Создано 13.05.2013 03:41
Автор: Оксана Абрамкина
Непараметрическая эконометрика – бурно развивающее направление эконометрики. Это раздел эконометрики, не требующий спецификации функциональных форм оцениваемых объектов.
Данные вместо этого формируют модель сами. Непараметрические методы в прикладных исследованиях становятся все более популярными. Еще эти методы применяют, если простые параметрические спецификации для решения поставленной задачи не подходят. Непараметрическая эконометрика ослабляет параметрические предпосылки – это порой весьма полезно при прикладном исследовании. Главные методы построения гибких моделей следующие: сглаживание сплайнами, ядерные методы, методы ближайших соседей, гибкие методы сглаживания при помощи рядов данных, нейронные сети.
Еще некоторые исследователи относят к непараметрической эконометрике эконометрический анализ нечисловых математических понятий, которые относятся к определенным классам объектов нечисловой природы, например, интервалы, распределения вероятностей, нечеткие множества и так далее. Элементами выборки в статистике интервальных данных являются интервалы, не числа.
В статистике интервальных данных все задачи прикладной классической математической статистики уже изучены. В частности, сравнения альтернатив, задачи регрессионного анализа, принятия решений в условии интервальной неопределенности, планирования эксперимента и так далее. Для этой отрасли науки разработана схема исследования, включающая в себя расчет двух главных характеристик – рационального объема выборки (его превышение не дает большого повышения точности оценивания статистических выводов, которые связаны с проверкой гипотез) и нотны (возможного отклонения статистики, которое вызвано интервальностью исходных данных). Разработаны разные подходы к учету интервальных определенностей – в постановках кластерного, дискриминантного и регрессионного анализа в частности.