
- •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
Додаток e. Критичні значення для відношення фон Неймана
|
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
11 |
12 |
0,25 |
|
|
|
0,00001 |
0,00001 |
0,00001 |
0,00001 |
|
0,00001 |
0,30 |
|
|
|
0,00007 |
0,00007 |
0,00005 |
0,00004 |
0,00002 |
0,00003 |
0,35 |
|
|
0,00006 |
0,00027 |
0,00021 |
0,00014 |
0,00009 |
0,00005 |
0,00007 |
0,40 |
|
|
0,00047 |
0,00065 |
0,00047 |
0,00031 |
0,00019 |
0,00012 |
0,00016 |
0,45 |
|
|
0,00126 |
0,00126 |
0,00088 |
0,00059 |
0,00038 |
0,00025 |
0,00031 |
0,50 |
|
0,00038 |
0,00246 |
0,00214 |
0,00150 |
0,00103 |
0,00069 |
0,00046 |
0,00055 |
0,55 |
|
0,00223 |
0,00409 |
0,00333 |
0,00237 |
0,00168 |
0,00116 |
0,00080 |
0,00094 |
0,60 |
|
0,00493 |
0,00615 |
0,00486 |
0,00355 |
0,00259 |
0,00185 |
0,00132 |
0,00152 |
0,65 |
|
0,00830 |
0,00865 |
0,00678 |
0,00511 |
0,00382 |
0,00282 |
0,00208 |
0,00235 |
0,70 |
|
0,01225 |
0,01161 |
0,00913 |
0,00710 |
0,00544 |
0,00414 |
0,00313 |
0,00351 |
0,75 |
|
0,01673 |
0,01505 |
0,01197 |
0,00958 |
0,00753 |
0,00587 |
0,00455 |
0,00508 |
0,80 |
0,00356 |
0,02171 |
0,01900 |
0,01534 |
0,01263 |
0,01015 |
0,00809 |
0,00642 |
0,00714 |
0,85 |
0,01302 |
0,02717 |
0,02348 |
0,01932 |
0,01631 |
0,01338 |
0,01089 |
0,00883 |
0,00980 |
0,90 |
0,02257 |
0,03310 |
0,02851 |
0,02403 |
0,02068 |
0,01729 |
0,01436 |
0,01188 |
0,01316 |
0,95 |
0,03223 |
0,03949 |
0,03412 |
0,02957 |
0,02579 |
0,02196 |
0,01858 |
0,01565 |
0,01733 |
1,00 |
0,04199 |
0,04634 |
0,04035 |
0,03598 |
0,03171 |
0,02745 |
0,02363 |
0,02025 |
0,02241 |
1,05 |
0,05186 |
0,05364 |
0,04728 |
0,04325 |
0,03849 |
0,03384 |
0,02959 |
0,02578 |
0,02852 |
1,10 |
0,06184 |
0,06140 |
0,05500 |
0,05137 |
0,04618 |
0,04120 |
0,03655 |
0,03232 |
0,03577 |
1,15 |
0,07194 |
0,06963 |
0,06361 |
0,06036 |
0,05482 |
0,04957 |
0,04458 |
0,03997 |
0,04425 |
1,20 |
|
|
0,07323 |
0,07020 |
0,06445 |
0,05901 |
0,05375 |
0,04882 |
0,05407 |
1,25 |
|
|
|
|
|
0,06956 |
0,06412 |
0,05894 |
0,06531 |
1,30 |
|
|
|
|
|
|
|
0,07040 |
|