
- •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
Приклад 10. Виробнича функція Кобба-Дугласа
Виробнича функція (регресія Кобба–Дугласа) має вигляд:
,
де – обсяг виробництва, млн. грн., – працезатрати, тис. людино-дн., – основні засоби, тис. грн.
На основі статистичних даних (табл10.1.) знайти оцінки параметрів виробничої регресії.
З
надійністю
встановити адекватність прийнятої
математичної моделі статистичним даним.
Якщо модель адекватна статистичним
даним, то знайти частинні коефіцієнти
еластичності, значення прогнозу та його
надійного інтервалу.
Побудувати
ізокванту для
.
Таблиця 10.1. Вихідні дані задачі
|
33,3 |
38,5 |
40,4 |
45,8 |
46,2 |
50,0 |
52,1 |
56,7 |
57,9 |
60,5 |
63,0 |
65,1 |
66,6 |
67,2 |
|
44,4 |
47,3 |
48,2 |
49,8 |
52,2 |
54,3 |
54,4 |
58,7 |
61,5 |
63,8 |
64,2 |
65,0 |
65,4 |
66,0 |
|
70,1 |
78,6 |
81,7 |
88,7 |
90,8 |
96,4 |
99,7 |
106,1 |
109,2 |
112,8 |
117,1 |
119,1 |
123,2 |
124,0 |
Розв’язання
Дана
модель – нелінійна двохфакторна
регресія. Для оцінки її параметрів
приведемо моджель до лінійного виду
шляхом логарифмування лівої та правої
частин рівняння та заміни змінних:
.
Отримуємо приведену лінійну регресію:
,
де
.
Запишемо приведену лінійну модель в матричному вигляді:
,
де
– вектор-стовпчик
результатів,
–
матриця факторів,
– вектор-стовпчик оцінок параметрів,
тобто:
;
;
;
Якщо
,
то
.
Отже,
,
тоді
.
Виробнича
функція має вигляд:
Перевіримо адекватність прийнятої математичної моделі статистичним даним з допомогою критерію Фішера.
Таблиця 10.2. Розрахункові дані задачі
|
|
|
|
|
|
|
4,25 |
4,25 |
0,000000 |
70,10 |
70,06 |
972,86 |
970,32 |
4,36 |
4,36 |
0,000006 |
78,60 |
78,41 |
521,51 |
513,02 |
4,40 |
4,40 |
0,000017 |
81,70 |
81,37 |
395,32 |
382,20 |
4,49 |
4,49 |
0,000047 |
88,70 |
89,31 |
142,60 |
157,50 |
4,51 |
4,51 |
0,000002 |
90,80 |
90,67 |
111,90 |
109,20 |
4,57 |
4,57 |
0,000001 |
96,40 |
96,50 |
22,53 |
23,52 |
4,60 |
4,60 |
0,000014 |
99,70 |
99,32 |
3,71 |
2,40 |
4,66 |
4,67 |
0,000053 |
106,10 |
106,88 |
31,67 |
23,52 |
4,69 |
4,70 |
0,000004 |
109,20 |
109,42 |
66,79 |
63,20 |
4,73 |
4,73 |
0,000051 |
112,80 |
113,61 |
152,65 |
133,40 |
4,76 |
4,76 |
0,000001 |
117,10 |
116,97 |
247,24 |
251,22 |
4,78 |
4,79 |
0,000050 |
119,10 |
119,95 |
349,52 |
318,62 |
4,81 |
4,80 |
0,000096 |
123,20 |
122,00 |
430,39 |
481,80 |
4,82 |
4,81 |
0,000069 |
124,00 |
122,97 |
471,88 |
517,56 |
Обчислимо
значення коефіцієнта детермінації:
.
Отже, варіація обсягу виробництва на
залежить від варіації працезатрат та
обсягу основних засобів. Тоді,
.
Оскільки для
і
ступенів свободи та рівня значимості
.
,
тобто, з надійністю 0,95 можна вважати,
що прийнята математична модель адекватна
експериментальним даним і її можна
застосовувати для аналізу господарської
діяльності підприємства.
Параметри
,
є частинними коефіцієнтами еластичності,
тобто збільшення фактора
(працевитрати
) на 1% при незмінному факторі
(основні
засоби) викликає зміну обсягу випуску
продукції на 0,69%, а збільшення фактора
(основні засоби) на 1% при незмінному
факторі
(працевитрати)
викликає зміну обсягу випуску продукції
на 0, 19 %.
Сумарний
коефіцієнт еластичності
,
тобто при збільшенні обсягу основних
засобів та працевитрат в
разів,
обсяг випуску продукції збільшиться в
разів,
з розширенням масштабів виробництва
середні витрати ресурсів в розрахунку
на одиницю продукції будуть збільшуватися,
тому це не доцільно.
Для
обчислення значення прогнозу та його
надійного інтервалу прогнозні значення
змінних
та
:
тис. люд.-днів,
тис. грн.
млн.
грн.
Знайдемо
довірчий інтервал прогнозного значення
:
;
Якщо
кількість ступенів свободи
і рівень значимості
,
то
.
Для лінійної моделі
.
Тоді:
або
Отже, з надійністю 0,95 при рівні працезатрат тис. люд.-днів та вартості основних засобів тис. грн. прогнозується обсяг виробництва не менше 129,35 млн. грн., але не більше 160,93 млн. грн.
Для наочного уявлення взаємозамінюваності факторів побудуємо ізокванту.
Нехай
.
Використовуючи залежність між
,
та
,
виразимо
через
та
:
Позначимо:
.
Знайдемо значення параметра b:
Обчислимо
для
значення
в
залежності від
:
Таблиця 10.3. Розрахункові дані задачі
|
44,4 |
47,3 |
48,2 |
49,8 |
52,2 |
54,3 |
54,4 |
58,7 |
61,5 |
63,8 |
64,2 |
65,0 |
65,4 |
66,0 |
|
36,13 |
34,69 |
34,22 |
33,04 |
32,96 |
32,24 |
31,87 |
31,12 |
30,94 |
30,56 |
30,21 |
29,94 |
29,74 |
29,67 |
Ізокванта
в декартовій системі координат
матиме вигляд (рис. 10.2.):
Рис. 10.2. Ізокванта
Даний
графік дозволяє визначити комбінації
факторів, яким відповідає обсяг
виробництва
млн. грн.