Происхождение эконометрики - это длительный эволюционный процесс, начавшийся около трёх столетий назад с интуитивных экономических подсчётов представителей так называемый «политической арифметики» в XVII веке. Но в первую очередь математический аппарат получил своё прорывное развитие благодаря развитию математической статистики в XIX веке и завершился окончательным оформлением в самостоятельную науку на уровне первой трети XX века.
Институционализация эконометрики как ключевой сферы научных знаний была ответом на запрос практики - настоятельно возникала необходимость анализировать и прогнозировать перманентно усложняющиеся экономические системы разного уровня.
Сам термин «эконометрика» (англ. Econometrics) введён в научный оборот в 1926 году норвежским экономистом Рагнаром Фришем. Знаковым стало учреждение Эконометрического общества 29 декабря 1930 года по инициативе группы выдающихся учёных того времени, в составе И. Фишера, Р. Фриша, Я. Тинбергена и др. Целью Эконометрического общества, что закреплено в его уставе, было содействие изучению экономических проблем с помощью математических и статистических методов. Кульминацией процесса стало создание в 1933 году нового журнала Econometrica, являющегося в настоящее время одним из авторитетнейших изданий не только в экономической, но и во всей мировой науке.
Таким образом, объединение экономической теории, математики и статистики, создало мощный аналитический инструментарий, нацеленный на проверку, анализ и прогнозирование положений и результатов различных экономических гипотез и теорий. К примеру, экономическая теория утверждает, что повышение цены приведет к снижению спроса. Со своей стороны эконометрика позволяет установить, насколько количественно снизится спрос при заданном измеримом повышении цены. Данную науку рассматривают как «микроскоп», позволяющий анализировать и прогнозировать поведение отдельных потребителей и домохозяйств (микроуровень), или «телескоп» для изучения экономических процессов динамики национальных экономик и экономических объединений (макроуровень). При этом мезоуровень совершенно не выпадает из данной иерархии, в основе которой лежат реальные статистические экономические данные - показатели уровня инфляции, ВВП, безработицы, объемы корпоративных продаж, цены на акции.
В основе эконометрического метода лежит регрессионная модель, где результат зависит от нескольких факторов плюс некоторая случайная ошибка. Это является результатом того, что процессы слишком сложны, чтобы их можно было описать одной формулой, и всегда присутствуют неучтенные факторы, ошибки измерения и элементы непредсказуемости действий экономических субъектов.
Таким образом, основная цель эконометрического моделирования - дать эмпирическое подтверждение или опровержение теоретических положений экономической науки, позволяя получать численные оценки параметров регрессионной модели и измерять реальные хозяйственные отношения.
Сама дисциплина напрямую ассоциируется с именами нобелевских лауреатов по экономике (на самом деле премии Государственного банка Швеции по экономике памяти А.Нобеля). В 1969 году первыми лауреатами стали отцы эконометрики Фриш и Тинберген «за создание и применение динамических моделей к анализу экономических процессов». Л. Клейн (лауреат 1980 года) является разработчиком первых крупномасштабных эконометрических макромоделей, способных прогнозировать циклические колебания экономики. Т. Хаавельмо (1989) усовершенствовал вероятностные основы эконометрики. Дж. Хекман и Д. Макфадден (2000) внесли фундаментальный вклад в методы анализа панельных данных и дискретного выбора. Р. Энгл и К. Грэнджер (2003) произвели подлинную революцию в анализе финансовых рынков и макроэкономических временных рядов. Л. П. Хансен (2013) является одним из создателей обобщённого метода моментов (ОММ).
Данный список можно существенно расширить другими учеными, которые создавали действенный научно-практический инструментарий, являющийся ключевым в работе наднациональных и центральных банков, правительств и корпораций совершенно разного уровня.
Эконометрика вовсе не является уделом кабинетных ученых или аналитиков крупных инвестиционных банков или хедж-фондов. Ее методы и инструменты активно проникают в повседневную жизнь и работу даже малого бизнеса. Владелец сети ресторанов быстрого обслуживания может использовать регрессионный анализ, чтобы оценить, какие факторы больше всего влияют на утреннюю (или дневную) выручку: день недели, погода, географическая концентрация конкурентов или рекламная кампания. Понимание принципов анализа временных рядов даже мелкими инвесторами используются для оценки рисков портфеля и идентификации устойчивого роста актива. При принятии решений о недвижимости риэлторские и девелоперские фирмы оценивают объекты на основе сравнений реальных измеряемых характеристик (год постройки, площадь, близость к метро, этаж, даже сведения о управляющей компании) с ценами на аналогичные объекты, используя регрессионную модель. В банковской деятельности широко используются эконометрические скоринговые модели оценки состояния заёмщика с целью принятия управленческого решения о выдаче кредита.
На самом деле, планируя семейный бюджет, глава семьи (вне зависимости от пола) интуитивно занимается эконометрическим прогнозированием. На основе собственных реальных данных о расходах или доходах за определенный период интуитивно оцениваются параметры модели в виде темпов роста экономических показателей. Упрощённо в уме применяется линейный тренд или простое скользящее среднее для прогнозирования будущих доходов и определения размера будущих сбережений.
По оценкам и наблюдениям доктора экономических наук, профессора кафедры моделирования и системного анализа Финансового университета Антона Кузьмина, спрос на изучение эконометрических методов в образовательном процессе постоянно растет. Студенты Финансового университета с благодарностью приходит к своим учителям и рассказывают о значительном числе реальных случаев проведения эконометрических исследований в своей профессиональной деятельности. И указанные выше ситуации - это плод их реального труда.
По мнению кандидата экономических наук, доцента кафедры моделирования и системного анализа, члена Совета молодых ученых Марии Добриной, эконометрика является признанным научным инструментом принятия решений, но сфера ее применения гораздо шире. Мы принимаем решения на разных этапах и в разных сферах жизни, а не только при осуществлении научных исследований. Процесс ведения семейного бюджета является примером применения эконометрики за рамками науки, как было сказано выше. При покупке жилья мы также столкнемся с необходимостью построения эконометрической модели. Стоит ли брать ипотеку? Можем ли мы себе это позволить? Для ответа на такие вопросы мы оцениваем свои возможности с помощью построения эконометрической модели. Планируем график платежей, подбираем оптимальный срок этих платежей, оцениваем остаток денежных средств. Хватит ли остатка денежных средств на проживание? Здесь мы применяет еще одну эконометрическую модель, с помощью которой прогнозируем свои затраты и денежные поступления. Далее анализируем, где стоило бы сократить расходы, ищем варианты покупки аналогичных товаров по более привлекательной цене, формируем финансовую подушку безопасности. При принятии решения о покупке квартиры в ипотеку мы собираем, учитываем и систематизируем все имеющиеся данные. В итоге получаем временной ряд, в котором мы ищем связи. Благодаря эконометрике отдельные факты становятся закономерностями, на основе которых уже можно принимать решения. Конечно, в научных исследованиях применяются преимущественно сложные эконометрические модели с множеством переменных. При принятии решений в каких-либо жизненных ситуациях построенные эконометрические модели, в основном, проще и понятнее. Хотя если есть возможность, эконометрическая модель должна всегда быть как можно проще. Это одно из правил построения эконометрической модели. Если эконометрическую модель можно сделать проще, то не нужно ее усложнять. Если же нет, тогда оставляем сложную эконометрическую модель. На основе вышесказанного можно резюмировать, что эконометрика является удобным и полезным инструментом принятия решений в науке и жизни.
Как позитивный итог, в мире, переполненном информацией, способность выделить главное, измерить влияние различных факторов и спрогнозировать результат становится ключевым конкурентным преимуществом.