Валентин Арьков - Эконометрические оценки. Учебное пособие

В отличие от экономической теории, здесь рассматриваются конкретные данные, числа, факты. В экономической теории описывают общие закономерности, а здесь мы смотрим на реальные события, причём в большом количестве. Всё это нужно для того, чтобы чем-то управлять, чтобы что-то улучшать и корректировать. Эта деятельность называется управление, или принятие решений.

Окончание слова «-ика» означает «наука или дисциплина, изучение чего-либо».

Эконометрика занимается построением моделей. Мы рассмотрели пример такой модели в виде уравнения, но в среднем.

Есть большое количество книг с названием эконометрика. Каждый год появляются новые книги. Есть они на русском языке, есть и на других языках. На английском языке издаются в огромном количестве. Каждый университет с большим удовольствием издаёт свой вариант этого материала.

Задание

Предлагаем выполнить одно несложное задание, чтобы сориентироваться в общей картине. Посмотрите, какие существуют на сегодняшний день онлайн-курсы – платные и бесплатные – на тему «Эконометрика», «Большие данные», «Наука о данных», «Data Science», «Программирование на языке Python».

Есть платформы для массовых открытых онлайн-курсов – МООК. Английское название: Massive Open Online Courses (MOOC). Есть и отдельные компании, которые на чём-то специализируются.

Посмотрите сколько предлагается таких курсов и сколько они стоят.

Мы переходим к следующей теме. Это инструменты анализа данных, см. рис.

Рис. Инструменты анализа данных

Следует отметить несколько вариантов.

Первый способ обработки данных – простой наглядный и не всегда удобный. Это электронные таблицы. Они существуют в самых разных видах, но мы будем, в основном, ориентироваться на Excel.

Существуют разные системы, языки программирования или среды того или иного уровня для обработки данных. Очень часто используются Python или язык R. Есть более специализированные инструменты, например Matlab, но это уже коммерческий, дорогой продукт.

Естественно, есть обычные языки программирования для работы с данными. Мы увидим, что в системах типа Python несколько удобней работать с данными.

Следующий момент – это варианты реализации программы, с которой мы работаем.

Чаще всего и привычней настольные, локальные варианты – Desktop Version.

При этом становится доступным всё больше облачных вариантов, когда мы можем работать через браузер. Здесь не всегда доступен полный функционал.

Наконец, есть варианты для мобильных устройств. Но чаще всего мобильные устройства – смартфоны и планшеты – не такие удобные, если требуется много печатать. Нужно подключать внешнюю клавиатуру. Кроме того, мобильные варианты приложений чаще всего ограничены по своим возможностям. Они подходят для определенных целей, например, чтобы посмотреть готовый график / отчёт или отсканировать QR-код.

Для дальнейшей работы нам понадобится так называемая надстройка «Анализ данных». Чтобы включить настройку, нужно перейти в меню Файл Настройки – Надстройки: File – Options – Add-ins – Excel Add-ins – Go – Analysis ToolPak, см. рис.

Рис. Включение надстройки

Теперь в верхнем меню появится надстройка – в разделе «Данные» – кнопка «Анализ данных», см. рис.

Рис. Вызов надстройки

Другой инструмент, который имеет очень похожие возможности – это Libre Office. Это бесплатный свободно распространяемый инструмент c открытым исходным кодом (Open Source). Как видим, у нас есть варианты для MS Windows, Linux и MacOS, см. рис.

Рис. Варианты Libre Office

Мы рекомендуем использовать английский вариант программных пакетов. К сожалению, перевод интерфейса часто оставляет желать лучшего и выполняется по остаточному принципу. В ряде случаев можно обнаружить половину интерфейса на русском, а половину на английском. Разработчики не успевают перевести – слишком быстро выходит новая версия программы. Перевод интерфейса и справочной системы очень часто делается чуть не автоматическим, машинным, программным путём, что отрицательно отражается на качестве.

В ряде случаев неудачный перевод может сбивать с толку и запутывать. Мы обнаруживаем английские слова, написанные русскими буквами. Конечно, это не помогает в изучении программ. Гораздо проще запомнить несколько английских слов, но при этом желательно узнать, как эти понятия грамотно называются по-русски. А для этого нужно знать теорию и читать учебники.

По поводу Libre Office надо отметить наличие так называемой Portable Version, см. рис. Это «переносимая» версия программы, которая не требует установки. Мы просто скачиваем архивный файл, разворачиваем его в отдельном каталоге и оттуда его запускаем на выполнение. Если он нас больше не интересует, мы удаляем этот каталог – и он не засоряет операционную систему.

Рис. Переносимая версия

Электронная таблица Libre Office Calc очень похожа на MS Excel – внешне и по возможностям. Есть совместимость на уровне формата файлов *.XLSX. По сути, мы встречаем здесь стандартный вид электронной таблицы. Может немного отличаться верхнее меню, но разобраться совсем несложно, см. рис.

Рис. Интерфейс Libre Office Calc

Что касается Python, у нас есть тоже два варианта. Первый вариант – скачать какой-нибудь пакет, например, Анаконда. Anaconda – это целый набор инструментов, см. рис.

Рис. Варианты пакета Anaconda

На сайте www.anaconda.comнас будет интересовать бесплатная версия Individual Edition для личного пользования.

После установки мы получаем первое окно – так называемый навигатор Anaconda Navigator. В рамках этого окна нас будет интересовать Jupyter Lab – лаборатория Юпитер. Здесь есть ещё Jupyter Notebook – Блокнот Юпитер, см. рис. Слово Юпитер здесь написано почти как название планеты, но с намёком на язык Питон.

Рис. Интерфейс Anaconda Navigator