Эконометрические зависимости: принципы и методы построения - Клейнер Г.Б.
ISBN 5-02-008348-8
Скачать (прямая ссылка):
Основная причина ошибок наблюдения - невозможность (теоретическая или практическая) измерения характеристики, т.е. применения "приложенной к ее определению" методики измерения. При таком подходе ошибки рассматриваются как "неизбежное зло", а во главу угла ставится не "борьба" с ними и не стремление их элиминировать, а максимальное использование полученной в результате наблюдений информации для реализации поставленных при измерении целей. Некоторые технические и психологические аспекты проблемы возникновения ошибок и борьбы с ними, оставшиеся за пределами нашего исследования, проясняются в оригинальной работе [13].
В зависимости от формы проявления можно выделить два типа ошибок. Ошибки первого типа возникают, когда и сама характеристика, и результат ее наблюдения принадлежат одному и тому же множеству V (см. например 1.3). В том случае, когда результат реального наблюдения принадлежит не множеству V, а более широкому пространству W, можно говорить об ошибках второго типа. Примером является ситуация, когда результатом наблюдения показателя оказывается не число, а интервал на числовой прямой или вероятностное распределение (см. пример 1.7).
Ввиду их важности и распространенности следует указать три не
12
подпадающих под приведенное определение вида ошибок, часто встречающиеся в практике эконометрических исследований: ошибки классификации, ошибки спецификации и ошибки модели.
Ошибки классификации возникают, когда в состав ГС не включены объекты, которые на самом деле (т.е. в соответствии с имеющейся информацией) к ней относятся. Например, исследуется совокупность промышленных предприятий, однако в ГС и в число объектов наблюдения не включены предприятия промышленности строительных конструкций и деталей, которые обычно учитываются не по отрасли "Промышленность", а по отрасли "Строительство". Та же проблема возникает при формировании чистых отраслей в межотраслевом балансе.
Ошибки спецификации имеют место при неправильном отборе объектов (включении в ГС таких объектов, которые на самом деле к ней не относятся) или факторов, влияющих на исследуемую характеристику (объясняющих переменных). Такие ошибки (например, использование сводных данных по крупной строительной организации, включающей кирпичный завод и автобазу) часто обусловлены недостатками в теоретическом анализе рассматриваемых явлений.
Ошибки модели проявляются в неправильном выборе вида искомой зависимости (например, отыскивается линейная зависимость между характеристиками в то время, как на самом деле они связаны степенной зависимостью). По существу, здесь также идет речь об ошибках спецификации, однако специфицируется здесь не состав аргументов, а вид модели. Часто эти два вида ошибок тесно связаны между собой. В рамках нашего подхода указанные ошибки не являются ошибками наблюдения, а возникают на стадии, предшествующей обработке результатов наблюдений (при выборе ГС, совокупности исследуемых характеристик, теоретическом анализе зависимостей между ними).
Наблюдения, как правило, характеризуются неопределенностью, под которой мы понимаем неполноту или неточность информации о значениях наблюдаемой характеристики. При этом неполнота определяется по отношению к тому (порой неизвестному) объему информации, который позволяет полностью определить истинное значение характеристики, а неточность трактуется как расхождение между истинными и полученными в ходе наблюдения данными. Неопределенность присуща практически любым наблюдениям, но мера, степень и конкретные формы ее проявления могут быть различными. В то же время там, где неопределенность незначительна, оказывается полезной такая абстракция, как "отсутствие неопределенности" - детерминированность. Так, если измерение длины предмета производится каким-то измерительным прибором, мы не можем заранее сказать, что результатом измерения будет истинная длина этого предмета. Здесь можно утверждать лишь, что ошибка в измерении длины будет лежать в таких-то пределах. Результат измерения будет
13
детерминирован, если измерение производится точным прибором (скажем, детерминированным может быть измерение количества крупных предметов, находящихся в некотором помещении). При использовании экспертных оценок для измерения показателя неопределенность проявится в несовпадении этих оценок. Здесь трудно говорить о детерминированном результате измерения, хотя нечто близкое к нему возможно, когда многие независимые аспекты дают одну и ту же оценку чему-либо.
Мы определили неопределенность как неполноту и неточность информации. С этих позиций информацию о наблюдаемых характеристиках объектов можно разделить на четыре вида: полная и точная; неполная и точная; полная и неточная; неполная и неточная. Различие между этими видами информации проиллюстрируем на примере наблюдения объема реализованной профильной продукции хлебозавода:
• полная и точная. Так будет при точном измерении физических объемов реализованного количества буханок хлеба различных сортов;
• неполная и точная. Этот случай имеет место при точном измерении только общего объема реализованного хлеба (без разбивки по сортам);
