2.Економетрична модель та її елементи.

Економетрична модель — це функція чи система функцій що описує кореляційно-регресійний звязок між економічними показниками, при цьому залежна від причини звязків. Від нього один чи кілька показників розглядають як залежні а інші незалежні і рівняння записується у вигляді.

Визначення значень коефіцієнтів обраної форми статистичного взяємозвязку змінної на підставі відповідних статистичних данних називається парометризацією регресії або оцінюванням параметрів.

3. Лінійна модель з двома змінними

У загальному випадку парна лінійна регресія є лінійною функцією між залежною змінною У і Х.

Співвідношення є теоретичною лінійною регресійною моделлю.

Щоб визначити значення теоретичних коефіцієнтів необхідно знати і використовувати всі значення змінних Х і У, генеральної сукупності, що практично неможливо, тому за вибіркою обмеженого обсягу будують так зване емпіричне рівняння регресії у якому коефіцієнт є оцінкою теоретичних коефіцієнтів регресії.

Тема 3. Багатофакторна лінійна регресія.

1. Основи матричного аналізу.

До матриць існує обернена тоді і тільки тоді, коли її визначник не дорівнює 0.

Матрицею називають прямокутну таблицю m*n, де m- число рядків, n- число стопчиків

Будь-якій квадратній матриці можна поставити у відповідність певне число, яке називається визначником

Прямокутна матриця яка не є квадратною в визначника не має.

Визначник матриці у якої два стопці однакові = 0

Квадратну матрицю називають діагональною, якщо всі її елементи головної діагоналі = 0.

Діагональна матриця назив. Одиничною якщо всі елементи головної діагоналі = 1.

Транспонування матриці – це операція перетворення рядків в стовпці зі збереженням порядку.

Матриця В називається оберненою до матриці А, якщо виконується умова А*В=Е (одиничній матриці).

2. Визначення параметрів багатофакторної кореляційно-регресійної моделі.

Багатофакторною лінійною регресійною моделлю називається рівняння виду У=а0+а1Х1+а2Х2+…+аnXn

Для знаходження параметрів потрібно оцінити їх наближено, тобто знайти параметри моделі

У=а0+а1Х1+а2Х2+…+аnXn. В загальному випадку метод найменших квадратів має вигляд

Тема 4 Кореляційно-регресійний аналіз

1 Кореляційно-регресійна модель

Кореляція означає зв'язок, співвідношення між реально існуючими явищами.

В вузькому розумінні, кореляція – встановлення щільності зв’язку.

Види кореляції:

1. Щодо характеру кореляції:

• додатна

• відємна

2. Відносно кількості змінних:

   • проста

   • множинна.

Кореляційний аналіз – метод, за допомогою якого можна отримати кількісне вираження взаємозв’язку соціально-економічних явищ.

В кореляційному аналізі оцінюється сила зв’язку, а в регресійному – його форма.

Кореляційно-регресійний аналіз застосовується для встановлення форми і щільності зв’язку між показниками. Його метою є отримання такої функції, яка б найточніше відображала зв'язок між показниками що досліджуються.

Задачі кореляційного аналізу:

1. Вимір ступеня залежності (щільності) двох або більше явищ.

2. Відбір факторів, що суттєво впливають на результуючу ознаку.

3. Встановлення причинних зв’язків.

Задачі регресійного аналізу:

1. Встановлення форми залежності.

2. Визначення функції регресії і встановлення впливу факторів на залежну змінну.

3. Оцінка невідомих значень залежної змінної.