
- •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
1.3. Класифікація економіко-математичних методів і моделей
Суть економіко-математичного моделювання полягає в описі соціально-економічних систем і процесів у вигляді економіко-математичних моделей. Економіко-математичні методи слід розуміти як інструмент, а економіко-математичні моделі - як продукт процесу економіко-математичного моделювання.
Економіко-математичні методи являють собою комплекс економіко-математичних дисциплін, які є поєднанням економіки, математики і кібернетики. Тому класифікація економіко-математичних методів зводиться до класифікації наукових дисциплін, що входять до їх складу. З певним ступенем наближення в складі економіко-математичних методів можна виділити наступні розділи:
– економічна кібернетика: системний аналіз економіки, теорія економічної інформації і теорія керуючих систем;
– математична статистика: економічні програми даної дисципліни – вибірковий метод, дисперсійний аналіз, кореляційний аналіз, регресійний аналіз, багатовимірний статистичний аналіз, факторний аналіз, теорія індексів і ін.;
– математична економія і економетрія, яка вивчає ті ж питання з кількісної сторони: теорія економічного зростання, теорія виробничих функцій, міжгалузеві баланси, національні рахунки, аналіз попиту і споживання, регіональний і просторовий аналіз, глобальне моделювання та ін.;
– методи прийняття оптимальних рішень, в тому числі дослідження операцій в економіці. Це найбільш об’ємний розділ, що включає в себе наступні дисципліни та методи: оптимальне (математичне) програмування, у тому числі сітьові методи планування і управління, програмно-цільові методи планування і управління, теорію і методи управління запасами, теорію масового обслуговування, теорію ігор, теорію і методи прийняття рішень, теорію розкладів. В оптимальне (математичне) програмування входять у свою чергу лінійне програмування, нелінійне програмування, динамічне програмування, дискретне (цілочисельне) програмування, дробово-лінійне програмування, параметричне програмування, сепарабельному програмування, стохастичне програмування, геометричне програмування;
– методи експериментального вивчення економічних явищ. До них відносять, як правило, математичні методи аналізу і планування економічних експериментів, методи машинної імітації (імітаційне моделювання), ділові ігри. Сюди можна віднести також і методи експертних оцінок, розроблені для оцінки явищ, що не піддаються безпосередньому виміру.
Щодо класифікації економіко-математичних моделей, зазвичай виділяють більше десяти основних ознак їх класифікації, або класифікаційних рубрик. Розглянемо деякі з цих рубрик.
За загальним цільовим призначенням економіко-математичні моделі діляться на теоретико-аналітичні, які використовуються при вивченні загальних властивостей і закономірностей економічних процесів, і прикладні, вживані при вирішенні конкретних економічних завдань аналізу, прогнозування та управління.
За ступенем агрегування об’єктів моделювання моделі поділяються на макроекономічні та мікроекономічні. Хоча між ними і немає чіткого розмежування, до перших з них відносять моделі, що відображають функціонування економіки як єдиного цілого, в той час як мікроекономічні моделі пов’язані, як правило, з такими ланками економіки, як підприємства та фірми.
За конкретним призначенням, тобто за метою створення і застосування, виділяють балансові моделі, що виражають вимогу відповідності наявності ресурсів та їх використання; трендові моделі, у яких розвиток модельованої економічної системи відбивається через тренд (тривалу тенденцію) її основних показників; оптимізаційні моделі, призначені для вибору найкращого варіанта з певного числа варіантів виробництва, розподілу або споживання; імітаційні моделі, призначені для використання в процесі машинної імітації досліджуваних систем або процесів та ін.
За типом інформації, яка використовується в моделі, економіко-математичні моделі діляться на аналітичні, побудовані на апріорній інформації, та ідентифіковані, побудовані на апостеріорній інформації.
За обліком фактору часу моделі поділяються на статичні, в яких всі залежності віднесені до одного моменту часу, і динамічні, що описують економічні системи в розвитку.
За обліком чинника невизначеності моделі розділяються на детерміновані, якщо в них результати на виході однозначно визначаються керуючими впливами, і стохастичні (ймовірнісні), якщо на вході моделі задається певна сукупність значень, при цьому на її виході отримують різні результати залежно від дії випадкового фактора.
Економіко-математичні моделі можуть класифікуватися також за характеристикою математичних об’єктів, включених в модель, іншими словами, за типом математичного апарату, що використовується в моделі. За цією ознакою можуть бути виділені матричні моделі, моделі лінійного і нелінійного програмування, кореляційно-регресійні моделі, моделі теорії масового обслуговування, моделі сітьового планування і управління, моделі теорії ігор і т.д.
Нарешті, за типом підходу до досліджуваних соціально-економічних систем виділяють дескриптивні та нормативні моделі. При дескриптивному (описовому) підході отримують моделі, призначені для опису і пояснення фактично спостережуваних явищ або для прогнозу цих явищ; як приклад дескриптивних моделей можна назвати балансові та трендові моделі. При нормативному підході цікавляться не тим, яким чином влаштована і розвивається економічна система, а як вона повинна бути влаштована і як має функціонувати в сенсі певних критеріїв. Зокрема, всі оптимізаційні моделі відносяться до типу нормативних; іншим прикладом можуть служити нормативні моделі рівня життя.
В даному посібнику розглядаються кореляційно-регресійні моделі.