- •Зміст дисципліни за темами
- •Тема 1. Концептуальні аспекти економетричного моделювання економіки
- •Тема 2. Принципи побудови економетричних моделей. Парна та множинна лінійна регресія
- •Тема 3: Моделі множинних регресій, що зводяться до лінійних
- •Тема: Економіко – математичне моделювання
- •2. Математична модель економічного об’єкту
- •Критерії вибору „хорошої моделі”:
- •За характером застосування методів дослідження виділяються:
- •2. Об'єкт, предмет, мета і завдання економетрії
- •3. Основні етапи економетричного аналізу
- •4. Економічні задачі, які розв'язують за допомогою економетричних методів
- •5. Основні етапи зародження та розвитку економетрії
- •Тема: Регресійні моделі
- •1. Поняття регресії
- •3. Парна лінійна регресія
- •4. Теоретична і розрахункова моделі
- •5. Метод найменших квадратів – метод розрахунку параметрів моделі.
- •6. Дисперсійний аналіз моделі
- •Приклад виконання типового завдання
- •1. Економічна постановка задачі
- •2. Геометричне зображення залежності між досліджуваними показниками
- •3. Оцінювання параметрів парної лінійної регресії
- •4. Розрахунок коефіцієнта детермінації та парної кореляції.
- •5. Перевірка достовірності побудови моделі на основі статистичних критеріїв
- •5. Визначення стандартних похибок та довірчих інтервалів для оцінок параметрів моделі
- •6. Точковий та інтервальний прогноз на основі побудованої моделі.
- •Тема: Загальна лінійна економетрична модель
- •1. Множинна лінійна регресія
- •2. Передумови застосування метода найменших квадратів
- •3. Дисперсійний і регресійний аналіз моделей
- •4. Точковий та інтервальльний прогноз
- •5. Перевірка якості та статистичної значущості моделі
- •Завдання №1 на самостійну роботу
- •1). Побудувати економетричну модель залежності між факторами за допомогою функції «линейн»:
- •Тема: Нелінійні моделі
- •Степенева (поліноміальна ) модель
- •2. Гіперболічна модель
- •3. Показникові моделі
- •4. Виробнича функція Кобба – Дугласа
- •Завдання №2 на самостійну роботу
- •Тема: Фіктивні змінні в регресійних моделях
- •1. Необхідність використання фіктивних змінних
- •2. Моделі ancova
- •2.1. Ancova - Модель при наявності у фіктивної змінної двох альтернатив
- •2.2. Моделі ancova за наявності у якісних змінних більш двох альтернатив
- •3. Використання фіктивних змінних у сезонному аналізі
- •Завдання № 3* на самостійну роботу Розрахувати моделі із фіктивними змінними :
- •Дослідити розраховану модель на значущість. Тема: Мультиколінеарність факторів моделі
- •Поняття мультиколінеарності
- •Основні наслідки мультиколінеарності:
- •Дослідження наявності мультиколінеарності
- •Ознаки мультиколінеарності
- •Алгоритм Фаррара – Глобера
- •Завдання №4 на самостійну роботу
- •Тема: Гетероскедастичність моделі
- •1. Поняття гетероскедастнчності та її наслідки
- •2. Перевірка гетероскедастичності
- •Тема: Автокореляція відхилень (залишків)
- •1. Поняття автокореляції та її наслідки
- •Перевірка наявності автокореляції
- •Завдання № 5 на самостійну роботу
2. Математична модель економічного об’єкту
Математична модель економічного об’єкту - це є спрощений образ реальної економічної системи поданий у вигляді математичних співвідношень за допомогою символів, математичних знаків, формул, логічних умов, які відображають властивості цього об’єкту.
Для побудови моделі потрібно виділити:
об’єкт моделювання або дослідження (об’єктом буде все коло явищ, які треба вивчити);
предмет моделювання або дослідження - це зв’язки і залежності між всіма явищами;
мета дослідження – це кінцевий результат функціонування досліджуваної системи.
Критерії вибору „хорошої моделі”:
простота моделі (така модель містить невелику кількість керованих змін);
однозначність моделі;
якомога більш наближена до реальної моделі;
відповідність економічної теорії;
прогнозові якість (тобто всі прогнози повинні підтверджуватися реальністю), статистична значущість моделі.
При цьому виділяються фактори або чинники моделі:
змінні задачі або моделі (керовані і некеровані): керовані змінні завжди можуть змінюватися управлінськими установами, некеровані змінні не можуть змінюватись ззовні, але вони мають дуже великий вплив на модельовану діяльність;
технологічні параметри;
показники ефективності;
4. зв’язки між ними.
Економіко-математичне моделювання є основою застосування математичних методів і обчислювальної техніки в економіці; економіко-математичне моделі будуються і досліджуються за допомогою економіко-математичних методів, цілого комплексу економічних і математичних дисциплін: економічна і математична статистика; економетрія (наука про побудову і аналіз математичних моделей реальних економічних явищ на базі реальної статистики); дослідження операцій (методи прийняття оптимальних рішень) → математичне програмування; економічна кібернетика.
За характером застосування методів дослідження виділяються:
чисті математичні моделі (всі змінні й параметри моделі, обмеження для всіх функціональних залежностей є кількісно виміряними);
стохастичні моделі (прийняття рішень в цих моделях базується на застосуванні відомих розподілів випадкових величин і їх числових характеристиках);
економетричні моделі;
імітаційні моделі (“TEMPER” – Technological Economic Military Political Evolution Routine в США: політика коаліції держав в залежності від ситуації в світі та вплив на ці ситуації → загострення конфлікту між США та Коста-Рікою; модель не враховувала достатнім чином некеровані чинники, зв’язки між ними)
Приклад моделі. Яким чином запланувати виробництво продукції та її розподіл на майбутній 4-тижневий період на базі тижневих даних, враховуючи:
необхідне сезонне накопичення матеріально – товарних запасів за умов планового періоду;
оптимальну величину складських запасів4
оптимальний обсяг відвантажувальних партій для найбільш вигідних транспортних тарифів?
Було розроблено 5 моделей:
прогнозна модель – величина попиту по кожному виду товару на плановий період;
модель складських запасів – на базі даних прогнозу попиту розраховано мінімально необхідний обсяг виробництва та оптимальний рівень запасів на складах;
модель річного планування – на базі даних прогнозу річного обсягу збуту відділу реалізації розраховано обсяг виробництва і рівень запасів для кожного 4-тижневого періоду протягом року;
модель планування виробництва – на кожні 4 тижні прораховані необхідні обсяги виробництва з урахуванням вимог запасів за річним планом, вимог складських запасів;
модель розподілу – за прогнозом обсягів збуту, даних про складські запаси та за планом виробництва складено план розподілу продукції на складах.
ТЕМА: Поняття економетрики
• Економетрія ( Економетрика) — це порівняно новий напрямок економічної науки, що утворився від поєднання теоретичної економіки, математики та статистики. Слово "економетрія" (у деяких джерелах "економетрика") буквально означає "вимірювання в економіці", що дає підстави під цим терміном розуміти все, що пов'язано з вимірюваннями в економіці1. Однак таке тлумачення надзвичайно широке і не відображає особливостей цієї галузі знань.
З іншого боку, через необхідність застосування математико-статистичних методів інколи економетрії дають вужче тлумачення, а саме розглядають її лише як певний набір математико-статистичних засобів, якими кількісно досліджують взаємозв'язки певних рядів статистичних даних.
Економетрика — це самостійна наукова дисципліна, яка об'єднує сукупність теоретичних результатів, засобів, прийомів, методів і моделей, призначених для того, щоб на базі економічної теорії, економічної статистики та математико-статистичного інструментарію надавати конкретних кількісних значень загальним (якісним) закономірностям, обгрунтованим економічною теорією.
Стосовно даного визначення слід мати на увазі, що завдання економічної теорії в межах економетрії полягають не лише в тому, щоб виявляти закони та зв'язки, які об'єктивно існують в економіці, а й описувати їх математичними методами.
Економічна статистика акумулює всю інформацію про економічні процеси, що відбуваються в реальній економіці, та уособлює той практичний досвід, який має підтвердити чи спростувати відповідні економічні теорії. А під математико-статистичним інструментарієм розуміють не всю математичну статистику, а лише окремі її розділи: лінійні моделі регресійного аналізу, аналіз часових рядів, побудову та аналіз систем одночасних рівнянь, перевірку статистичних гіпотез.
Саме "приземлення" економічної теорії на базу конкретної економічної статистики та отримання за допомогою відповідних математичних методів кількісних взаємозв'язків між економічними показниками є сутністю економетрії. Зазначені в такий спосіб ключові моменти у визначенні економетрії забезпечують її розмежування з такими дисциплінами, як математична економіка, описова економічна статистика та математична статистика.
• Математична економіка — це математично сформульована економічна теорія, що вивчає зв'язки між економічними змінними на загальному (некількісному) рівні. Вона стає економетрією, коли символічно подані в рівняннях коефіцієнти замінюють конкретними числовими оцінками, отриманими на базі відповідних статистичних даних (даних описової статистики) методами математичної статистики.
Отже, економетрика — це прикладна економіко-математична дисципліна, яка вивчає методи кількісного вимірювання взаємозв'язків між економічними показниками та напрямки їх застосування в економічних дослідженнях і практичній економічній діяльності.