
- •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 12. Оцінка рівня сезонності часового ряду
Знайти
оцінки рівня сезонності часового ряду,
представленого в табл. 12.6, через індекси
сезонності, проводячи обчислення
за формулою (12.44).
Розв’язання
Скористаємося
табл. 12.9, 12.12, в яких приведені значення
тренду
і сезонної компоненти
.
В результаті отримаємо табл. 12.13, що
складається з коефіцієнтів
.
У
передостанньому рядку табл. 12.13 приведені
суми
по стовпчиках, в останньому рядку –
індекси сезонності
.
Таблиця 12.13. Коефіцієнти
Рік |
Місяць |
|||||||||||
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
11 |
12 |
|
2 |
0,55 |
0,48 |
1,88 |
1,02 |
1,23 |
1,26 |
1,28 |
1,29 |
1Д7 |
1,11 |
0,89 |
0,81 |
3 |
0,68 |
0,62 |
0,91 |
1,02 |
1,17 |
1,19 |
1,21 |
1,23 |
1,13 |
1,09 |
0,19 |
0,85 |
4 |
0,68 |
0,63 |
0,91 |
1,02 |
1,16 |
1,19 |
1,20 |
1,22 |
1,12 |
1,08 |
0,92 |
0,85 |
5 |
0,73 |
0,68 |
0,92 |
1,01 |
1,14 |
1,16 |
1,17 |
1,18 |
1,10 |
1,07 |
0,94 |
0,89 |
6 |
0,71 |
0,66 |
0,92 |
1,01 |
1Д5 |
1Д7 |
1,18 |
1,20 |
1,12 |
1,08 |
0,93 |
0,87 |
7 |
0,72 |
0,67 |
0,92 |
1,01 |
1,14 |
1,16 |
1,18 |
1,19 |
1,10 |
1,07 |
0,93 |
0,88 |
8 |
0,74 |
0,70 |
0,93 |
1,01 |
1,14 |
1,15 |
1,16 |
1,18 |
1,10 |
1,06 |
0,94 |
0,89 |
9 |
0,79 |
0,75 |
0,94 |
1,01 |
1,11 |
1,12 |
1,14 |
1,05 |
1,08 |
1,06 |
0,95 |
0,90 |
10 |
0,77 |
0,73 |
0,94 |
1,01 |
1,12 |
1,14 |
1,15 |
1,16 |
1,09 |
1,06 |
0,94 |
0,90 |
11 |
0,80 |
0,77 |
0,95 |
1,01 |
1,10 |
1,12 |
1,13 |
1,13 |
1,08 |
1,05 |
0,95 |
0,91 |
12 |
0,84 |
0,82 |
0,96 |
1,01 |
1,08 |
1,09 |
1Д0 |
1,11 |
1,06 |
1,04 |
0,96 |
0,94 |
|
8,01 |
7,51 |
10,18 |
11,14 |
12,54 |
12,75 |
12,90 |
13,04 |
12,15 |
11,77 |
10,26 |
9,69 |
|
72,80 |
68,30 |
92,50 |
101,3 |
114,0 |
115,9 |
117,3 |
118,5 |
110,5 |
107,0 |
93,3 |
88,1 |
В 1-му, 2-му, 3-му і 11-му, 12-му місяцях рівень часового ряду менше значень тренду, а в 4-му - 10-м цей рівень більше значень тренду.
Таким
чином, в економічному явищі (обсяг
перевезень морським транспортом) явно
присутня сезонна складова з піком в
літні місяці. Кількісну характеристику
цієї сезонності дає сезонна хвиля у
вигляді сукупності індексів сезонності,
представлених в останньому рядку
табл.12.13. Якщо відмітити отримані значення
(%) на координатній площині, то можна
отримати графічне зображення досліджуваної
сезонної хвилі (рис. 12.3), яка досить
адекватно відтворює фактичну зміну
процесу впродовж року, відображеного
на рис. 12.2.
Рис. 12.3. Сезонна хвиля обсягів перевезень вантажів морським транспортом