4) информационный этап, в процессе осуществления которого происходит сбор необходимых статистических данных, а также анализируется качество собранной информации;
5) этап идентификации модели, в ходе осуществления которого происходит статистический анализ модели и оцененивание неизвестных параметров. Данный этап непосредственно связан с проблемой идентифицируемостимодели, т. е. ответа на вопрос «Возможно ли восстановить значения неизвестных параметров модели по имеющимся исходным данным в соответствии с решением, принятым на этапе параметризацииβ». После положительного ответа на этот вопрос решается проблема идентификации модели, т. е. реализуется математически корректная процедура оценивания неизвестных параметров модели по имеющимся исходным данным;
6) этап оценки качества модели, в ходе осуществления которого проверяется достоверность и адекватность модели, т. е. определяется, насколько успешно решены задачи спецификации и идентификации модели, какова точность расчётов, полученных на её основе. Построенная модель должна быть адекватна реальному экономическому процессу. Если качество модели является неудовлетворительным, то происходит возврат ко второму этапу моделирования;
7) этап интерпретации результатов моделирования.
К наиболее распространённым эконометрическим моделям относятся:
1) модели потребительского и сберегательного потребления;
2) модели взаимосвязи риска и доходности ценных бумаг;
3) модели предложения труда;
4) макроэкономические модели (модель роста);
5) модели инвестиций;
6) маркетинговые модели;
7) модели валютных курсов и валютных кризисов и др.
Эконометрическое исследование связано с решением следующих проблем:
1) качественный анализ связей экономических переменных, т. е. определение зависимых (yi) и независимых (хi) переменных;
2) изучение соответствующего раздела экономической теории;
3) подбор данных;
4) спецификация формы связи между yi и хi;
5) оценка неизвестных параметров модели;
6) проверка ряда гипотез о свойствах распределения вероятностей для случайной компоненты (гипотезы о средней дисперсии и ковариации);
7) анализ мультиколлинеарности объясняющих переменных, оценка ее статистической значимости, определение переменных, ответственных за мультиколлинеарность;
8) введение фиктивных переменных;
9) выявление автокорреляции;
10) выявление тренда, циклической и случайной компонент;
11) проверка остатков модели на гетероскедастичность;
12) анализ структуры связей и построения системы одновременных уравнений;
