УДК 338
Эконометрические подходы к моделированию ненаблюдаемой экономики
Фесина Е.Л.
Кандидат экономических наук,
доцент кафедры статистики, эконометрики и естествознания
Казанского государственного финансово-экономического института
420008, Казань, ул. Кремлевская, 18
Тел. +7(843)292-69-77
e-mail: public.mail@ksu.ru
Анализ малоизученных и нестабильных зависимостей между компонентами ненаблюдаемой и официальной экономики является важной задачей эконометрического анализа. Инструментом такого анализа является аппарат математической статистики и эконометрики. При описании сложных экономических процессов, к которым относится ненаблюдаемая экономика, важную роль играет эконометрическое моделирование. В статье рассмотрены базовые предпосылки построения эконометрических моделей.
Ключевые слова: ненаблюдаемая экономика, теневой и неформальный сектора экономики, латентные процессы, корреляционно-регрессионный анализ.
Econometric Approaches to Modeling of Non-observed Economy
E. Fesina
The Kazan State Finance and Economics Institute
Analysis of little-studied and unstable dependency of components of non-observed and official economy is an important task of econometric analysis. Instrument of such analysis is apparatus of mathematical statistics and econometrics. Econometric modeling plays an important role in description of complex economic processes, among which is non-observed economy. The article refers to basic antecedents of creating econometric models.
Key words: non-observed economy, shadow and informal economy, latent processes, correlative regression analysis.
Литература:
1.
2.
|
Серпионов В.Ю. Разработка системы прогнозирования и управления параметрами ненаблюдаемой экономики в промышленности: Автореф. дисс. … кандидат. эконом. наук. – М., 2004. – 28 с.
Айвазян С.А., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика. Исследование зависимостей. – М.: Финансы и статистика, 1985. – 260 с.
|
3.
4.
|
Доугерти К. Введение в эконометрику: учеб. 2-изд. / Пер. с англ. – М.: ИНФРА-М, 2004. – 418 с.
Дуброва Т.А. Статистические методы прогнозирования в экономике. – М.: МЭСИ, 2001. – 180 с.
|
5.
6. |
Aim J., Erard B., Feinstein J.S. The Relationship Between State and Federal Tax Audits // Empirical Foundations of Household Taxation / Ed. M. Feldstein and J.V.Poterba. – Chicago: University of Chicago Press, 2007. – 125 р.
Asner L.S. Neural networks and Discriminant Function: Alternative Techniques of Selecting returns for Audit // The IRS Research Bulletin, Publication 1500, Internal Revenu Service/ – Washington: D.C., 2009. – 78 р.
|
Скачать статью
С полной версией статьи можно ознакомится
в журнале "ВЕСТНИК ЭКОНОМИКИ, ПРАВА И СОЦИОЛОГИИ"
или связавшись с редакцией.
