет непостоянный характер, большие отрицательные доходности встречаются чаще, чем большие положительные;
  • периодам с высокой волатильностью предшествуют сильные отрицательные шоки (свойство асимметричности);
  • периоды интенсивного движения временных рядов чередуются с периодами, в течении которых временные ряды почти не меняются (свойство кластеризации волатильности).

Помимо этих свойств результаты эмпирических исследований позволяют сделать вывод о нестационарности финансовых временных рядов.

Энгл предложил новую модель — авторегрессионную модель с условной гетероскедастичностью, то есть с непостоянной во времени условной дисперсией случайной ошибки, позволяющей учитывать особенные свойства финансовых рядов. Он предположил, что дисперсия случайной ошибки в некоторой модели в некоторый период времени зависит от прежде реализованных случайных ошибок. До этого в качестве единственной альтернативы исследователи применяли статистические методы, предполагающие постоянную дисперсию шумов.

Энгл предложил моделировать условную дисперсию случайной ошибки εt, разделяя ее на две части: постоянную, не меняющуюся во времени, и непостоянную во времени. Соответственно, согласно методу Энгла, модель ARCH(q) выглядит следующим образом:

εt=ztht,

где ht=Eεt2Ω’t-1=α0+α1εt-12+…+αqεt-q2, zt~iid0,1, а

εt=yt-EytΩt-1и информационное множество представляет собой множество остатков, вычисленных на основе оценки модели временных рядов yt=EytΩt-1+εt, то есть Ω’t-1=εt-i ;i≥1. При этом предполагается, что α0>0 и αi≥0 для любого i ≥18.

Воспользовавшись данным методом, Энгл оценил модель зависимости инфляции от реальной заработной платы с остатками в виде модели ARCH(q) и наглядно показал, что прогнозы по данной модели лучше и качественнее, чем прогнозы по стандартной регрессионной модели. Ученый также вывел критерий и для проверки гипотезы о неизменности во времени условной дисперсии случайной ошибки, то есть разработал тест, позволяющий проверить гипотезу о совпадении модели ARCH с классической регрессионной моделью.

Таким образом, разработки Грэнджера и Энгла имеют большое значение для анализа макроэкономических процессов и динамики финансовых рынков. Предложенные ими понятия, методы и модели позволили разрешить важные противоречия между экономической и эконометрической теорией. Их разработки стали мощным толчком для дальнейшего развития и совершенствования теории коинтегрированных случайных процессов.

Обобщённый метод моментов Ларса Питера Хансена

Большинство людей стараются инвестировать свободные денежные средства в перспективные активы, будь то растущие акции известных компаний или престижная недвижимость. Определяющим фактором успеха того или иного вложения является определение справедливой стоимости и ожидаемой доходности актива. Изучением этого вопроса занималось множество экономистов, как теоретиков, так и известных не только в научных кругах.

С этой точки зрения, в 2013 году оказались примечательными работы американских экономистов Юджина Фамы9, Ларса Питера Хансена (Чикагский университет) и Роберта Шиллера10 (Йель). Нобелевский комитет наградил ученых «за эмпирический анализ цен на активы»11, или проще «за вклад в изучение финансового рынка». Юджин Фама высказывался за невозможность прогнозирования доходности активов. Его коллега, Роберт Шиллер, полагал, что более точно спрогнозировать доходность возможно лишь в долгосрочном периоде. В свою очередь, Ларс Хансен разработал надежный аналитический аппарат для оценки различных моделей ценообразования активов.

Один из величайших инвесторов всех времен, Уоррен Баффет однажды сказал: «Я покупаю акции, и мне всё равно, что случится с рынком на следующий день. Однако совсем не трудно предсказать, что будет с рынком в долгосрочном периоде». Обобщенный метод моментов (Generalized method of moments GGM) Хансена послужил значительным вкладом в эконометрику финансов и впервые учел тонкости взаимосвязей между различными неизвестными параметрами в долгосрочных моделях ценообразования активов.

По своей сути, обобщенный метод моментов – модифицированная версия эконометрических подходов предшественников Хансена, Криса Симса и Тома Саргента, которая основывается на Законе больших чисел, т.е. на сходимости среднего по выборке к математическому ожиданию и требует меньше допущений, чем стандартные методы оценки.

В частности, обобщенный метод моментов не опирается на предпосылки, критически важные для адекватности процедуры, а именно о нормальности, гомоскедастичности и отсутствии автокорреляции остатков в факторных моделях. Преимущество модели Ларса Хансена заключается в его применимости для нелинейных моделей оценки активов, например потребительской модели оценки активов (Consumption-based Capital Asset Pricing Model, C-CAPM)

Алгоритм применения GMM сводится упрощенно к следующему.

1. Подбираются такие моментные условия, в том числе с использованием инструментальных переменных, с помощью которых можно оценить параметры.

2. Моментные условия формулируются таким образом, чтобы их математическое ожидание было равно нулю.

3. Теоретические моменты аппроксимируются эмпирическими моментами.

4. Находятся такие оценки, которые минимизируют взвешенную дистанцию эмпирических моментов от нуля. Стандартные ошибки рассчитываются с учетом ковариации эмпирических моментов.

Шаги 1–4 позволяют получить консистентные, но не обязательно эффективные оценки параметров. Если количество условий больше, чем количество оцениваемых параметров, для получения эффективных оценок необходимо осуществить дальнейшие шаги (5–6).

5. Матрица весов обновляется с учетом ковариации эмпирических моментов.

6. Шаги 4 и 5 повторяются до конвергенции.

Использование ковариационной матрицы эмпирических моментов при расчете стандартных ошибок на четвертом шаге позволяет адекватно учесть как возможную гетероскедастичность, так и автокорреляцию остатков.

Главная особенность обобщенного метода моментов Ларса Хансена заключается в частичной спецификации эконометрической модели, что удобно по ряду причин. Появляется возможность изучить приоритетную часть динамической модели, без подробной остановки на деталях оставшейся части модели.Это позволяет экономистам узнать о конкретной стороне рассматриваемого вопроса. Однако есть вероятность, что обращение к спецификации в значительной степени ограничит круг вопросов, на которые может ответить эмпирическое исследование. Появляется риск определения неверных условий детализации модели (ошибки спецификации).

Обобщенный метод моментов в последнее время также широко используется при работе с панельными данными12, в моделях, учитывающих динамику зависимой переменной. Поскольку панельные данные распространены в экономике труда, регионалистике, международной экономике, приложение обобщенного метода моментов вышло далеко за пределы финансовой экономики. Применение предложенного Хансеном подхода оказалось гораздо шире области ценообразования активов.

Конечно же вклад Ларса Питера Хансена в эконометрику не ограничивается разработкой обобщенного метода моментов. В 1991 году он, совместно с Рави Джаганэйтеном, продолжил изучать потребительскую модель оценки активов и вывел теоретические границы для соотношения премии за риск и несклонности инвесторов к риску. Авторами было выявлено, что для соблюдения границ на эмпирических данных по акциям необходима высокая несклонность к риску. Причиной такого результата предположительно могло быть то, что макроэкономическая статистика потребления не в полной мере ухватывает динамику потребления индивидуумов.

Наряду с этим, авторы обозначили так называемые границы Хансена-Джаганатана, которые позволяют тестировать модели для цен активов на согласованность с эмпирическими данными. Ученые показали, что так называемый коэффициент Шарпа, определяемый как величина превышения доходности актива над доходностью безрискового актива на единицу волатильности актива, является нижней границей для волатильности дисконтирующего множителя

где: mt — дисконтирующий множитель; Ret— ожидаемая доходность актива за вычетом доходности безрискового актива.

Модель эндогенных функций затрат Жана Тироля

В 2014 году лауреатом Нобелевской премии по экономике был удостоен французский экономист, научный руководитель Института экономики промышленности Университета социальных наук Тулузы – Жан Тироль.

В своём труде «Рыночная власть и регулирование» он на основе экономического моделирования показал схемы оптимизации регулирования отраслей, где доминируют несколько крупных компаний. В сферу научных интересов Жана Тироля, которые были детально раскрыты в вышеуказанном труде, также вошли:

  • анализ рынков совершенной конкуренции и несовершенной конкуренции, таких как: олигополистический рынок, рынок монополистической конкуренции и монополия;
  • проблемы качества предлагаемой продукции, оценка стоимости товаров;
  • сотрудничество фирм в области логистики и систем коммуникации;
  • деятельность промышленных организаций и корпораций;
  • краткосрочное и долгосрочное стратегическое инвестирование и направления вложений;
  • инновации и адаптация к новым технологиям;
  • регулирование в области телекоммуникаций, корпоративных финансов, банковского сектора и финансовых рынков;
  • теория игр, складывание пузырей на отдельных рынках, переосмысление понятия бихевиористской экономики.

Однако главным направлением в понимании рыночной власти и регулирования являлся вопрос вмешательства государства в рыночные отношения. В данном случае, экономисты разделились на два блока:

  1. Невмешательство государства в экономическую жизнь находится в интересах самого общества. Компании конкурируют между собой за получения максимальной прибыли при сложившейся ситуации на рынке, что теоретически способствует увеличению качества продукции при снижении её итоговой стоимости;
  2. Сфера «полезного государственного вмешательства» необходима в отраслях, где уровень конкуренции находится на низком уровне.

Жан Тироль, старающийся консолидировать исторический опыт, в своей работе раскрыл сущность и необходимость вмешательства, а также возможного государственного регулирования, определив при каких условиях оно действительно должно быть введено, и при каких обстоятельствах контроль рынка окажет негативное влияние на рыночную конъюнктуру.

Французский экономист представил всему миру детальный анализ разного рода рыночных ситуаций, однако особое внимание уделим разделу «Регулирование доминирующих фирм», где представлен рынок монополии, на котором происходит процесс осуществления перевода средств со стороны государства в пользу фирмы-монополиста.

Рассматривается принцип взаимоотношения принципала и агента, где государство или «регулятор» выступает в роли первого, фирма-монополист – второго. Регулятор осуществляет контроль над формированием издержек производства фирмы-монополиста с целью прогнозирования возможной стоимости товара, по которой в перспективе государство будет закупать у фирмы продукцию. Однако контроль со стороны регулятора является фактическим и не направлен на понимание того, за счёт чего компания могла бы сократить итоговую стоимость выпускаемой продукции, а значит и контрактную стоимость поставки государству, в которой последнее, как раз, заинтересованно больше всего13.

Базовая модель включает в себя государство (правительство страны), которое закупает общественное благо у фирмы-монополиста по итоговой стоимости (t), указанной в контракте. Государство, осуществляющее закупку продукции, наблюдает за формированием издержек производства (С) фирмы. Таким образом, t зависит от С при наложении налога в форме (1+λ, где λ > 0).

Государство заинтересованно в максимизации благосостояния населения

S + U — (1+λ)*t,

где:

S – потребительский излишек;

U – полезность менеджмента компании.

В частности, U = t – C – ψ(e), где:

е ≥ 0 и означает усилия, потраченные на снижение внутрифирменных издержек производства;

ψ(e) – усилие менеджмента компании в стоимостном выражении.

Издержки производства С = β – е, которые зависят от двух факторов:

  1. увеличения параметра оптимизации и эффективности затрат фирмы (β);
  2. снижения усилий менеджмента компании (е).

Менеджмент компании чётко знает выбранную модель производственных издержек, а, следовательно, потенциально оптимизационные коэффициенты β и е. Предельная выгода от усилий равна 1, маржинальные издержки от указанного показателя есть ψ’(e) = 1.

Исходя из формулы полезности, общественное благосостояние приравнено к:

S – C – ψ(e) – λ*t.

В итоге, регулятор предпочитает меньшую итоговую стоимость (t) при меньшем объёме закупок, так как, каждая последующая единица продукции заключает в себе потери в размере λ > 0.

Модель определяет, что оптимальная сумма платежа (t) состоит из общей стоимости продукции и линейного распределения издержек. Оптимальный механизм может быть представлен следующим образом: после изучения параметра β руководитель объявляет сумму ожидаемых производственных затрат Са, впоследствии происходит процесс реального производства продукции с производственными издержками С, за которыми пристально следит регулятор, в итоге перерасход составляет С — Са, который в случае отрицательного значения означает экономию затрат с точки зрения фирмы-монополиста, а для государства закладывает объём перерасхода в итоговую стоимость продукции, указанную в контракте. Согласно правилу возмещения расходов t = t(Са, C), где:

t (Са, C) = a * (Са)+ b*(Са) x (С — Са)

В представленной формуле a*(Са) – общая стоимость продукции; b*(Са) — сумма перерасхода, которую, в конечном счёте, покроет государство. Значение b*(Са) ≥ 1означает, что, с точки зрения фирмы-производителя, ситуация оптимальна, так как, государство, выступающее в статусе потребителя, с излишком покроет производственные затраты, но негативное проявление данного факта означает нежелание фирмы-монополиста оптимизировать производственные затраты с целью последующей продажи большего числа продукции по стоимости, ниже текущей, а значит, потенциального наращивания клиентской базы.

Модель Жана Тироля характеризует фирм-монополистов, с одной стороны, как в действительности производителей уникальной продукции, с другой стороны, в качестве компаний, которые, с точки зрения своих интересов, не будут оптимизировать производственные затраты при их покрытии за счёт средств покупателей по высокой стоимости при невысоком предложении товаров на рынке и удовлетворяющим во всех отношениях спросом на продукцию.

Заключение

Вклад нобелевских лауреатов по экономике в эконометрику трудно переоценить. Их работы позволили открыть новые разделы научных исследований, заложить качественную аналитическую базу для своих последователей, а также применить методы, как в теории, так и на практике.

Так, труды Жана Тироля обосновали, что формирование итоговой трансферной контрактной стоимости на основе наценки и последующей продажи государству общественного блага по высокой стоимости с учётом включения в итоговую стоимости помимо оценки себестоимости ещё управленческих усилий на программы оптимизации производственных издержек фирмы-монополиста, которых по факт может вовсе не быть. Тем самым, изначально монополист закладывает существенную наценку в конечную стоимость товара, государство, приобретая товар, следующим шагом продаёт потребителям уже с двойной наценкой.

Хансен предложил обобщенный метод моментов оценки таких нелинейных уравнений. Этот метод сразу стал популярным по той причине, что он накладывает лишь небольшие ограничения на модель и позволяет одновременно анализировать динамику всех торгуемых на бирже акций, а не только индекса.

Работы Грэнджера и Энгла повлияли на методику анализа макроэкономических процессов и динамики финансовых рынков, что стимулировало дальнейшее развитие теории коинтегрированных случайных процессов.

Фундаментальным достижением Макфаддена считается развитие экономической теории и эконометрических методов для анализа дискретного выбора, что послужило развитием традиционного анализа спроса.

Благодаря трудам лауреатов появляется возможность непрерывного совершенствования экономики и эконометрики в их тесной взаимосвязи, как в академическом исследовании, так и с практической точки зрения.

Список использованной литературы

  1. Вечканов Г.С.. Макроэкономика: учебник для вузов / Г.С.Вечканов, Г.Р.Вечканова — СПб.: Питер, 2011.
  2. Гельман С.В., Шпренгер К. «Сколько должны стоить финансовые активы?» // Экономический журнал ВШЭ, 2013г.
  3. Довбенко М.В., Осик Ю.И. Современные экономические теории в трудах нобелиантов. – М.: Академия естествознания, 2011. — [Электронный ресурс]: http://www.monographies.ru/129-4248
  4. Золт Шандор. Мультиномиальные модели дискретного выбора. // Квантиль. – 2009 год. — № 7 — [Электронный ресурс]: http://quantile.ru/07/07-ZS.pdf
  5. Канторович Г., Турунцева М.. Роберт Энгл и Клайв Грэнджер: Новые области экономических исследований // Вопросы экономики. — 2004 год. — №1. – С. 37-48.
  6. Сверчков Р., Сонин К. Эффективность финансовых рынков (Нобелевская премия по экономике 2013 года) // Вопросы экономики – 2014 год. — №1. – C. 4-21.
  7. Теория прочности // Научная электронная библиотека: URL: http: //www.monographies.ru 129-4248
  8. Том Купе «Чем известны лауреаты Нобелевской премии по экономике 2013 года Основные научные разработки ученых», 15 октября 2013г.
  9. Официальный сайт Нобелевской премии: URL: http://www.nobelprize.org
  10. «Interview With Lars Peter Hansen» Journal of Business & Economic Statistics October 2002, Vol. 20, No. 4
  11. Peter Hans Matthew. Paradise Lost and Found? The Econometric Contributions of Clive W. J. Granger and Robert F. Engle. 2004 год. — [Электронный ресурс]: sandcat.middlebury.edu /econ /repec/mdl/ancoec/0416.PDF

1 Официальный сайт Нобелевской премии: URL: http://www.nobelprize.org/nobel_prizes/economic-sciences/laureates/2000/mcfadden-bio.html

2 Золт Шандор. Мультиномиальные модели дискретного выбора. // Квантиль. – 2009 год. — № 7 — [Электронный ресурс]: http://quantile.ru/07/07-ZS.pdf

3 Теория прочности // Научная электронная библиотека: URL: http: //www.monographies.ru 129-4248

4 Peter Hans Matthew. Paradise Lost and Found? The Econometric Contributions of Clive W. J. Granger and Robert F. Engle. 2004 год. — [Электронный ресурс]: sandcat.middlebury.edu/econ/repec/mdl/ancoec/0416.PDF

5 Г.Канторович, М.Турунцева. Роберт Энгл и Клайв Грэнджер: новые области экономических исследований. // Вопросы экономики. — 2004 год. — №1 — с. 38-39.

6 Г.С.Вечканов. Макроэкономика: учебник для вузов / Г.С.Вечканов, Г.Р.Вечканова — СПб.: Питер, 2011. — с.385.

7 Г.Канторович, М.Турунцева. Роберт Энгл и Клайв Грэнджер: новые области экономических исследований. // Вопросы экономики. — 2004 год. — №1 — с. 43.

8 Там же. — с.46.

9 Eugene Francis ‘Gene’ Fama

10 Robert J. Shiller

11 Пресс-релиз Нобелевского комитета Шведской королевской академии наук, 14.10.2013

12 Панельные данные представляют собой прослеженные во времени пространственные микроэкономические выборки, то есть они состоят из наблюдений одних и тех же экономических единиц, которые осуществляются в последовательные периоды времени.

13 Модель рассматривается без потенциального введения ограничений со стороны государства и закрепления на основе нормативно-правовых актов возможности регулирования деятельности фирмы-монополиста на рынке.

http://www.scienceforum.ru/2015/pdf/10041.pdf