
- •1. Методи дослідження і моделювання соціально-економічних систем
- •1.1. Економічна система як об’єкт моделювання
- •1.2. Етапи економіко-математичного моделювання
- •1.3. Класифікація економіко-математичних методів і моделей
- •2. Особливості економетричних моделей
- •2.1. Загальне поняття економетричної моделі
- •2.2. Формування сукупності спостережень
- •2.3. Поняття однорідності спостережень
- •2.4. Точність вихідних даних
- •2.5. Вибір змінних і структура зв’язків
- •2.6. Основні складові частини класичної моделі нормальної регресії
- •3. Парна лінійна регресія
- •3.1. Суть задачі побудови парної лінійної регресії
- •3.2. Передумови застосування методу найменших квадратів (1мнк)
- •3.3. Мнк для парної лінійної регресії
- •3.4. Поняття про ступені вільності
- •Оцінок параметрів та , знайдених за мнк
- •3.6. Інтервали довіри для параметрів та
- •3.7. Оцінка щільності та перевірка істотності кореляційного зв’язку
- •3.8. Коефіцієнт детермінації
- •3.9. Перевірка парної лінійної регресії на адекватність за –критерієм Фішера
- •3.10. Прогнозування за моделями парної лінійної регресії
- •Приклад 1. Лінійна парна регресія
- •4. Нелінійні моделі та їх лінеаризація
- •Приклад 2. Нелінійна парна регресія
- •5. Багатофакторна лінійна регресія
- •5.1. Класична лінійна багатофакторна модель
- •5.2. Основні припущення в багатофакторному регресійному аналізі
- •5.3. Етапи побудови багатофакторної регресійної моделі
- •5.4. Розрахунок невідомих параметрів багатофакторної регресії за мнк
- •5.5. Перевірка гіпотез щодо параметрів багатофакторної регресії в матричному вигляді
- •5.6. Знаходження інтервалів довіри для параметрів
- •5.7. Побудова економетричної моделі на основі покрокової регресії
- •5.8. Коефіцієнти множинної кореляції та детермінації
- •5.10. Коефіцієнт детермінації та оцінений коефіцієнт детермінації
- •5.10. Перевірка моделі на адекватність за f - критерієм Фішера
- •5.11. Прогнозування за багатофакторною регресійною моделлю
- •Приклад 3. Багатофакторна лінійна регресія
- •Приклад 4. Побудова економетричної моделі на основі покрокової регресії
- •Приклад 5. Оцінка коефіцієнтів детермінації
- •Приклад 6. Перевірка адекватності моделі
- •6. Мультиколінеарність
- •6.1. Поняття мультиколінеaрності
- •6.2. Ознаки мультиколінеарності
- •6.3. Алгоритм Фаррара – Глобера
- •7. Автокореляція
- •7.1. Поняття автокореляції
- •7.2. Наслідки автокореляції залишків
- •7.3. Перевірка наявності автокореляції Критерій Дарбіна – Уотсона
- •7.4. Критерій фон Неймана
- •7.5. Нециклічний коефіцієнт автокореляції
- •7.6. Циклічний коефіцієнт автокореляції
- •9. Гетероскедастичність
- •9.1. Поняття гетероскедастичності
- •9.2. Перевірка гетероскедастичності на основі критерію
- •9.3. Параметричний тест Гольдфельда-Квандта
- •Приклад 8. Перевірка наявності гетероскедастичності
- •10. Економетричні симультативні моделі
- •10.1. Системи одночасних структурних рівнянь
- •10.2. Загальні поняття про методи оцінювання
- •10.3. Попередні відомості про структурні моделі. Ілюстративний приклад
- •10.4. Структурні моделі скороченої форми
- •10.5. Проблема ототожнення в симультативних моделях
- •10.6. Основні правила ототожнення
- •10.7. Рангова умова ототожнення
- •10.8. Методи оцінювання невідомих параметрів симультативних моделей
- •Приклад 9. Побудова системи одночасних структурних рівнянь
- •11. Економетричний аналіз виробничих функцій
- •11.1. Гранично агреговані моделі відтворювальних процесів
- •11.2. Різновиди виробничих функцій
- •11.3. Виробнича функція Кобба-Дугласа
- •Приклад 10. Виробнича функція Кобба-Дугласа
- •12. Методи і моделі аналізу динаміки економічних процесів
- •12.1. Поняття економічних рядів динаміки
- •12.2. Попередній аналіз і згладжування часових рядів економічних показників
- •12.3. Згладжування тимчасових рядів економічних показників
- •12.4. Тренд-сезонні економічні процеси і їх аналіз
- •12.5. Ітераційні методи фільтрації
- •Приклад 11. Метод Четверикова
- •12.6. Статистичні методи оцінки рівня сезонності
- •Приклад 12. Оцінка рівня сезонності часового ряду
- •13. Моделі прогнозування економічних процесів
- •13. 1. Метод екстраполяції на основі кривих зростання економічної динаміки
- •13.2. Методи оцінки параметрів кривих зростання
- •13.3. Оцінка адекватності і точності трендових моделей
- •Приклад 13. Ооцінка адекватності і точності трендової моделі
- •13.4. Прогнозування економічної динаміки на основі трендових моделей
- •Приклад 14. Оцінка прогнозу на основі трендової моделі
- •Література
- •Додатки Додаток а. Процентилі t-розподілу
- •Додаток в. F-розподіл, 5%-ні точки (f0,95)
- •Додаток d. Критерій Дарбіна - Уотсона (d). Значення dL і dU при 1%-му рівні значущості
- •Додаток e. Критичні значення для відношення фон Неймана
11.2. Різновиди виробничих функцій
У прогнозних розрахунках використовується понад 100 модифікацій виробничих функцій, які відрізняються одна від іншої аналітичним видом, характером і специфікою параметрів, що враховуються. На наш погляд, найбільший інтерес представляють моделі, які можуть бути безпосередньо використані для комплексного економічного аналізу і прогнозування. Тому далі розглядаються виробничі функції, що мають реальний економічний зміст і реалізуються на практиці при сформованій системі інформаційного і математичного забезпечення.
Найбільш розповсюдженими й в той же час найпростішими видами виробничих функцій, які широко застосовуються в регіональному і галузевому прогнозуванні, є наступні моделі технологічних взаємозв’язків:
Лінійна:
(11.2)
Кобба – Дугласа:
(11.3)
Функція постійної еластичності заміни:
(11.4)
де
– обсяг виробництва продукції;
– обсяг виробничих фондів;
– чисельність зайнятих;
-
параметри виробничих функцій, конкретні
числові значення яких визначаються
методами математичної статистики.
У лінійній моделі передбачається лінійна залежність випуску від витрат. До переваг моделі відноситься відносна простота оцінки шуканих параметрів, а також задовільна апроксимація базисних обсягів виробництва при чітко вираженій тенденції їх зміни. При використанні лінійної виробничої функції передбачається, що трудові ресурси й основні виробничі фонди як фактори виробництва цілком замінювані. Приріст продукту, гранична продуктивність і гранична норма заміщення постійні, не залежать від обсягів виробничих ресурсів і відповідно рівні
(11.5)
Еластичність
заміщення ресурсів у моделі I нескінченно
велика (
),
а еластичність виробництва дорівнює
одиниці.
З математичних властивостей моделі (11.2) випливає, що лінійна виробнича функція передбачає постійну віддачу ресурсів. При збільшенні основних виробничих фондів на 1% масштаби випуску збільшуються на %, а при збільшенні чисельності зайнятих на 1% – на %. При цьому співвідношення (пропорції) між ресурсами не мають значення.
Таким чином, лінійна виробнича функція спрощує реальні процеси в сфері виробництва, тому що абстрагується від ряду істотних умов і факторів. Однак, коли задачею дослідження є не глибокий економічний аналіз, а комплексне прогнозування ресурсів і результатів виробничої діяльності, особливо на основі системи економетричних рівнянь, використання залежності (11.1) доцільно і знаходить широке застосування.
11.3. Виробнича функція Кобба-Дугласа
Більш
адекватно відбиває реальні процеси
виробнича функція Кобба - Дугласа II.
Аналітичний вигляд цієї функції також
допускає можливість моделювання
взаємозамінності ресурсів, однак на
відміну від лінійної функції випуск
продукції дорівнює нулеві, якщо
або
;
еластичність заміщення менша і цінність
ресурсу зменшується, коли питома вага
його в загальних витратах росте.
З виразу (11.3) очевидно, що гранична продуктивність і гранична норма заміщення рівні
(11.6)
(11.7)
З (11.6) випливає, що при фіксованому випуску продукції у функції Кобба-Дугласа гранична продуктивність знижується з ростом величини використовуваних фондів і трудових ресурсів. Норма заміщення (11.7) зростає зі збільшенням питомих витрат одного з ресурсів, тобто, для заміщення одиниці одного виду ресурсів потрібна зростаюча кількість додаткових витрат іншого виду ресурсів.
Функція
Кобба-Дугласа допускає ряд методологічних
спрощень. По-перше, обсяг випуску
продукції з ростом фондоозброєності
може необмежено зростати, тобто
.
По – друге, будь – яка кількість продукції
може бути виготовлена при як завгодно
малій величині основних фондів та при
достатньо великій кількості трудових
ресурсів, та навпаки. По – третє,
еластичність заміщення ресурсів при
будь – якій комбінації факторів та при
будь – якій капіталомісткості виробництва
дорівнює одиниці. Це означає, що для
збільшення норми граничної замінюваності
ресурсів на 1 % необхідно збільшити
співвідношення їх витрат на 1 %, що
малоймовірно і не піддається економічному
обґрунтуванню.
Незважаючи на ці спрощення, функції типу Кобба-Дугласа широко застосовуються в прогнозуванні і моделюванні економічних процесів.
Функція Кобба-Дугласа (СDPF) належить до найвідоміших виробничих функцій, що набули широкого застосування в економічних дослідженнях, особливо на макрорівні. Класична виробнича функція Кобба-Дугласа має вигляд:
(11.8)
де
- обсяг продукції;
- основний капітал;
- робоча сила.
Сума параметрів або степінь однорідності класичної функції Кобба-Дугласа дорівнює одиниці. А це означає, що при збільшенні обох виробничих ресурсів на одиницю обсяг продукції також збільшиться на одиницю. Отже, ефективність ресурсів у такому разі стала.
Практичні дослідження функції Кобба-Дугласа показали, що припущення про лінійну однорідність на практиці виконується рідко. Тому була запропонована виробнича функція загальнішого вигляду.
Сума
параметрів
на відміну від попереднього випадку
може бути як меншою, так і більшою від
одиниці. Якщо
>
1, те темпи росту обсягу продукції вищі
за темпи росту виробничих ресурсів, а
якщо
<
1, то, навпаки, темпи росту продукції
нижчі за темпи росту ресурсів.
Розглянемо тепер поводження функції при зміні масштабів виробництва. Припустимо, що рівень кожного виробничого ресурсові збільшився на λ, тоді величини їх відповідно дорівнюватимуть:
(11.9)
Звідси
при
>
1 обсяг продукції зростає більш ніж в
раз; при
<
1 – менш ніж в
раз; при
=
1 продукція збільшиться в
раз. Ступінь однорідності цієї функції
дорівнює
.
Якщо
=
1, то рівень ефективності ресурсів не
залежить від масштабів виробництва.
Якщо
<1,
то, як уже стверджувалось, з розширенням
масштабів виробництва середні витрати
ресурсів у розрахунку на одиницю
продукції збільшуються, а при
>
1 - зменшуються. Причому ці властивості
не залежать від числових значень
і
і зберігаються в кожній точці виробничої
функції.
Узявши частинні похідні від виробничої функції Кобба-Дугласа, дістанемо:
(11.10)
Це означає, що граничний приріст продукції за рахунок приросту кожного ресурсу визначається як добуток коефіцієнта еластичності на середню ефективність ресурсу. Параметр а у функції Кобба-Дугласа залежить від вибраних одиниць вимірювання показників, водночас числове значення цього параметра визначається також ефективністю виробничого процесу. У цьому можна переконатись, порівнявши дві виробничі функції, які відрізняються одна від одної лише значенням параметра а.
Для фіксованих значень і тій функції, у якої більше числове значення параметра a, відповідає більше значення . Отже, і виробничий процес, який описується цією функцією, буде ефективнішим.
Наведений приклад виробничої функції показує, що ця економетрична модель дає змогу досить широко проаналізувати виробничу діяльність, визначити шляхи її вдосконалення з метою підвищення ефективності. Обґрунтованість такого аналізу повністю залежить від достовірності економетричної моделі, від того, наскільки вона адекватна реальному процесу.
Виробничі функції будуються і використовуються в основному для розв’язування задач аналізу та планування, а також задач прогнозування.
Принцип «витрати – випуск» може бути використаний для описання взаємозв’язку між обсягами ресурсів, використаних протягом року на окремому підприємстві, та річним обсягом продукції цього підприємства.
На мікроекономічному рівні в ролі виробничої системи може виступати галузь, міжгалузевий виробничий комплекс. Макроекономічні функції показують зв’язок узагальнюючого показника випуску продукції з загальними витратами ресурсів в економіці.
Для
наочного уявлення про взаємозамінюваність
факторів будують ізокванту – лінію
рівня
,
множину точок, в яких обсяг виробництва
сталий.
В тих виробництвах, де фактори взаємозамінні, одного й того ж результату можна досягнути різною комбінацією факторів виробництва.
Нехай
кінцева мета виробництва – отримати
обсяг продукції
.
Припустимо, що для даного виробництва
оцінені параметри виробничої регресії
. Необхідно знайти комбінацію факторів,
при якій на підприємстві можна отримати
обсяг продукції
.
Використовуючи залежність між , та , виразимо через :
(11.11)
Позначимо:
(11.12)
Для заданого ізокванта в декартові системі координат ( ; ) матиме вигляд:
Рис. 10.1. Ізокванта
На основі аналізу властивостей перерахованих виробничих функцій можна зробити висновоки. Якщо основним завданням дослідження є прогнозування та факторний аналіз використання ресурсів економіки, то вибір аналітичного виду виробничої функції повинен визначатися найбільш адекватним відображенням досліджуваного процесу та можливістю та ефективністю оцінки параметрів. Якщо ж потрібно вирішити завдання конкретного економічного аналізу, то вони повинні визначати тип моделей, вибраних для аналізу. Такі моделі повинні мати специфічні властивості та структуру, яка відповідає завданням аналізу – включати в якості екзогенних змінних розглядувані показники, мати постійну чи змінну еластичність заміни ресурсів та ін.